防晒霜防晒指数的光谱分析研究

防晒指数SPF是反映防晒用品防晒效果的主要指标,文章采用ASD公司的便携式光谱仪研究了防晒指数与光谱特性之间的关系。选用丁家宜SPF15,SPF20,SPF30三种品种防晒霜共75个样本进行了光谱分析,将样本分为60个试验样本和15个预测样本,用光谱仪获取样本的反射光谱数据。采用主成分分析法对400～960 nm范围内光谱数据进行处理,表明主成分1和主成分2的累计可信度达91%,再用偏最小二乘回归方法建立了校正模型,并用该模型对剩余15个样本进行预测。结果表明,预测相关系数为0.967 7,得到了较好的预测结果。说明文章提出的光谱分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为防晒霜SPF值的检测提供了一种新方法。     

基于可见光光谱分析的黄瓜白粉病识别研究

白粉病是黄瓜常见病害之一,传播速度极快,严重时可造成黄瓜大量减产,对其进行快速准确识别,对黄瓜白粉病诊断和防治具有重要意义,应用可见光谱技术,结合主成分分析和支持向量机算法,实现对黄瓜白粉病的快速识别。配制白粉病菌孢子悬浮液,并人工接种于科研温室内的黄瓜叶片上,以诱发黄瓜白粉病,待白粉病有一定面积暴发后,利用海洋光学USB2000+型便携式光谱仪对黄瓜叶片光谱信息进行采集,利用五点取样法采集样本,在5个检查点,每点选取2株黄瓜进行调查,每株选取4枚感病叶片,每枚叶片随机选取5个感病区域进行光谱采集,共计采集200个感病叶片光谱样本,同样采集200个健康叶片样本作为对照。通过Ocean Optics Spectra-Suite软件采集漫反射标准白板信息和光谱仪暗电流实现光谱仪校正,调节积分时间、扫描次数以及平滑度等参数来实现光谱曲线平滑处理,以有效抑制光谱噪声,对光谱特征进行分类识别,去掉首尾噪声较大的波段,保留光谱的可见光波段进行研究,最终选取450~780 nm波段范围作为研究对象。利用主成分分析对所研究波段范围内的高维光谱数据（947维）进行降维处理,根据主成分的累计贡献率,选取前5个主成分作为分类模型的输入,以白粉病和健康叶片的判别结果作为输出,利用支持向量机算法,通过对样本的分类学习训练构建黄瓜白粉病和健康叶片的分类识别模型,随机选取120个样本作为训练集用于分类模型构建,其余80个样本作为测试集用于模型检验,并通过选取不同的核函数来获得最优模型。利用混淆矩阵对分类识别模型的准确率进行评价,当选取径向基核函数时,分类识别模型对黄瓜健康叶片和白粉病叶片的识别准确率最高,分别为100%和96.25%,总准确率为98.125%,具有较高的准确率。结果表明,利用可见光光谱信息并结合主成分分析和支持向量机算法,可以实现对黄瓜白粉病的快速准确识别,为黄瓜病害诊断提供了方法和参考依据。     

温室黄瓜病虫害的叶绿素荧光光谱分析

基于叶绿素荧光光谱分析技术,从光谱形态角度出发确定了波长685 nm作为健康与病虫害叶片分析的第一特征点,采用简单波段自相关选择与主成分分析方法相结合实现对光谱的降维处理,并在保持光谱信息达到99.999%的前提下将主成分因子个数由10降为5。对比分析了偏最小二乘回归、BP神经网络和最小二乘支持向量机回归三种建模方法,以真实值与模型预测值的相关系数作为评价标准,最终确定最小二乘支持向量机为温室黄瓜病虫害叶绿素荧光光谱分析的一种较为适宜的建模方法。     

基于拉曼光谱技术的蜂王浆品质定量模型研究

蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象,利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测,建立了水分、蛋白质的定量模型,探究对其定量分析的可行性,并进行光谱预处理以提升模型的预测能力,使其预测准确性更高。蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。其中光谱预处理包括导数、标准正态变换、多元散射校正、Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法,并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法,对蜂王浆样品光谱进行数据处理,寻找出最优的模型与处理方法。结果表明,利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想,水分的定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑（7）处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3,预测集决定系数为0.661 6,RMSEC为0.656,RMSEP为1.34,建模效果差。蛋白质的PCR定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑（7）处理相较之下最优,校正集决定系数0.675 0,预测集决定系数为0.566 8,RMSEC为0.548,RMSEP为0.957,建模效果较差。因此,基于PCR所建模型对蜂王浆水分、蛋白质的含量有一定的预测可能性,但建模效果较差,预测准确度低,稳健性差。而结合偏最小二乘法并进行S-G（7）+二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好,水分含量校正集和预测集的决定系数分别为0.992 7和0.948 8,RMSEC和RMSEP分别为0.162和0.442。蛋白质的PLS定量模型,通过对多种预处理组合处理结果进行对比,S-G（7）+一阶导数+SNV处理对蜂王浆蛋白质建模效果最佳,蛋白质含量校正集和预测集的决定系数分别为0.991 6和0.879 5,RMSEC和RMSEP分别为0.143和0.497,建模效果好。因此,利用拉曼光谱结合偏最小二乘法快速检测蜂王浆中水分和蛋白质的含量是可行的,且所建定量模型稳健性良好,预测准确度高。通过上述实验可总结得出,在一些不可避免的外界因素影响下,将多种预处理方法组合起来可以提高模型的准确性和稳健性,比用单一的光谱预处理方法修正光谱更加有效,优化效果更加明显,且有效提升了模型的各参数,更好的提高了模型预测的准确性。同时表明了,拉曼光谱技术应用于蜂王浆品质的快速检测是可行的,且检测准确度高,速度快,在蜂王浆品质的快速检测方面展现了很好地应用前景。     

