最小角回归结合核极限学习机的近红外光谱对柑橘黄龙病的鉴别

传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning machine,LAR-KELM₍(RBF)))的近红外柑橘黄龙病鉴别方法。该方法将光谱数据通过小波变换进行预处理,然后用最小角回归(LAR)算法进行光谱波长的筛选,最后通过核极限学习机(KELM₍(RBF)))实现样本的分类。实验采用柑橘叶片的近红外光谱数据,验证了LAR-KELM₍(RBF))算法的性能,其分类准确度最高为99.91%,标准偏差为0.11。不同规模训练集的实验结果表明,LAR-KELM₍(RBF))模型较极限学习机(ELM)、波形叠加极限学习机(SWELM)、反向传播神经网络(BP₍(2层)))、KELM₍(RBF))和支持向量机(SVM)模型分类准确度高、稳定性强,能够广泛应用于柑橘黄龙病的检测鉴别。     

基于小波变换动态时间规整的近红外光谱模型传递方法

为解决因测量环境及仪器差异而导致的近红外光谱模型通用性较差的不足,提出一种基于小波变换动态时间规整算法的模型传递方法(Wavelet transform combined with dynamic time warping,WDTW),从而实现不同仪器之间模型的共享。首先,该方法将光谱进行小波变换预处理,然后利用动态时间规整算法(Dynamic time warping,DTW)找到近红外光谱波长点之间最优的对应关系并建立回归方程。使用近红外药品光谱数据集和汽油数据集建立传递模型,验证了基于小波变换动态时间规整模型传递方法的有效性。汽油光谱数据集C7、C8、C9和C10成分的预测标准偏差(SEP)分别为0.414 4、0.801 1、1.090 4和1.290 8;药品光谱数据集活性、硬度和重量的SEP分别为2.585 6、0.434 5和2.270 3,均小于传统方法。上述实验结果表明,所建立的模型传递方法能有效消除源机光谱和目标机光谱之间的差异,提高模型的稳定性和准确性,实现模型传递的效果。     

基于一元线性回归的近红外光谱模型传递研究

为解决近红外光谱分析中的模型传递问题,本研究提出了一元线性回归直接标准化算法(Simple linear regression direct standardization,SLRDS)。为验证算法的有效性,采用玉米样品的近红外光谱集进行实验,并与传统的直接标准化算法(Direct standardization,DS)、分段直接标准化算法(Piecewise direct standardization,PDS)进行比较。实验结果表明,SLRDS算法不仅能够有效消除近红外光谱仪之间的差异,很好地实现玉米样品的PLS校正模型在3台仪器之间的共享,而且与DS和PDS算法相比,具有传递性能高、模型简单及所求参数少等优点。     

基于波形叠加极限学习机的近红外光谱药品鉴别

近红外光谱药品鉴别作为识别假冒伪劣药品的一种有效技术手段,已被广泛应用到各大医疗行业和药品监督管理机构,并结合模式识别建模方法在基层药品打假中得到较好的推广。由于传统建模方法很难满足药品鉴别中大规模、多分类、快速建模等问题,因此采用一种基于波形叠加极限学习机(SWELM(CS))分类方法对光谱数据进行鉴别。通过选用极限学习机(ELM)作为光谱药品分类器,使得分类模型具有快速学习能力以及对训练样本不敏感的特点;由于极限学习机的连接权值和隐层神经元阈值是随机生成导致网络稳定性差,因此结合布谷鸟搜索算法优化分类模型参数;采用反双曲线正弦函数与Morlet小波函数叠加的激励函数代替ELM原有的单一激励函数改善了分类模型的收敛速度和稳健性。通过上述改进方法使得SWELM(CS)具有对训练样本不敏感性,布谷鸟参数优化的分类稳定性、波形叠加函数的强收敛性与信号特征提取能力。该方法为核函数提供的信号特征提取及拟合的思想,可推广到其他学习算法中以获取更高的分类准确度及稳定性。该实验选定西安杨森制药厂生产的249个近红外光谱药品样本作为研究的主要对象,重点研究光谱药品的二分类和多分类实验,实验证明SWELM(CS)分类器相比BP神经网络、标准ELM以及粒子群优化ELM等传统分类器算法具有更高的分类准确度、分类稳定性及更小的训练样本敏感性。     

基于近红外光谱检测和平衡级联稀疏分类的药品鉴别方法

近红外光谱检测和模式识别方法相结合,在药品的现场快速无损监督管理中有广阔的应用前景。传统的鉴别方法以最小化错误率为目标,往往忽略了样本数据的类别不平衡性,从而使得少数类样本被多数类样本淹没,降低少数类样本对分类器的影响,使分类结果更加倾向正确识别多数类样本,严重影响鉴别结果。针对药品光谱数据中真假药品类别不平衡问题进行研究,融合平衡级联和稀疏分类方法(SRC),提出一种级联的稀疏分类药品鉴别方法(BC-SRC)。文中在多数类样本中选取和少数类数目相同的样本作为训练样本,并在多数类样本中进行多次平行采样使得多数类样本被全部获得过(采样次数为多数类样本数与少数类样本数商的向上取整),最终得到测试样本的多组预测结果,根据得到的多组结果获得最终预测标签。将提出的方法在Matlab 2012a上进行仿真实验,通过三组样本集的实验证明该方法的有效性,实验结果表明该方法优于常用的偏最小二乘(PLS)、极限学习机(ELM)和BP神经网络分类法,特别是在解决类别不平衡问题时,当不平衡因子大于10时,BC-SRC算法分类相对于其他算法性能更好,且稳定性更高。