基于近红外特征光谱的番茄苗氮含量快速测定方法研究

为了提高近红外光谱技术快速测定番茄苗氮含量的准确度和稳健性,比较分析竞争自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、向后间隔偏最小二乘法(BiPLS )和组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)四种特征波长挑选方法,筛选与番茄苗氮含量相关的特征光谱。在十种不同氮素处理水平下(尿素溶液浓度0～120 mg·L-1),培育60株番茄苗样本(每个处理6株),使其分别处于不同程度的过量氮素、氮素适度、缺氮素和无氮素状态。分别采集每株番茄苗样本的叶片,扫描其12 500～3 600 cm-1波段的近红外光谱。比较四种方法所建立的番茄苗氮素定量分析模型可知：CARS和MCUVE挑选的特征变量所建定标模型的性能比BiPLS和SiPLS挑选的特征变量所建定标模型的性能更优,但是预测性能远低于后者。其中,基于BiPLS建立的番茄苗氮素含量预测模型性能最佳,相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和性能对标准差之比(RDP)分别为0.952 7,0.118 3和3.291 0。因此,近红外光谱技术结合特征谱区筛选可以有效地提高番茄苗叶片氮素含量的定量分析模型指标,使模型更实用化。但是,特征波长挑选方法不具有普适性。基于单个波长变量筛选的方法所建立的模型较为敏感,更适用于样本状态较为均匀的待测对象;而基于波长区间筛选的方法所建的模型相对抗干扰性更强,更适用于样品状态不均匀,重现性较差的待测对象。因此,特征光谱筛选只有与样本状态及建模指标结合,才能使其在建模过程中发挥更好的作用。     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以“京秀”西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP= 0.684 °Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP= 0.629 °Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP= 0.721 °Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

基于深度信念网络与混合波长选择方法的蓝莓糖度近红外检测模型优化

利用近红外光谱技术结合组合区间偏最小二乘（SiPLS）、竞争性自适应重加权（CARS）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）特征提取方法,运用深度信念网络（DBN）建立蓝莓糖度的通用检测模型,实现蓝莓糖度在线无损快速检测。采集了“蓝丰”和“瑞卡”共280个蓝莓样本的近红外光谱,采用手持折光仪测定其糖度;首先利用联合X-Y的异常样本识别方法（ODXY）检测到蓝丰和瑞卡蓝莓分别有2个和4个样本呈现异常,剔除该6个异常样本,对其余274个样本利用光谱-理化值共生距离算法（SPXY）以3∶1的比例划分出训练集和测试集;其次,对比分析卷积平滑（S-G平滑）、中心化、多元散射校正等预处理对蓝莓原始光谱的改善效果,运用SiPLS对光谱降维,筛选特征波段,利用CARS,UVE和SPA方法对特征波段进行二次筛选,以最优的特征波长建立DBN和偏最小二乘回归（PLSR）模型。结果表明,蓝莓糖度近红外检测模型的最优预处理方法为S-G平滑,SiPLS方法挑选的蓝莓糖度最优波段为593~765和1 458~1 630 nm,UVE算法从SiPLS筛选的346个变量中优选出159个最佳波长。建立蓝莓糖度DBN模型时,分析了不同隐含层数对检测模型的影响,并以交互验证均方根误差（RMSECV）作为适应度函数,利用粒子群算法（PSO）对各隐含层神经元个数在[1,100]之间寻优,发现隐含层为3层且隐含层节点数为67-43-25时,DBN模型的RMSECV达到最小,为0.397 7。无论是以全光谱还是特征波长建模,蓝莓糖度近红外DBN模型均优于常规PLSR方法;尤其以UVE方法二次筛选的特征波长建立的模型大大减少了建模变量,且模型精度更高,蓝莓糖度最优的PLSR模型测试集相关系数（R_P）为0.887 5,均方根误差（RMSEP）为0.395 9,最优DBN模型R_P为0.954 2,RMSEP为0.310 5。研究表明,利用SiPLS-UVE进行特征提取,结合深度信念网络方法建立的蓝莓糖度检测模型可以更好地完成蓝莓糖度在线精准分析,该方法有望应用于蓝莓及其他果蔬内部品质检测。     

