多位置可见/近红外光谱检测与种鸡蛋受精信息的关系研究

种鸡蛋孵化过程耗时、耗能,但种蛋由于未受精导致胚胎发育率不足100％,种鸡蛋孵化早期快速判别,可有效提高种蛋孵化效率和降低经济损失.近红外光谱分析技术可实现快速、无损检测,用于判别研究孵化早期种鸡蛋受精信息,但现有光谱检测方法未能满足孵化早期受精判别位置要求,亟需构建采集数据时的检测位置与内部信息之间的关系.该研究利用...     

可见光-近红外、中红外光谱的土壤有机质组分反演

土壤有机质是土壤肥力的物质基础,其含量的高低是评价土壤肥力的重要标志.土壤有机质组分根据其溶解性可分为胡敏素(HM)、胡敏酸(HA)、富里酸(FA),不同组分的肥力特性差异显著,因此,土壤有机质组分数据可更加全面、客观的反映土壤肥力状况.传统土壤土壤有机质及组分的测定工序繁杂,效率低下且时效性差,大量研究表明高光谱技术...     

红外拟合光谱分析微波对重晶石浮选的影响机理

目前浮选提高重晶石品位的方法通常采用新型浮选药剂从低品位重晶石矿中进行分选,采用微波加热预处理矿物可提高浮选回收率,但微波对浮选药剂与矿物的作用机理还不清楚.微波加热技术近年来用于矿物加工、冶金与材料制备等领域,具有反应速度快、产品指标高等优点.以油酸钠为捕收剂,对微波预处理后的重晶石纯矿物进行浮选,并对不同微波作用时...     

基于遗传算法-支持向量机的兔肝VX2肿瘤光谱鉴别

兔肝VX2肿瘤是一种快速生长的肿瘤模型,可以在多种器官如肝、肺、直肠等快速生长,常用于肿瘤研究.采用可见-近红外高光谱技术对四只兔子的兔肝VX2肿瘤和正常组织进行活体和离体的反射光谱检测,然后采用支持向量机分别实现了二分类(正常肝组织和肝VX2肿瘤组织)和四分类(未出血活体正常肝组织、未出血活体VX2肿瘤组织、出血离体...     

基于谷胱甘肽配体的ZnSe量子点对pH响应的时间分辨荧光光谱特性

当前,有关量子点pH响应方面的研究主要集中在含Cd(镉)类量子点,且都是研究其稳态荧光光谱对p H值的响应.然而,C d类量子点对生物体系具有一定的毒性,且稳态荧光光谱法由于受浓度等因素的影响具有一定的不稳定性,因此应用于生物体系中作为pH探针具有明显的缺点.基于以上分析,通过水相合成法,我们制备出了基于谷胱甘肽配体的...     

高光谱数据的刚竹毒蛾虫害程度检测

刚竹毒蛾虫害检测对毛竹的生长和竹业的发展起着至关重要的作用.根据高光谱冠层光谱信息与刚竹毒蛾虫害程度之间的关系,提取冠层光谱中与虫害紧密相关的特征波长、指数以及光谱参数等,利用Fisher判别分析法建立刚竹毒蛾虫害程度检测模型.分别以原始光谱的400～508,586～693和724～900 nm处的波长、包络线去除光谱...     

依据光谱研究闪电回击通道核心的特征参数

闪电回击通道核心中的大电流及其强电磁辐射是引发多种雷电灾害的主要根源.随着现代科技的飞速发展,闪电防护工作显得越为重要.为了完善闪电防护系统,需要从描述闪电回击通道核心的特征参数入手深入研究闪电通道形成和发展过程的微观物理机制.截至目前,光谱观测是获取闪电通道核心特征参数的最佳手段.2015年夏天在青海高原地区的野外试...     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

