NIR光谱的Isomap-PLS非线性建模方法

针对样品的近红外(NIR)光谱与其物理化学性质之间存在的非线性关系,提出了一种结合等距映射(Isomap)和偏最小二乘(PLS)的非线性建模新方法。Isomap是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,能有效地发现高维数据中的本真低维结构。Isomap-PLS建模方法首先用Isomap对高维NIR光谱数据作非线性降维,再用PLS降维并建立校正模型。将Isomap-PLS建模方法分别应用于两个公开的NIR光谱标准数据集,并与PLS单独建模进行比较。结果表明,在两个数据集上,用Isomap-PLS方法建立的校正模型比单独用PLS算法建立的校正模型具有更小的交叉验证均方根误差(RMSECV);对某些性质数据,Isomap-PLS模型比PLS模型的RMSECV值要小2～5倍。因此,Isomap能够有效反映NIR光谱中存在的非线性结构,Isomap-PLS比PLS具有更好的建模与预测能力。     

基于优选样本的KPCA高光谱图像降维方法

降维是高光谱图像常用的预处理手段,而核主成份分析通过非线性映射能够挖掘数据的高阶统计特性,是目前较常使用的特征提取方法.本文提出了一种基于优选样本的核主成份分析高光谱图像降维方法,算法挑选参与核主成份分析运算的样本时兼顾整幅高光谱图像的统计特性,以与全图能量分布相近的最小样本集为最终选择样本.本算法由IDL7.0实现,...     

基于优选样本的KPCA高光谱图像降维方法

 降维是高光谱图像常用的预处理手段,而核主成份分析通过非线性映射能够挖掘数据的高阶统计特性,是目前较常使用的特征提取方法.本文提出了一种基于优选样本的核主成份分析高光谱图像降维方法,算法挑选参与核主成份分析运算的样本时兼顾整幅高光谱图像的统计特性,以与全图能量分布相近的最小样本集为最终选择样本.本算法由IDL7.0实现,并在实际高光谱图像Cuprite上进行实验.结果表明,在大幅缩短运算时间的同时,降维效果优于传统的核主成份分析方法.     

高光谱图像降维的判别流形学习方法

本文提出了一种高光谱图像降维的判别流形学习方法.针对获取的大量遥感对地观测数据存在大量冗余信息的特点,引入改进的流形学习方法对高光谱遥感数据进行降维处理,以提高遥感图像自动分类的总体准确度.该方法充分利用遥感图像自动分类中训练样本的判别信息,将输入样本的类别信息加入到常规流形学习方法的框架中,从本质上提高输出的特征在低维空间中的判别力.同时,引入线性化模型以解决流形学习方法中常见的小样本问题.对高光谱遥感图像自动分类的实验表明,基于判别流形学习的高光谱遥感图像自动分类方法能够显著地提高图像分类准确度.     

一种植物叶片生化成分光谱无损检测的光程长校正方法

利用可见/近红外光谱分析技术定量分析叶片生化参数含量时,由光散射效应和叶片厚度等引起的样本间光程长差异会影响校正模型的预测精度。文章提出了一种改进的扩展多元散射校正(EMSC)光程长方法,利用差谱矩阵的主成分代替物质纯谱,对实测光谱精确建模,根据实际需要,减去相应干扰因子,得到校正光谱。选择叶绿素含量基本相同,厚度不同的16个叶片样本以及叶绿素含量和厚度均不同的32个样本分别使用改进的EMSC方法校正,对处理前后光谱变异系数和主成分贡献率进行比较和分析,并比较了预处理前后的模型预测精度。结果表明,采用改进的EMSC预处理方法能够有效地校正光散射效应和叶片厚度差异导致的光程长差异引起的光谱误差,增强光谱数据对浓度的灵敏度,可提高预测模型的精度。     

基于矩阵R理论的光谱降维方法研究

针对传统光谱降维方法的缺点,提出一种基于矩阵珟R理论的线性光谱降维方法。该方法在Cohen定义的矩阵R理论基础上提出修正矩阵珟R,可将物体光谱反射率分解为基本光谱和同色异谱黑光谱,再分别对两者进行线性降维。基本光谱的三个基向量由颜色匹配函数与光源的乘积再进行正交化得到,其三个基向量的累积贡献率可达100%。同色异谱黑光谱的基向量由主成分分析推导,取前三个特征向量作为同色异谱黑光谱的基向量。实验结果表明,使用该方法构建的六维线性模型能在光谱和色度两个方面较好地表征原始高维光谱反射率,满足光谱颜色复制的要求。     