基于拉曼光谱技术鉴别新陈大米的方法研究

基于拉曼光谱检测技术结合化学判别方法,建立新陈大米拉曼光谱判别模型;建立适当的样品预处理方法,确保样品制备的均一性,使用拉曼光谱仪对新陈大米共计60组样品进行检测,在785 nm波长激光激发下,获取样品200～2 400 cm-1的拉曼光谱信息;对原始拉曼光谱进行基线校正、平滑、滤波等处理。利用主成分分析法（PCA）对拉曼光谱进行降维处理及粗分类鉴别;基于偏最小二乘分析法（PLS）,建立新陈大米快速鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100%,模型验证集鉴别正确率为95%。结果表明：该模型判断新陈大米是可行的,为大米新陈度的快速判别提供了一种新的方法。     

葡萄糖溶液近红外光谱分析中两种常用化学计量学方法的比较

采用主成分回归和偏最小二乘法分别对葡萄糖溶液近红外光谱分析 ,建立数学校正模型。主成分回归模型的相关系数为 0 .9780 ,偏最小二乘法模型相关系数为 0 .9986。对两种方法进行比较 ,确定对葡萄糖溶液近红外光谱分析的方法。     

基于叶绿素荧光光谱分析的黄瓜霜霉病害预测模型

为了实现对黄瓜病害的快速无损准确预测,基于激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术,建立了温室黄瓜霜霉病害的预测模型.通过测定健康叶片、病菌接种3d叶片和接种6d叶片的光谱曲线,采用一阶导数光谱预处理方法,结合主成分分析数据降维方法对三组光谱数据进行特征信息提取后,建立主成分得分散点图,依据累积贡献率选取10个主成分代替导数光谱...     

基于数据挖掘技术的瓦斯气体红外光谱定量分析方法的研究

瓦斯气体的监测是影响煤矿安全的重要因素之一,对其的在线实时监测成为煤矿安全的重要保障。本文采用红外光谱分析技术,对瓦斯气体的红外定量分析算法进行了研究。为提高模型分析精度,将数据挖掘技术应用在分析算法中。通过增加基于K平均非分层聚类分析对数据进行处理发现,带聚类分析的偏最小二乘算法比单纯采用偏最小二乘算法在精度上明显占优。另外,为减少模型中个别定标样本误差对精度的影响,采用聚类分析的方式进行了数据预处理,发现这种去噪方法在分析精度上又有所提高。     

近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究

茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶。研究结果表明,在6 500～5 300 cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%。该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路。     

基于拉曼光谱技术鉴别ABS废旧塑胶原料的方法研究

塑胶微粒原料已渗透到人类衣食住行的方方面面,并广泛应用于能源、工业、农业、交通乃至航空航天和海洋开发等各重要领域不可或缺的材料。在利益的诱惑下,废旧塑胶的走私现象屡禁不止。我国作为塑胶原料进口大国,现有检测方法耗时长,难以实现现场检测,因此,开发一种用于现场的废旧塑胶微粒判别方法,对快速通关和海关缉私有重要意义。拉曼光谱技术具有快速、无损、样品用量小、无需前处理且适应性强等优点,已在现场快速鉴别领域得到广泛应用。在研究塑胶废旧机理的基础上,将拉曼光谱技术结合化学判别方法,应用于废旧塑胶原料识别。选取两类成分相似的实际通关塑胶原料样品,包含标准品及废旧品各160份,并对样品的拉曼光谱信息进行了采集。对比分析了两种塑胶原料的原始拉曼光谱,并对样品的拉曼光谱特征峰进行了归属分析。选取1 603 cm-1作为归一化参照峰位,进一步探究废旧塑胶的成分变化,对比统计了废旧塑胶原料及标准塑胶原料的相对峰强变化,结果表明废旧塑胶原料发生了化学老化。基于主成分分析法（PCA）对原始拉曼光谱及预处理拉曼光谱进行降维处理,结果表面预处理拉曼光谱的前2主成分空间分离度较好,通过对原始拉曼光谱数据进行背景扣除及平滑预处理,可减少荧光背景及噪声对鉴别的影响,提高鉴别的准确度。将样品一半划分为校正集用于模型建立,另一半划分为预测集用于模型验证,基于偏最小二乘判别分析（PLS-DA）,建废旧塑胶原料鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100％,模型验证集鉴别正确率为99.06％。研究表明,基于拉曼光谱技术,结合测试数据预处理及偏最小二乘判别分析方法,可以有效地实现塑胶原料的现场、快速、准确鉴别,为开发现场检测装备及方法提供理论参考。     

