基于可见-近红外光谱特征波长选择的土壤有机质快速检测研究

选择光谱特征波长进行建模可以减少冗余波长的干扰,提高模型的预测精度。采用小波阈值消噪法对采集的104个土壤样本光谱数据进行了预处理,并通过间隔偏最小二乘法、无信息变量消除、连续投影算法和群智能算法等9种方法筛选了建模波长。结果表明,小波阈值消噪法能有效降低光谱中的噪声。利用波长选择方法筛选建模波长不仅能减少建模变量的个数,而且还能提高模型的预测精度,特别是离散粒子群优化算法利用26个波长进行建模,预测决定系数达到了0.81,预测的相对标准误差为2.31。实验结果证明,通过对光谱波长进行选择不但可以降低模型的复杂度,还能有效预测土壤有机质达的含量。     

基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络的近红外模型转移方法研究

该文提出了一种基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络（SSA-DFN）的近红外光谱模型转移方法。使用深度前馈神经网络拟合不同仪器采集到的光谱之间的非线性函数映射,并将麻雀搜索算法用于网络各层连接权值和阈值的初始化,通过种群中个体位置的迭代更新,求得连接权值和阈值的最优初始值;通过多次调整深度前馈神经网络模型的超参数,使网络拟合效果趋于最优,最终确定转移函数。为验证方法的有效性,分别从烟叶近红外光谱谱图、主成分投影和预测结果的角度,将SSA-DFN方法与分段直接校正算法（PDS）、典型相关性分析算法（CCA）转移前后的效果进行了对比。结果表明SSA-DFN方法转移后的从机光谱与原主机光谱重合度最高,转移后主、从机总糖、烟碱含量的预测结果差异不显著,预测平均误差从8.32%、9.15%分别降至4.65%、4.82%,预测均方根误差（RMSEP）和决定系数（R2）等指标均优于PDS和CCA,取得了最佳的转移效果,可满足企业需求。结果表明该方法是一种有效的模型转移方法。     

基于近红外光谱技术和机器学习的乳腺癌原位诊断研究

近红外(NIR)光谱,可提供样本丰富的结构和成分信息。机器学习主要用于数据的分析和挖掘,可以对数据进行精确分类和信息提取。本研究采用自研的NIR光谱探针技术进行乳腺癌组织的原位光谱采集并进行癌变(光谱)分析;运用基线校正(BC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数二阶多项式21点Savitzky-Golay平滑(1^st-2-21SG)和二阶导数三次多项式25点Savitzky-Golay平滑(2^nd-3-25SG))四种方法进行光谱预处理;结合机器学习方法,包括主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)、Fisher判别分析(FDA)及支持向量回归(SVR),进行乳腺癌变和癌旁组织的分类和判别。研究发现PCA-KNN模型的最优预测结果为基于BC+SNV,其准确率、敏感性及特异性达88.34%、98.21%、76.11%。PCA-FDA模型的最优结果为基于BC+1^st-2-21SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、98.21%、79.54%。SVR模型的最优结果为基于BC+2^nd-3-25SG...     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法.获得了润滑油在475～975 nm范围内的可见-近红外光谱.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立可见-近红外光谱检测模型,并通过将无信息变量消除算法(UVE)与连续投影算法(SPA)相结合进行光谱有效波长选取.通过UVE-SPA法进行变量选择计算,最终将原始...     

近红外光谱技术在牛奶及其制品质量检测中的应用

近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术,正在获得越来越广泛的应用。本文阐述了近红外光谱技术的基本原理、具体检测步骤和国内近红外光谱技术在牛奶及乳制品质量分析方面应用的最新研究进展。对目前研究存在的问题进行了分析,对以后进一步的研究进行了展望,并提出了一些建议。     

近红外脑血氧监测设备在临床中的应用

脑是人体最重要的器官之一,人的思维、言行、呼吸、生命活动与其密切相关,其完善的功能建立在充足的血、氧供应基础上。实时、无创、准确地测量脑组织血氧参数是临床的迫切需要,对提高心脑血管等疾病的诊断和治疗具有重要意义。     

近红外应力发光材料研究进展

应力发光材料因在应力传感、光学信息存储、生物成像显示、防伪等领域的潜在应用,引起了广大科研工作者的关注.但是,目前已知该材料的发光大多集中在可见光波段范围,这极大地限制了其更广阔的应用;而近红外应力发光材料由于不受明亮环境的干扰以及具有良好的生物组织透过性,逐渐步入科研工作者的视野,成为一类重要的应力发光材料.本文主要...     

基于近红外光谱智能反演的三羟甲基丙烷合成过程在线监测

本文发展了近红外光谱技术的智能反演方法,建立三羟甲基丙烷(TMP)生产过程中产品及其副产物的定量分析模型,实现其产物及其副产物含量的快速检测,同时定量监测TMP的工艺合成过程,构建TMP合成过程的在线监控系统.首先采用气相色谱法测定TMP合成过程中产品及其副产物含量,然后采集大量样品的近红外光谱图,最后调用TQ Analyst软件的偏最小二乘回归法(PLS)建立产品TMP、副产物双三羟甲基丙烷、2-乙基-2-己烯醛、2-乙基丙烯醛的4种智能预测模型.结果表明,所建立的TMP、双三羟甲基丙烷、2-乙基-2-己烯醛、2-乙基丙烯醛的4种定量分析模型的校正均方根误差(RMSEC)分别为0.744、0.300、1.500、1.280,相关系数(R)分别为0.9868、0.9840、0.9945、0.9113;预测均方根误差(RMSEP)分别为1.290、0.588、1.440、1.180, R分别为0.9797、0.9209、0.9960、0.9323.最终证实了所建立的TMP合成过程中产品及其副产物的近红外智能反演模型具有较好的预测精度与预测稳定性,可用于三羟甲基丙烷的合成过程的在线监测.     

具有聚集诱导发光性质的近红外荧光染料

聚集诱导发光(AIE)现象的发现为解决传统有机荧光分子在高浓度和聚集形态下存在的荧光猝灭问题提供了最佳方案,并实现了在光电器件、化学传感、生物成像和靶向治疗等众多领域的广泛应用.随着对AIE 发光机理研究的不断深入,AIE 分子体系得到了极大的扩展.其中,一类具有给体-受体结构的AIE分子能够显著降低分子能隙,使发光分...