二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1～14 d的400~1 000 nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324 h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数R2_p由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2 mg·(100 g)-1下降至3.246 0 mg·(100 g)-1。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。     

基于可观测性分析的SINS/CNS降维设计

针对长航时无人机的长航时和组合导航系统固有的非线性特性,建立了SINS/CNS组合导航系统的非线性模型,该模型能够更加趋近于真实模型。模型建立之后对其进行可观测性分析,并根据可观测性分析的结果进行降维设计,只对可观测性好的状态进行状态反馈。并选择了精度更高的SCKF算法进行滤波,仿真结果表明,选择的滤波算法精度更高,降维设计之后组合导航系统即能够保证导航精度又能够大大提高实时性。     

非线性流行降维与近红外光谱分析技术的大米贮藏期快速判别

提出一种基于流行降维的近红外光谱技术快速判别大米贮藏期的新方法。采用近红外光谱仪获取陈年米和新米的反射光谱特征曲线,利用直接正交信号矫正法(direct orthogonal signal correction, DOSC)对原始光谱进行预处理,滤除光谱数据中与因变量Y矩阵无关的信号,以消除无关信息对后续特征变量建模精度的影响。采用Durbin-Watson和Run测试法定性分析光谱数据结构的非线性性,并利用增强偏残差图(augmented partial residual plot)定量分析大米光谱曲线的非线性程度。分别采用线性流行降维法包括主成分分析法(PCA)和多维尺度分析法(MDS)以及非线性流行降维法包括等距映射法(ISOMAP)、局部线性嵌入法(LLE)和拉普拉斯特征映射法(LE)提取预处理后光谱数据的本征变量,并结合核偏最小二乘方法(KPLS)建立本征变量与贮藏时间属性之间的耦合模型。实验用陈年米和新米的样本数均为200个,随机将训练集和测试集样本划分为300个和100个。通过比较各个模型的预测结果得出,基于ISOMAP非线性降维法提取的40个本征变量建立的回归模型预测效果最好,预测相关系数(R2_P)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差值(RPD)分别为0.917,0.187和2.698。实验结果说明提出的方法对于大米贮藏期具有很好的鉴别能力,该研究为今后大米贮藏期的快速无损检测提供了科学的手段。     

双波段光谱融合的猪肉多品质参数同时检测方法研究

在双波段可见/近红外光谱系统(350~1 100和1 000~2 500 nm)中,由于两台仪器性能有所不同,导致在波段重叠区域对同一样品测得的反射率不同,出现数据交叉现象。针对此问题,提出一种波段连接数据融合的方法,以期对两个波段的光谱进行更好的应用。首先采集60个生鲜猪肉样品表面的反射光谱信息,利用Savitzky-Golay(S-G)平滑和标准正态变量变换进行预处理,然后利用单一波段和双波段光谱数据与猪肉品质参数(颜色参数L*, a*, b*,pH和蒸煮损失率)理化值建立偏最小二乘预测模型,并分析比较。利用提出的波段融合方法对两个波段重叠区域出现的交叉进行处理,处理后的双波段光谱融合数据对参数L*, a*, b*, pH以及蒸煮损失率建模,验证集的相关系数分别为0.948 8,0.920 0,0.950 5,0.930 1和0.903 5,模型效果与未融合前相当甚至更优。采用无信息变量消除法方法进行特征变量筛选,利用优选后的特征变量建立了更为简化的模型。实验结果表明,所提出的波段融合方法能够对两个波段光谱数据实现较好的融合,利用融合后的光谱数据有利于建立更简化、性能更佳的预测模型。     

基于可见/近红外能量光谱的苹果褐腐病和水心鉴别

快速无损鉴别苹果内部品质的优劣是当前苹果行业亟待解决的一项重要课题.针对这一现状,提出了直接采用可见一近红外能量光谱对苹果褐腐病、水心鉴别的新方法,考察了不同判别分析方法对苹果类别判定的准确性.在能量光谱经MSC或者一阶导数处理后,分别采用了峰面积判别法(PADA)、主成分分析判别法(PCADA)、偏最小二乘判别法(PLSDA)建立判别模型.结果显示,三种方法对褐腐病苹果判别正确率都为100%;对水心苹果分别是79.2%,95.0%和96.7%;对正常苹果分别是88.6%,98.2%和98.8%.其中,PCADA和PLSDA明显优于PADA,而PLSDA总判别率最高,达到98.1%,其建模标准差RMSEC为0.449,预测标准差RMSEP为0.392,说明可见一近红外能量光谱结合化学计量学算法可以快速、无损鉴别苹果褐腐病和水心.     