可见和近红外透射光谱结合区间偏最小二乘法(iPLS)用于橄榄油中掺杂煎炸老油的定量分析

为探寻一种快速可靠的分析方法用于橄榄油中掺杂煎炸老油含量的测定,实验采用可见和近红外透射光谱分析技术结合区间偏最小二乘法(interval partial least squares, iPLS)、联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least squares, SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares, BiPLS),对掺杂不同含量煎炸老油的橄榄油建模分析,并对不同模型比较优选。采集样品400~2500 nm范围内的光谱,对光谱数据进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪。剔除奇异样本后,采用sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法划分样本集,以不同的iPLS优选建模区域,建立煎炸老油含量预测模型。结果表明：对掺杂不同含量煎炸大豆油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[4, 16]建立的SiPLS模型预测效果最好,相关系数(R_p)达0.998 9,预测均方根误差(RMSEP)为0.019 2。对掺杂不同含量煎炸花生油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[2, 16]组合建立的SiPLS和BiPLS模型具有相同的预测效果,预测均方根误差(RMSEP)为0.0120,均优于iPLS模型。此外,与SiPLS模型相比,BiPLS模型运算量少,速度快。由此可见,基于掺杂油样品的可见和近红外透射光谱,分别采用组合区间偏最小二乘法(SiPLS)和反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选建模光谱区域,可以对橄榄油中掺杂煎炸大豆油和煎炸花生油含量进行准确测定。而且,实验过程无需对掺杂油样品进行预处理,无环境污染,操作简单,快速无损。     

基于近红外光谱和子窗口重排分析的山茶油掺假检测

为打击山茶油掺假,保障消费者的合法利益,利用近红外光谱和子窗口重排分析(SPA)对山茶油的复杂掺假(掺入大豆油、菜籽油、花生油及混合油)进行检测。采集85个纯山茶油和315个掺假山茶油样本的近红外光谱,利用SPA变量选择方法对样本光谱的波长变量进行筛选,再由偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立山茶油掺假检测模型,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量消除(UVE)变量选择方法的结果进行比较。研究结果表明,近红外光谱联合SPA方法可以用于山茶油的复杂掺假检测,预测集样本的分类错误率、灵敏度及特异性分别为0、1和1。SPA方法优于UVE方法,与CARS方法相当,是一种有效的变量选择方法,能简化模型并提高模型的预测精度和稳定性。     

近红外光谱的三种蓝莓果渣花色苷含量测定

为了提高对蓝莓果渣的开发利用,探索了近红外光谱测定三种蓝莓(北陆、蓝美1号、灿烂)果渣中花色苷含量的可行性。通过DA7200采集三种蓝莓果渣的近红外光谱,利用PCA-MD对北陆、蓝美1号、灿烂果渣分别剔除1, 4和8个异常样本。运用K-S划分样本集得到校正集(686个样本)和验证集(171个样本)。对样本集分别进行归一化、变量标准化(SNV)、多元散射校正(MSC)、 Norris一阶导数(NFD)、 Norris二阶导数(NSD)、 SG卷积一阶导数(SGCFD)、 SG卷积二阶导数(SGCSD)、 Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、正交信号校正预处理,并建立相应全谱PLS模型。比较并选择MSC、 SGCSD、 SG卷积平滑、正交信号校正,进行预处理方法顺序组合的比较,结果显示,全谱PLS模型中最优预处理方法为正交信号校正+SGCSD+SG卷积平滑,其R■为0.940 0、R■为0.886 7、 RMSEC为0.722 5、 RMSECV为0.246 2、 RMSEP为1.000 5、 RPD为2.970 8。利用SPA和CARS对预处理过的光谱数据分别进行波长变量的筛选,依次建立PLS回归模型,并定量分析其对蓝莓果渣花色苷的预测能力。在所有预处理方法进行波长变量筛选中, SPA与CARS算法均可以有效地筛选出波长变量,但SPA筛选出的波长变量,无法全部建立PLS回归模型,而CARS算法筛选出的波长变量,均可建立PLS回归模型。数据表明, CARS-PLS最佳组合为正交信号校正+MSC+SG卷积平滑+SGCSD,选择波长数为25个,相较于原始光谱,其R■从0.900 8增长到0.940 3,R■从0.881 8增长到0.885 7, RMSEC从0.929 1减少到0.720 9, RMSECV从0.317 6减少到0.245 6, RMSEP从1.021 8减少到1.004 9, RPD从2.908 8增长到2.957 5。近红外光谱的蓝莓果渣花色苷含量测定中,正交信号校正表现出强大的去噪效果, CARS算法具有简化模型、适用性较好和预测精度较高等优点。研究结果表明,应用近红外光谱技术可以较好地实现三种不同品种蓝莓果渣中花色苷含量的测定,可为蓝莓果渣品质分级提供一种快速、支持大样本量的检测方法。     

