基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%～1%的甲烷、乙烷及0.1%～1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。     

基于TDLAS技术的天然气中痕量硫化氢分析的PLS算法应用

基于可调谐二极管激光吸收光谱技术的光谱分析仪测量天然气中硫化氢浓度的过程中,各种轻烃和二氧化碳等背景成分对光谱产生干扰,导致多个吸收峰叠加,对提取吸收光谱真实特征造成影响.应用偏最小二乘法消除背景成分的干扰,设计了检测天然气中硫化氢气体的可调谐二极管激光吸收光谱实验系统,采用偏最小二乘法和最小二乘法模型,分别检测了天然气中0~50ppm硫化氢成分的直测光谱和差分光谱.偏最小二乘法算法的测量结果均优于最小二乘法算法,且偏最小二乘法算法对于直测谱的测量误差保持在±1ppm范围内,满足分析仪器2%的准确度要求.利用偏最小二乘法算法避免了最小二乘法所必须的大量参考光谱数据的存储,分析仪可省掉复杂的差分光谱系统,从而达到降低成本、提高系统鲁棒性和实时性的效果.     

橡胶添加剂瓦斯炭黑的太赫兹光谱定量研究

瓦斯炭黑是橡胶中重要的添加剂之一,其含量对橡胶性能有重要的影响。丁腈橡胶是工业生产中应用比较广泛的合成橡胶,研究丁腈橡胶中瓦斯炭黑的含量具有重要意义。利用太赫兹时域光谱技术,对八种不同含量瓦斯炭黑与丁腈橡胶组成的混合物样本中的瓦斯炭黑含量进行测试,获取了混合物样本在0.3~1.4 THz频段的吸收光谱数据。分别利用偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)建立混合物中瓦斯炭黑的定量分析模型,使用均匀梯度法来选择模型的校正集和预测集,获得瓦斯炭黑预测集的相关系数与均方根误差。偏最小二乘模型相关系数与均方根误差分别为0.985 8和2.098 9%,支持向量回归模型相关系数与均方根误差分别为0.998 0和0.785 4%。实验结果表明,支持向量回归定量分析模型的预测结果优于偏最小二乘模型。为进一步证明支持向量回归模型的稳定性,多次使用随机选择法选择它的校正集和预测集,并求得其相关系数与均方根误差。结果表明,无论是利用均匀梯度法还是随机选择法对支持向量回归定量分析模型的校正集和预测集进行选择,求得的相关系数和均方根误差均优于偏最小二乘模型。     

基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法.利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885.为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度.结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法.     

基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究

以新疆艾比湖湿地保护区采集的300个荒漠土壤样品为研究对象,利用ASD Field Spec○R 3 HR光谱仪获取的土壤可见-近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤全磷数据为数据源,将原始光谱数据经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理后,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法提取荒漠土壤全磷含量特征波长,构建土壤全磷含量偏最小二乘回归预测模型;并与全谱偏最小二乘、蚁群-区间偏最小二乘、遗传-偏最小二乘模型进行比较。结果表明：经蚁群-区间偏最小二乘法筛选后,荒漠土壤全磷特征波段为500~700,1 101~1 300,1 501~1 700,1 901~2 100 nm;进一步采用遗传-区间偏最小二乘法进行变量选择,得到共线性最小的13个有效波长,分别为：1 621,546,1 259,573,1 572,1 527,564,1 186,1 988,1 541,2 024,1 118和1 191 nm。建模方法比较显示,采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法选择的特征变量,建立的模型精度最高,其次是遗传算法、蚁群算法和全光谱。蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的土壤全磷含量的模型,效验证均方根误差RMSECV以及预测集均方根误差RMSEP分别为0.122和0.108 mg·g-1,效验证相关系数R_c以及预测集的相关系数R_p分别为0.535 7,0.555 9。因此,经过卷积平滑、标准正态变量变换以及一阶微分预处理,并利用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法建立的模型不仅简单,而且具有较高的预测精度和较好的稳健性,可以估算荒漠土壤全磷含量。     

基于近红外光谱和偏最小二乘法的慈竹纤维素结晶度预测研究

将近红外光谱技术和化学计量学相结合分析慈竹纤维素结晶度。通过区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)和反向区间偏最小二乘法(biPLS)优化建模区域,建立经多元散射校正后光谱的结晶度分析模型,并与全光谱范围350～2 500nm建立的偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,三种改进偏最小二乘法建立的结晶度模型预测效果均优于PLS模型,并且当采用联合区间偏最小二乘法将全光谱进行30个子区间划分,选择三个子区间[8 12 19]组合时,建立的siPLS模型预测效果最好,相关系数(r)达到0.88,预测标准差(RMSEP)为0.0117。因此,采用联合区间偏最小二乘法可以有效选择建模光谱区域,提高模型预测能力,实现慈竹纤维素结晶度的快速预测。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