基于人眼视觉特性的光谱降维模型研究

针对传统光谱降维方法其降维重构后的光谱数据仅是对原始光谱的数学逼近,会出现光谱误差较小但颜色色差较大的缺点,创新性的提出三种将人眼视觉特性与光谱降维相结合的方法。其中,VPCA法直接将光谱光视效率函数加权到原始光谱上再进行降维,LMSPCA方法用LMS视稚响应构建加权矩阵对原始光谱加权后再进行降维,在LMSPCA法中加权矩阵的构建有两种方式,其主要区别在于视稚响应偏差的求取方式不同。方式一中,L,M,S视稚响应偏差是各对应波长上的偏差取绝对值,而方式二中,其偏差是各对应波长上的偏差平方。LMSPCAs法在LMSPCA法基础上再采用PCA(主成分分析)方法对损失的光谱进行降维。实验结果表明VPCA法降维效果较差,LMSPCA法的两种加权矩阵降维效果接近,皆可显著提高降维模型的色度精度,但会降低模型的光谱精度,LMSPCAs法由于针对LMSPCA法因光谱加权引起的光谱损失再进行光谱补偿,其在光谱精度、色度精度以及变光照条件下的色差稳定性这三个方面都能较好地表征原始高维光谱反射率,满足光谱颜色复制的要求。     

光谱相减方法用于无创生化检测中背景扣除实验研究

在近红外光谱无创生化检测中,血流容积光谱相减方法在理论上可以消除组织背景等干扰因素,提取出血液的有效光谱信息。为论证血流容积光谱相减方法有效性,设计了相应的模拟实验。采用生物分子水溶液模拟血清样品,不同吸收特性的滤光片模拟组织背景干扰,可变厚度样品池模拟血流容积变化。比较了光谱相减方法处理前后的模型精度,处理前模型定标相关系数(R_c)为0.476,交叉检验标准差(RMSECV)为437 mg·dL-1;处理后R_c达到0.977,RMSECV降至301 mg·dL-1。实验结果表明血流容积光谱相减方法能够较好抑制或扣除组织背景干扰,大幅度提高模型预测精度。     

运用PLS算法由小麦冠层反射光谱反演氮素垂直分布

文章提出了利用遥感光谱数据反演小麦冠层氮素垂直分布的化学计量学方法,运用偏最小二乘算法(PLS),穷尽测定的小麦田间冠层可见光和近红外光谱不同波长处的冠层光谱反射率及其组合与小麦不同层次的叶绿素、叶片全氮含量之间的关系。通过2001～2002年的建模和2003～2004年的验证试验,求得了用PLS算法对叶片全氮上层、中层、下层垂直分布估算结果的相关性。表明PLS算法能够用于反演作物冠层生物化学参数的垂直分布。运用PLS的小麦氮素垂直分布的估算方法,较以往单一冠层估算方法精度明显提高,对于生产上迫切需求对作物中、下层叶片氮素状况的监测来指导适时和适量施肥具有指导意义。     

傅里叶变换红外光谱分析技术在预防医学领域的应用

本文从环境污染、生命科学、应用开发及最新红外分析方法四方面阐述了傅里叶变换红外光谱分析技术在预防医学领域的具体应用：在环境污染领域主要叙述了气红联用（GC/FTIR）技术在环境复杂有机污染体系分析中的优势、局限性及解决途径；在生命科学领域主要叙述了红外光谱分析技术在蛋白质二级结构、膜蛋白、脂、核酸及细胞、组织等复杂体系研究中的具体应用；另外，还介绍了的红外光谱分析技术在食品、化妆品及保健药品等领域的具体应用及几种最新红外分析方法。     