近红外光谱技术结合化学计量学快速测定杜仲中松脂素二葡萄糖苷和京尼平苷酸的含量

应用近红外光谱技术并结合化学计量学建立杜仲中松脂素二葡萄糖苷(PDG)和京尼平苷酸(GPA)含量测定模型。以积分球漫反射方式采集近红外光谱数据,应用一阶微分、多元散射校正(MSC)等优选光谱数据预处理方法和竞争自适应加权采样(CARS)筛选最优波长变量,采用偏最小二乘法(PLS)和交叉验证法建立PDG和GPA的定标模型。PDG和GPA的定标模型显示出良好的预测效果,其校正集的相关系数分别为0.961 5和0.958 3,交互验证均方差分别为0.001 5和0.006 4。表明此快速预测模型准确可靠,适合快速测定杜仲中的PDG和GPA,为杜仲质量控制在线化提供了新思路。     

基于模型集群的马铃薯叶绿素检测光谱变量筛选讨论

为了探究马铃薯作物叶绿素吸收特征,充分解析光谱特征波长变量,建立高精度叶绿素含量检测模型。在马铃薯发棵期(M1)、块茎形成期(M2)、块茎膨大期(M3)和淀粉积累期(M4)4个关键生长期,利用ASD便携式光谱仪采集80个样本区的314组作物冠层反射率数据,并同步采集叶片测定叶绿素含量。在光谱数据预处理之后,分析了马铃薯不同生长期的光谱反射率变化特征。利用基于模型集群思想的蒙特卡洛无信息变量消除(MC-UVE)、随机蛙跳(RF)、竞争自适应重加权采样(CARS)三种算法筛选叶绿素特征波长,建立叶绿素含量检测PLS模型。对4个生长期的314个样本,采用SPXY算法分别按照3∶1的比例划分,得到建模集240个样本、验证集74个样本。利用MC-UVE, RF, CARS三种算法筛选叶绿素特征波长,讨论迭代次数(N)和特征变量个数(LV)对MC-UVE和RF算法、迭代次数(N)对CARS算法筛选特征波长结果的影响,对迭代次数设置6个梯度,分别为N=50, 100, 500, 1 000, 5 000和10 000;对特征变量数设置4个梯度,分别为LV=15, 20, 25和30。以PLSR模型的验证集结果为评价指标,分析迭代次数(N)和特征变量数(LV)的最优参数组合。最后基于MC-UVE, RF和CARS算法筛选得到的最佳特征波长建立叶绿素检测PLSR模型,分别记为MC-UVE-PLSR, RF-PLSR, CARS-PLSR。结果表明, CARS, RF和MC-UVE三种算法的迭代次数(N)、特征变量数(LV)参数最佳组合分别为:(1)MC-UVE:迭代次数N=50特征变量数LV=30;(2)RF:迭代次数N=500、特征变量数LV=30;(3)CARS:迭代次数N=100。对比在最佳特征波长建立的MC-UVE-PLSR, RF-PLSR, CARS-PLSR叶绿素含量检测,发现RF-PLSRRR模型的性能最优,R■为0.786, RMSEV为3.415 mg·L~(-1); MC-UVE-PLS模型性能次之,R■为0.696, RMSEV为4.072 mg·L~(-1); CARS-PLS模型的性能最差,R■为0.689, RMSEV为4.183 mg·L~(-1)。以上结果说明:在筛选马铃薯叶绿素特征波长方面RF算法优于MC-UVE和CARS,得到的特征波长能够较全面地反映与马铃薯叶绿素相关的物质信息。     