基于光谱技术和连续投影算法的润滑油品牌快速鉴别研究

为了实现润滑油品牌的快速无损检测,提出了一种基于可见/近红外光谱透射技术与连续投影算法相结合的润滑油品牌快速鉴别新方法。采用连续投影算法对6种润滑油的可见/近红外光谱数据进行波长变量的筛选,再结合偏最小二乘法建立润滑油品牌的鉴别模型。结果表明,鉴别模型的相关系数r为0.9721,预测均方根误差RMSEP为0.4055,鉴别正确率为91.7%。说明提出的连续投影算法结合偏最小二乘算法具有很好的预测效果。     

变压器油中颗粒污染物的中红外光谱检测

配制了含不同颗粒污染等级的变压器油样,利用中红外光谱扫描获得油样的红外光谱数据,再采用连续投影算法提取油样红外光谱的有效波长变量,分别应用偏最小二乘法和支持向量机法方法建立了颗粒污染等级与中红外光谱有效波长的模型.所配置的油样红外光谱经过连续投影算法提取的有效波长具有特定颗粒污染物特征波长的特点,所建两种模型的预测效果均优于全谱的偏最小二乘法和支持向量机法模型,对验证集样本数据预测的决定系数分别为0.892 9、0.934 3,均方根误差为6.372×10-3、3.07×10-3,获得了较好的预测效果,为变压器油中颗粒物的检测提供了借鉴.     

直接正交信号校正算法在烷烃类多组分气体定量分析中的应用

针对烷烃类多组分混合气体中红外光谱存在的基线漂移问题,提出一种直接正交信号校正算法用于光谱数据预处理。实验中采用傅里叶变换红外光谱仪采集了936组混合气体样本的光谱数据,混合气体主要由不同浓度范围的七种组分气体组成。将直接正交信号校正算法与导数算法进行了对比分析,采用偏最小二乘回归方法建立了各组分气体定量分析模型,并对模型参数(主元个数、导数步长及正交分量的个数)进行了遍历优化选取最优分析模型。结果表明直接正交信号校正算法对于中红外光谱基线校正效果最好,直接正交信号校正算法用于烷烃类混合气体中红外光谱基线校正可行,效果良好,具有一定的实用和研究价值。     

改进型 PSO‐SVM算法对井下多组分气体定量分析的研究

对于多组分混合气体定量分析而言,基于特征光谱的定量分析技术具有不可比拟的优势,而定量检测效率与精度取决于其采用的光谱数据处理算法的优劣。优化光谱分析算法参数与改进光谱数据处理方式是提高定量分析速度与精度的重要手段。针对井下多组分气体定量分析建模过程中支持向量机(SVM)参数难以确定,并且随组分数增多而呈指数增长的光谱数据运算量的问题,提出了一种改进型粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)算法。该算法主要针对多组分气体混合光谱数据量大,光谱特征信息存在交叠的问题进行研究。通过粒子变异约束PSO算法的收敛路径,再通过粒子信息共享提高模型优化效率,最后利用设置动态不敏感区提高模型精度。设计了一种井下多组分气体快速定量检测系统。该系统由CPU控制信号调制模块驱动红外光源,信号光经过滤尘除湿后的气室照射在探测器上。在压力与温度传感器补偿的基础上,由信号处理模块将探测得到的光信号量化传入CPU,最终,结合改进型PSO-SVM算法实现各组分气体浓度的定量分析。在完成井下实际样气采集、预处理的基础上,对浓度范围0～10.0%的CH₄和浓度范围0～1.0%的C₂H₆,C₃H₈,SO₂和CO₂共5种组分的混合气体进行了测试,获得了800组红外光谱数据,其中训练集400组,验证集400组。采用SVM建立了多组分气体的定量分析模型,利用改进型PSO对SVM中的参数进行了优化,并将获得的最优参数重建了定量分析模型。对采集的红外光谱数据分别由本算法与传统BP网络算法进行各组分气体浓度反演,实验结果显示,由于变异粒子对其产生的约束,使最优值收敛范围变小,从而提高了收敛速度,该算法建模时间仅为传统方法的1/10;由于通过气体光谱特性给出不敏感区,使特征光谱计算时交叉敏感效率降低,从而提高了模型预测的准确度,平均误差约为传统方法的1/5。由此可见,该算法在全局优化及快速收敛方面得到了显著提升,改进型PSO结合SVM用于井下多组分气体定量分析是可行的。改进型PSO-SVM算法对于多组分气体混合红外光谱数据的分离具有很好的适用性,其有一定的实际应用价值。     