基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统

模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-normSVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM和PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。     

基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统

模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。文章基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-norm SVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM,PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。     

红外光谱技术的三文鱼肉假冒鉴别

国内三文鱼市场鱼龙混杂,假冒问题严重,但鉴别方法有限。采用红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)研究了黑龙江大马哈鱼、淡水虹鳟、智利太平洋鲑三种鱼肉对挪威三文鱼的冒充问题。采用FITR光谱仪和KBr压片法采集四种肉类的原始光谱,并对原始光谱分别进行多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay平滑、一阶导数(first derivative)、标准正则变换(SNV)、峰面积归一化(peak area normalization)五种预处理来消除噪声等干扰因素并确定最佳预处理方法。为建立PLS-DA鉴别模型,将四种鱼肉的光谱分别赋予-3,-1,1和3四个参考分值,建模后通过预测检测集鱼肉得分来检验模型准确性。结果表明：采用峰面积归一化法时,PLS-DA检测模型的效果最好,校正集和交叉验证集的决定系数分别为0.97和0.95。RMSEC和RMSECV分别为0.37和0.52。该模型能显著区分四种鱼肉、检测集的预测分值分别聚集在各自的参考分值附近,在阈值为±1的判别条件下预测准确度为96%。同时采用马氏距离法进一步对四种鱼肉的光谱进行分析,发现相互之间差异明显,其中挪威三文鱼与其品种差别最大的淡水虹鳟距离最大,与其比较接近的智利太平洋鲑的距离最小,红外光谱信息能够反映不同鱼肉的品种、生活环境等差异。因此,采用红外光谱技术结合PLS-DA法能够准确的鉴别出其他鱼肉对挪威三文鱼的冒充问题,同时对其他肉类检测有一定借鉴意义。     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

INDIRECT METAL ION (K+, NA+, MG2+, AND CA2+) QUANTIFICATION FROM INFRARED SPECTROSCOPY

ABSTRACT

In this paper, we report the use of Mid-FTIR spectroscopy coupled with Partial Least Squares method for the quantitative determination of various alkaline and alkaline earth metals in aqueous solution owing to their interactions with sucrose. First of all, prediction equations that linked cation concentration to the spectral data were established independently for each ion (K⁺, Na⁺, Mg²⁺ or Ca²⁺): very high correlation coefficient values between the two first axes and the chemical values were obtained. Moreover, a good prediction could be made whatever the nature of ion involved in interaction with sucrose. Then, all spectral data have been gathered for generating a common prediction equation. In this case, the predictions of metal ion concentration are almost as much accurate. For both regression models, Mg²⁺ appears to provide the best precision in quantification. Nevertheless, the different types of aqueous solution, regarding to ions, can be discriminated on the basis of their spectral data set up with the three mostly correlated axes of the PCA.     

基于叶绿素荧光光谱技术的茶叶藻斑病模型研究

茶叶是我国重要的经济作物,对茶叶病害的及早发现与诊断,有利于农业生产者及时采取有效的防护措施.为了实现对茶叶病害的准确判别,采用叶绿素荧光光谱对茶叶的光谱特性展开研究.实验采集了健康茶叶样本90片,藻斑病轻度病害叶片90片,藻斑病重度病害叶片90片,并根据Kennard-Stone算法将样本数按3:1划分训练集和预测集...     

基于太赫兹波时域光谱技术的纺织材料鉴别和分类技术研究

提出了一种基于太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术和聚类分析方法的纺织材料鉴别和分类方法,并以几种典型的棉材料作为实验介质证明此方法的可行性。利用THz-TDS系统测得了介质在THz波段的时域光谱信号,并从中提取出其吸收光谱。应用主成分分析法提取纺织材料吸收光谱的特征,然后应用马氏距离分类法对这些材料进行分类,实验结果表明这五种材料可以被准确区分。研究结果表明以纺织纤维的THz吸收光谱作为数据特征,采用主成分分析法与马氏距离判别法相结合的方法鉴别成分相似的纺织纤维是可行的,该方法有望为成分相近的纺织材料鉴别提供一种有效的分析方法。     

主成分提取在遥感FTIR谱图解析中的应用

建立了基于人工神经网络(ANN)的遥感FTIR谱图解析方法。针对人工神经网络(ANN)训练时间过长和模型“过拟合”的问题,采用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCA),对输入ANN的光谱数据进行了主成分提取,使ANN分析时间从30多分钟缩短为10多秒钟;模型传递技术的引入,克服了遥感FTIR谱图分析中反复建模问题。经过优化的方法,实现了用EPA数据建模,对大气中的四组分混合体系——丙酮、苯、三氯甲烷和甲醇的遥感、实时、准确测定,PLS-ANN模型得到的结果最好,对丙酮、苯、三氯甲烷和甲醇的预测误差分别为0.043,0.031,0.034,0.051,保证了遥感FTIR对大气中有毒气体混合物实时、准确、快速监测。