玉米秸秆纤维素和半纤维素NIRS特征波长优选

预处理是提高玉米秸秆生物转化利用效率的有效途径。玉米秸秆经生物炼制转化为生物燃料时,转化率与其原料内的纤维素和半纤维素含量直接相关。为了实现对预处理后玉米秸秆的生物炼制过程的有效调控,提出使用近红外光谱(NIRS)对玉米秸秆的纤维素和半纤维素含量进行快速检测,解决传统化学方法测试速度慢、成本高的问题。为了提高NIRS检测的效率和精度,将遗传算法与模拟退火算法相结合构建遗传模拟退火算法(GSA)用于预处理后玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA算法以NIRS波长点数为码长进行二进制编码,以偏最小二乘法(PLS)回归模型的交叉验证均方根误差为目标函数,结合温度参数设计适应度函数,基于Metropolis判别准则实现扰动解的选择复制,能够在避免早熟的同时有效提高进化后期的搜索效率。采用碱预处理、生物预处理及其相结合的方法对采集的玉米秸秆进行预处理后制备样品120个,并测定其纤维素和半纤维素含量及NIRS。使用7点Savitzky-Golay平滑结合多元散射校正和标准正则变换对光谱进行预处理后,利用Kennard-Stone法按3∶1比例划分校正集和验证集。然后,使用GSA算法对NIRS全谱进行特征波长优选(记为Full-GSA)、对协同区间偏最小二乘法(SiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为SiPLS-GSA)、对反向区间偏最小二乘法(BiPLS)优选后谱区进行特征波长优选(记为BiPLS-GSA),并使用PLS回归模型和验证集对特征波长优选结果进行评测。Full-GSA以全谱1 557个波长点为基因,执行16次算法,优选出118个纤维素特征波长点和164个半纤维素特征波长点。SiPLS-GSA经SiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为388个和160个,再经GSA进一步优选后得到157个纤维素特征波长点和148个半纤维素特征波长点。BiPLS-GSA经BiPLS优选的纤维素和半纤维素谱区波长点数分别为358个和180个,再经GSA进一步优选后得到130个纤维素特征波长点和153个半纤维素特征波长点。结果表明,通过波长优选,不仅参与建模的波长点数量显著减少,而且回归模型的性能显著优于全谱建模。其中,采用Full-GSA优选的纤维素特征光谱回归性能最佳,采用SiPLS-GSA优选的半纤维素特征光谱回归性能最佳。回归模型验证集的平均相对误差(MRE)分别为1.752 4%和2.020 8%,较全谱建模分别降低了13.636 6%和25.368 4%。基于结合温度参数设计适应度函数的策略构建的GSA具有良好的全局搜索性能,适用于玉米秸秆纤维素和半纤维素含量NIRS特征波长优选。GSA以全谱每个波长点为染色体基因的编码方案适用于NIRS全谱的特征波长优选。GSA同样适用于SiPLS和BiPLS优选后谱区的特征波长优选,能够有效实现优选后谱区的波长点优选。     

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。     

基于Matlab分析负荷对多联机IPLV的影响

多联机有其特殊的优点,但是不同部分负荷的组合对IPLV的影响仍需进一步研究。文中建立IPLV与部分负荷的相关公式,运用MATLAB软件分析不同卸载级负荷与IPLV的关系,从而确定不同部分负荷的最优组合。     

Remarks on KdV-type flows on star-shaped curves

We study the relation between the centro-affine geometry of star-shaped planar curves and the projective geometry of parametrized maps into RP¹. We show that projectivization induces a map between differential invariants and a bi-Poisson map between Hamiltonian structures. We also show that a Hamiltonian evolution equation for closed star-shaped planar curves, discovered by Pinkall, has the Schwarzian KdV equation as its projectivization. (For both flows, the curvature evolves by the KdV equation.) Using algebro-geometric methods and the relation of group-based moving frames to AKNS-type representations, we construct examples of closed solutions of Pinkall’s flow associated with periodic finite-gap KdV potentials.     