净信号预处理结合径向基偏最小二乘回归在血糖无创检测中的应用

为了提高人体血糖近红外光谱定量分析模型的预测精度,结合净信号预处理(NAP)算法和径向基偏最小二乘(RBFPLS)回归建立了一种适合于人体血糖测量的非线性建模方法NAP-RBFPLS。本文首先利用NAP对近红外光谱进行预处理来有效地提取原始光谱中仅与葡萄糖信号相关的光谱信息,从而有效地减弱了人体血液中水、白蛋白、血红蛋白、脂肪等成分的吸收干扰以及人体体温的变化、测量仪器本身的漂移、测量环境的变化和测量条件的变化引起的干扰因素与血糖变化的偶然相关问题;然后把净信号预处理后的近红外光谱数据通过RBFPLS建立了非线性定量分析模型来解决由于人体强散射引起的血糖浓度与近红外光谱之间的非线性关系,并与偏最小二乘(PLS)、基于净信号预处理的偏最小二乘(NAP-PLS)和RBFPLS这三种建模方法建立的定量分析模型进行了对比分析。实验结果表明,这两种方法相结合建立的非线性校正模型对预测集的预测精度有了很大的提高,这将对人体血糖浓度无创检测技术的研究具有实际应用价值。     

变压器油溶解气体的FTIR定量分析

针对色谱进行变压器溶解气体在线监测需要载气、定期标定、安全性低等缺陷,试图建立一种傅里叶变换红外光谱法的油溶解气体在线分析系统。考虑特征气体量小、成分多、检测限及安全要求高,根据特征气体的吸收光谱特征与分析要求,利用分段比基线校正、改进TR正则化特征变量提取算法,建立稀疏偏最小二乘的定量分析模型。以CH₄,C₂H₆,C₃H₆和CO₂等特征气体为例,给出了分析的测试结果。结果表明,在光谱波数分辨率为1 cm-1,光程为10 cm情况下,可以满足变压器绝缘油溶解气体分析要求。     

基于偏最小二乘法判别分析与随机森林算法的牛肝菌种类鉴别

牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值.牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法.本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征.基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC...     

利用Tikhonov正则化算法进行光谱特征波长的选择及其参数优化

在烷烃类多组分混合气体,尤其轻烷烃类气体傅里叶变换红外光谱定量分析中,其中在红外光谱区域吸收峰严重交叉重叠,不易建立定量分析模型。为此,采用Tikhonov正则化算法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷等七种轻烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱进行特征波长的选择,以便建立定量分析模型。选择六种各气体浓度组成混合烷烃气体,采用Tikhonov正则化算法,通过对比分析混合气体在中红外全波段、主吸收峰和次吸收峰波段特征波长的选择和TR参数的优化,选择出七种气体成分的傅里叶变换红外光谱的特征波长。利用选择的特征波长和Tikhonov正则化参数对实测甲烷光谱数据进行检验分析,与其他气体成分的交叉灵敏度最大为11.153 7%,最小为1.239 7%,预测均方根误差为0.004 8,有效增强了Tikhonov正则化算法在轻烷烃类混合气体定量分析中的实用性,初步验证了利用Tikhonov正则化进行烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱特征波长选择的可行性。     