基于可见光-近红外光谱的BIF磁性率确定方法研究

铁矿中磁性率是评价铁矿床工业价值和划分矿石工业类型的重要指标。传统的磁性率测定法存在工作量大、效率低、周期长的缺陷,成为经济、合理、高效开采铁矿资源的瓶颈问题。采用便携式地物光谱测试仪对辽宁省鞍钢集团鞍千矿业有限责任公司的BIF实验样品进行可见光-近红外光谱测试,分析了光谱特征,构建了比值指数(RI)、差值指数(DI)和归一化指数(NDI),并确定光谱指数与样品磁性率相关性最显著的敏感波段及对应的相关系数值;优选出与样品磁性率相关性最显著的比值指数(RI),构建实验样品磁性率的定量反演模型,并进行了验证。结果表明,三种光谱指数与样品磁性率敏感波段均位于935与1 050 nm,且该波段处的相关系数均达到0.9以上,其中比值指数与样品磁性率的相关性最高;基于比值指数构建的实验样品磁性率定量反演模型的预测误差为0.038,反演磁性率与实测磁性率的判定系数(R2)为0.964 5,预测结果比较理想。为确定BIF的磁性率提供了一种新方法,该方法具有工作强度小、经济、高效、便捷的优点,且对遥感找矿具有一定指导意义。     

可见近红外光谱的甘蓝叶片毒死蜱农药残留定性分析

有机磷农药毒死蜱是目前农业生产中使用最广泛的农药之一,但有机磷农药过度使用导致的农药残留却给自然环境和人类生命健康造成严重威胁,因此,开发一种快捷、准确、经济的毒死蜱农药在农产品表面残留的直接检测方法意义重大。配制4组不同体积浓度（1∶200, 1∶500, 1∶800, 1∶1 000）的毒死蜱农药溶液,对照组为纯净水,分别浸泡甘蓝叶片3 min,每组采集30个叶片样本,5组共计150个样本。采用可见近红外光谱仪获取其谱图信息,然后开展不同浓度毒死蜱农药在甘蓝叶片上残留的可见近红外光谱定性分析研究。建模时,将每组数据中24个样本,5组共计120个样本作为建模训练集,剩下每组6个样本,5组共计30个样本作为预测集。鉴于甘蓝叶面不平整、皱褶较多,叶片颜色深浅不一等因素会给近红外光谱分析带来干扰,给预测模型的建立增加难度,提出一种光谱全波段平均分组积分（求和）预处理方法,将光谱波段平均分成n组,再对分组后每组数据积分求和,用预处理后的数据训练BP神经网络。实验表明,光谱全波段平均分组积分（求和）预处理方法,对光谱反射率一阶导数（FD）且分组数为25的神经网络训练效果最好,建模集识别准确率为97.50%,预测集识别准确率为96.67%,建模效果优于通常采用的提取光谱敏感、特征波段建模方法（建模集识别准确率为91.67%）。光谱全波段平均分组积分预处理方法在保留光谱数据更多特征波段的同时探索更多潜在敏感波段,能够降低光谱数据维度,减小单个光谱数据噪声对建模效果的影响,选择合适的分组数n,能取得较好的建模预测效果。     

红外光谱相似谱及其在中药鉴别中的应用

红外光谱相似谱能描述两红外光谱相似的程度,在波数_i处相关谱的值r_i能反映两红外光谱在[_i-n, _i+n]区间内线性相关程度的大小,值在-1～1之间,r_i>0意味着两光谱正相关,r_i<0意味着负相关,r_i=0则没有线性关系。在偏移量n一定的条件下,依相似谱形状的差异可辅助红外光谱的解析,用相似谱或相似谱提供的信息提取的光谱特征值可用于模式识别。计算了18个黄芪、红兰芪和党参样本在1 600～700 cm-1范围内的红外光谱相似谱,结果表明各类药材均有各自的特征相似谱,凭借这些可实现对它们的鉴别;依灵芝红外光谱相似谱提供的信息,计算了1 560~1 502,1 460~1 421和1 319~1 260 cm-1三个波数区间内93个灵芝样本红外光谱的相关系数,在无先验知识的情况下,K-means聚类分析法成功地将其分为了赤芝和紫芝类、黑芝类、青芝类和黄芝类,这一分类结果与形态分类法得到的结果基本一致。