Point defects on graphene on metals

Understanding the coupling of graphene with its local environment is critical to be able to integrate it in tomorrow's electronic devices. Here we show how the presence of a metallic substrate affects the properties of an atomically tailored graphene layer. We have deliberately introduced single carbon vacancies on a graphene monolayer grown on a Pt(111) surface and investigated its impact in the electronic, structural, and magnetic properties of the graphene layer. Our low temperature scanning tunneling microscopy studies, complemented by density functional theory, show the existence of a broad electronic resonance above the Fermi energy associated with the vacancies. Vacancy sites become reactive leading to an increase of the coupling between the graphene layer and the metal substrate at these points; this gives rise to a rapid decay of the localized state and the quenching of the magnetic moment associated with carbon vacancies in freestanding graphene layers.     

五边形石墨烯负载Pt单原子稳定性能的应变调控

基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,研究了Pt原子在五边形石墨烯(PG)上的吸附与动力学行为.研究结果表明,单个Pt原子在PG上虽然具有较大的吸附能及较高的扩散势垒,却不能够在衬底形成均匀分散的单原子.这是因为,随Pt原子数增加,Pt_n(n=1, 2, 3)在PG上的平均结合能也逐渐增加,更倾向于形成团簇,该发现有效否定了之前的报道称Pt能在PG上形成稳定的单原子催化剂这一结论(Phys. Chem. Chem. Phys. 21, 12201 (2019)).基于此,我们考虑对PG施加双轴应变,随着拉伸应力增加,Pt金属原子间的平均结合能逐渐降低,当拉伸应变施加至12%左右时,单个Pt在衬底上的结合能与Pt₂在衬底上的平均结合能相等,从而实现PG上均匀分散的Pt单原子催化剂.该结果对五边形石墨烯基材料应变调控实现单原子催化剂提供理论借鉴.     

基于光纤Bragg光栅位移测量的研究

介绍了一种基于布喇格光纤光栅技术的位移测量方法。利用宽带光源经不同的布喇格光栅得到一种由温度稳定器控制波长稳定性的合成光源。由于系统设计的合成光源波长比常规光源的波长长，所以允许的光程差测量范崮提高了几百倍，从而使得布喇格光纤光栅的波长准确性提高了干涉仪位移测量的准确性。此外，利用光外差法马赫一曾德尔干涉仪进行了位移测量实验，得到了很好的效果。     

用超高速阴影摄影技术研究微喷射现象

以转镜式高速分幅相机作为记录载体,设计并建立了高速阴影系统。用该摄影系统研究在爆轰加载下金属表面的微喷射现象,以及由此产生的波阵面发展过程。通过获取的阴影图像观察到了带有特定形状缺陷（矩形槽、盲孔）锡自由表面的微喷射演变过程,给出了微射流的形状,冲击波阵面以及喷射物头部的运动速度等物理信息。     

基于F-P腔标准具的色散补偿器件的研究

介绍了标准具的结构,分析了基于标准具补偿色散的原理,讨论了该方案在光纤通信系统中的应用前景。     

Strangeness production on the nucleon and on nuclei

The coupled-channel Giessen Model is used to investigate meson production on the nucleon simultaneously in reactions with hadrons and the photon. The essential aspects of the model are discussed. Results for strangeness producing KΛ reactions on the proton and eta photoproduction on the proton and the neutron, respectively, are presented. A resonance model is used to explore the production of hypernuclei in proton and photon induced reactions.