基于近红外光谱分析技术测定库尔勒香梨硬度

采用近红外(NIR)漫反射光谱法对新疆特色梨果库尔勒香梨的五种不同果（包括青头、粗皮、脱萼、宿萼、突顶果）的硬度进行测定。由于近红外光谱数据量大且原始光谱噪声明显、测定水果时散射严重等导致光谱建模时关键波长变量提取困难。以新疆库尔勒香梨为研究对象,为了有效地消除固体表面散射以及光程变化对NIR漫反射光谱的影响,首先采用标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对库尔勒香梨的原始光谱进行预处理。为寻找适合近红外光谱检测库尔勒香梨硬度的最佳特征波长筛选方法,进行香梨近红外光谱的特征波长变量选择方法的比较与研究。研究比较了两种特征波长筛选方法对库尔勒香梨硬度偏最小二乘法（PLS）建模精度的影响。同时使用反向偏最小二乘（BiPLS）和遗传算法结合反向偏最小二乘（BiPLS-GA）在全光谱范围内筛选香梨硬度的特征波长变量,将校正均方根误差（RESMC）、预测均方根误差（RESMP）以及决定系数（R2）作为模型的评价标准,并最终确定最优波段选择方法及最佳预测模型。基于选择的特征波长变量建立的PLS模型（BiPLS-GA）与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现BiPLS-GA模型仅仅使用原始变量中6.6%的信息就获得了比全变量PLS模型更好的库尔勒香梨硬度的预测结果,其中R2,RMSEC和RMSEP分别为0.91,1.03和1.01。进一步与基于反向偏最小二乘算法（BiPLS）获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,BiPLS-GA不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,使得建模变量从301个减少到20个。极大地简化模型的同时有效地提高了模型的预测精准度和稳定性。因此该方法能够有效地用于近红外光谱数据变量的选择。证明了近红外光谱分析技术结合BiPLS-GA模型能够高效地选择出建模变量,去除与库尔勒香梨硬度无关的近红外光谱信息,显著地提高库尔勒香梨硬度定量模型的预测精度。这不仅为新疆地区特色梨果库尔勒香梨的快速、精确、无损优选分级提供一定的技术支持,同时也为基于近红外光谱分析技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

粒子群优化算法在混合气体红外光谱定量分析中的应用

通过将粒子群优化技术及BP神经网络技术相结合,建立了三种烃烷混合气体的红外光谱定量分析模型。混合气体主要由甲烷、乙烷、丙烷三种组分气体组成,三种组分气体浓度范围分别为0.01%～0.1%。文章首先采用主成分分析技术从红外光谱1 866个数据中提取了5个特征变量作为神经网络的输入,将气体浓度作为网络输出。然后将粒子群优化算法与BP神经网络技术相结合,对网络的隐含层节点数进行了优化选择。再对结构优化后的网络进行训练,建立气体分析模型。分析模型的标准气体验证实验结果表明,采用此方法建立混合气体红外光谱定量分析模型所用时间(大约4 600 s)比单纯采用BP神经网络进行遍历优化建模所用时间(大约24 500 s)降低5倍以上,模型预测精度水平相当,网络结构大致相同,具有一定的实践意义和应用潜力。     

基于CIC的数字正交锁相放大器的甲烷检测实验研究

针对甲烷在大气中背景气体成分复杂、检测难度大、稳定性差等问题,本文基于可调谐二极管激光吸收光谱技术和波长调制光谱技术,将积分梳状滤波器与有限脉冲响应滤波器相结合应用于数字正交锁相放大器,开展大气中甲烷气体的痕量检测实验研究。实验表明,与传统的数字正交锁相放大器相比较,改进的数字正交锁相放大器提取的二次谐波信号的信噪比从38.61 dB提高到44.95 dB;将非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型应用于甲烷气体浓度反演,与经典的最小二乘法相比较,其均方根误差减小了0.907;通过16组浓度步进实验测试,该系统的实际检测下限为1 ppm;在压力为600 mbar,温度为25℃,甲烷浓度为50 ppm进行3 h的长期稳定性测试,检测的甲烷浓度变化范围为49.6~50.3 ppm,其标准差为0.0921 ppm。当积分时间达到56 s时,该系统的理论检测极限为25.6 ppb。积分梳状滤波器和非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型在红外气体检测方面具有较高的优越性和实用前景。     

Quantitative analysis of the content of deltamethrin in agrochemicals by near-infrared, attenuated total reflectance infrared and raman spectroscopy

The method of near-infrared, attenuated total reflectance infrared and Raman spectroscopy was used for the rapid determination of the content of deltamethrin in agrochemicals. The quantitative models were established by PLS (partial least squares) method and optimized. The independent validation sets were used to evaluate the model accuracy. The determination coefficient R2 and RMSECV of the near-infrared model and mid-infrared model were 0.9999, 0.022 and 0.9996 and 0.056, respectively. The accuracy of both was similar. The determination coefficient R2 and RMSECV of Raman were 0. 996 7 and 0.172, which exhibits the lower accuracy. The result indicated that near-infrared, mid-infrared and Raman spectroscopy can be applied to the rapid determination of the content of the active ingredients precisely, which has an important significance in the on-line determination, analysis on site in the enterprise and the rapid quantitative analysis of agrichemicals in the department of quality monitoring.     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.