三维荧光光谱结合稀疏主成分分析和支持向量机的油类识别方法研究

石油污染的出现,导致生态环境遭到破坏。因此,油类识别方法的研究对于环境的保护具有重要意义。采用荧光光谱法获得石油光谱数据,并对其进行预处理,再通过降维方法来提取特征信息,最后利用模式识别算法进行分类,从而可以实现对油类的定性分析,因此研究一种更高效的数据降维方法以及识别分类算法极其重要。基于三维荧光光谱技术,利用稀疏主成分分析（SPCA）对FS920光谱仪测得的荧光光谱数据进行特征提取,再利用支持向量机（SVM）算法对提取的特征数据进行分类识别,获得了一种更加高效的油类识别方法。首先,利用海水和十二烷基硫酸钠（SDS）配制成浓度为0.1 mol·L-1的胶束溶液,将其作为溶剂配制柴油、航空煤油、汽油以及润滑油各20种不同浓度的溶液;然后,利用FS920光谱仪测得样本溶液的三维荧光光谱数据,对得到的光谱数据进行预处理;最后,对预处理后的数据分别利用SPCA和主成分分析（PCA）进行特征提取,再利用SVM和K最近邻（KNN）两种模式识别算法对特征向量进行分类,最终得到四种模型PCA-KNN,SPCA-KNN,PCA-SVM以及SPCA-SVM的分类结果。研究结果表明,由四种模型得到的分类准确率分别为85%,90%,90%和95%,其中,在同种分类算法中,利用SPCA进行特征提取得到的分类准确率均比PCA的准确率高5%,因此可知,SPCA的稀疏性具有突出主要成分的作用,在提取光谱特征时能够减小非必要成分的影响,并且载荷矩阵的稀疏化可以去除变量之间的冗余信息,优化降维特征信息,为后续分类提供更有效的数据特征信息;在同种特征提取算法下,利用SVM算法进行分类得到的分类准确率均比KNN算法得到的准确率高5%,表明SVM算法在分类中更具有优势。因此,本文利用三维荧光光谱技术结合SPCA和SVM算法,实现了对石油的准确识别与分类,为今后对石油污染物的高效检测提供了新思路。     

隐性字迹的快速光谱显现与高光谱分类技术研究

擦除、密写、掩盖等隐性字迹的快速、无损显现与检验是法庭科学文件检验领域的研究难点。当前多采用切换多波段光源与滤光片的方法对隐性字迹进行显现,但对隐性字迹显现的光谱学机理分析较少,因此隐性字迹的显现效率与检验成功率均不高。为提高擦除、密写、掩盖三类隐性字迹的显现效率与检验精度,通过测量字迹的激发与荧光光谱、反射与透过光谱、微观形貌,对其显现机理与快速显现方法进行深入研究。并且基于液晶可调谐滤光器（LCTF）的高光谱成像技术与支持向量机（SVM）分类算法,提出一种对隐性字迹同时显现与分类的快速检验方法。晨光与百乐可擦笔字、荧光密写笔、柠檬汁均可在365 nm长波紫外光激发下发出较强荧光,其中可擦笔和柠檬汁的荧光波长为716 nm左右,荧光密写笔荧光波长为447 nm。此外,采用254或365 nm波长对柠檬汁隐性字迹进行紫外反射成像也可有效显现柠檬汁字迹。掩盖字迹的研究中发现,在700～2 500 nm红外波段,走珠笔、记号笔、可擦笔字迹透过率在60%以上,而中性笔字迹透过率在20%以下。因此,采用近红外波段850 nm成像有效显现了百乐走珠笔所覆盖的晨光中性笔字迹。同时,采用LCTF高光谱相机对三类隐性字迹在400～720 nm范围进行步长为5 nm的高光谱成像,并通过SVM分类算法对图像中不同笔迹成分进行同时显现和分类,分类总精度达99.284 4%,Kappa系数达0.959 1。以365 nm波长光源作为激发光进行光致发光成像可有效显现擦除与密写字迹。由于不同墨迹在近红外波段反射率差异较大,近红外成像可以有效显现掩盖字迹。基于LCTF高光谱成像的SVM分类技术可实现不同类别隐性字迹的同时显现与分类,并且有较高的显现效率与分类精度。