基于Stacking集成学习的近红外光谱油页岩含油率预测

为了克服单一模型预测精度很难进一步提高的不足,利用近红外光谱分析结合基于Stacking框架的异构集成学习模型实现对油页岩含油率的检测。以松辽盆地某区块所取230个油页岩岩芯样本为研究对象,使用低温干馏法测量油页岩样本的含油率,同时扫描每个样本对应的近红外光谱数据。样本使用蒙特卡洛算法进行异常样本剔除,将剔除异常样本后的213个数据按照3∶1的比例随机划分为训练集和预测集。利用去趋势加基线校正方法进行预处理消除光谱数据中噪声和基线漂移,利用随机森林算法进行波长重要性排序并保留重要波长,在此基础上采用CARS算法进行特征波长提取,进一步降低数据维度。最后,构建以PLS, SVM, RF和GBDT为初级学习器,PLS回归模型为次级学习器的Stacking集成学习模型,各初级学习器模型参数使用网格搜索进行寻优。使用决定系数和预测均方根误差作为各模型的评价指标,探究单一模型和集成学习模型对油页岩含油率预测的准确性。研究结果表明,RF-CARS方法能够有效筛选重要波长,进而提高模型效率。基于Stacking的异构集成学习模型与单一模型(SVM和PLS)和同构集成学习模型(RF和GBDT)相比有更...     

牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究

采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874～1 734 nm范围光谱信息,对941～1 612 nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares, GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis, PCA)与小波变换(wavelet transform, WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(r_c)与预测集相关系数(r_p)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。     

KF光谱优选的木材抗弯强度预测方法

木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标,其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义。重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模,完成木材抗弯强度的预测。试验用126个蒙古栎无疵试样,依据国家标准《木材物理力学性质试验方法》测量抗弯强度得到力学真值;在900～1 700 nm波段进行近红外光谱采集,一阶导数与S-G卷积结合进行光谱预处理;然后,将光谱及抗弯力学样本视为动态系统,光谱冗余波长视为噪声信号,通过KF迭代得到系数矩阵和标准方差,并运用二者比值实现特征优选;最后建立蒙古栎的偏最小二乘(PLS)抗弯强度近红外模型。结果表明,经过KF优选后,光谱变量数由117减小到18个,预测模型的相关系数ｒ=0.81、预测误差均方根RMSEP=6.59;为了进一步验证方法有效性,与无信息变量消除法(UVE)、连续投影方法(SPA)特征选择方法进行了对比,KF特征优选后的预测相关系数r分别提高了0.05和0.16,预测误差均方根RMSEP降低了2.33和7.66,采用KF特征选择建立的模型预测结果最佳。KF作为特征方法可有效选择近红外光谱特征波长,降低模型维度,提高模型的适用性与准确性。     

浸入式可见/近红外光谱的雨生红球藻叶绿素含量研究

探讨了采用浸入式可见/近红外光谱技术对雨生红球藻叶绿素含量快速检测的可行性。通过选择最优的预处理方法,比较全波段偏最小二乘回归(PLS)建模和连续投影算法(SPA)提取特征波长后PLS建模的结果,选出最优模型。SPA-PLS模型对叶绿素a与叶绿素b含量预测效果均优于全波段PLS模型,叶绿素a,b的RPD值分别达到2.946 1和1.902 3。表明,光谱在预处理后结合建模算法能够实现叶绿素a,b含量较好的预测,叶绿素a的预测效果要好于叶绿素b。     

不同贮藏温度下滩羊肉pH值的近红外高光谱动力学模型建立

为了比较4℃、15℃两种贮藏温度下滩羊肉pH值的变化,优选出滩羊肉贮藏期间的最优模型,采用pH酸度计测量样本pH值,建立两种贮藏温度下传统动力学的零级和一级模型;应用近红外(900～1 700 nm)高光谱成像采集两种贮藏温度下滩羊肉的光谱数据,剔除异常值后进行光谱预处理;使用连续投影算法(SPA)提取特征波长,建立全波段和特征波长的偏最小二乘(PLSR)预测模型;对比分析得到的最优光谱模型与动力学模型相结合,确定滩羊肉光谱动力学模型。结果表明,4℃和15℃的传统动力学模型的相关系数分别为0.502和0.912;4℃下原始光谱经PLSR建模后效果最优,相关系数R_c为0.821,R_p为0.863,15℃经SG-S(3,7)+De-trending(4)预处理后经PLSR建模效果最优,相关系数R_c为0.876,R_p为0.819。因此,高光谱结合传统动力学的模型检测羊肉pH值的方法是可行的,该模型可以预测15℃下滩羊肉的贮藏期。     

基于可见近红外高光谱的菠菜硝酸盐快速无损测定研究

应用可见近红外反射高光谱技术探讨了菠菜叶片硝酸盐含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCP)分别建立了菠菜叶片硝酸盐含量与反射高光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围下模型的预测性能进行了比较分析。结果表明,原始反射光谱经平滑后一阶微分处理,模型的预测性明显提高;PCR模型的预测结果要略好于PLS模型;异常值剔除之后,全波段范围内用平滑后一阶微分光谱建立的PLS和PCR模型能较好地预测菠菜硝酸盐含量,经独立测试集(n=13)检验,实测值和预测值的相关系数分别为0.94(PLS模型)和0.95(PCR模型),预测均方根误差分别为128.2 mg·kg-1(PLS模型)和120.8 mg·kg-1(PCR模型)。研究表明应用可见近红外反射高光谱来定量无损检测蔬菜的硝酸盐含量是可行的,为今后蔬菜叶片硝酸盐含量的快速无损测定提供了理论依据。     

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。     

应用可见/近红外光谱技术快速检测果珍中二氧化钛的含量

为了实现快速检测果珍中的二氧化钛含量,提出了应用近红外光谱技术结合化学计量学的快速检测方法。研究采用了320份果珍样本进行光谱特性的检测,其中200个样本用来建模,120个样本进行预测。首先比较了标准正态变量校正(SNV)、变量标准化(Normalize)、多元散射校正(MSC)等6种不同的数据预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响。然后将PLS模型与应用主成分(PC)建立的主成分-神经网络校正(PC-ANN)模型进行比较。结果表明,MSC预处理的效果最好,PLS模型的最佳主成分数为7,预测值与标准值的相关系数R2达0.900 8,预测标准误差RMSEP为0.05。PC-ANN模型预测值与标准值的R2为0.868 4,RMSEP为0.04。说明PLS模型比PC-ANN模型的预测效果好。同时本研究也说明能够应用可见/近红外技术对二氧化钛进行快速定量测定。     

温度变化对近红外光谱预测木材含水率的影响

为实现温度不稳定环境下木材含水率的近红外光谱检测,探究了不同温度下木材近红外光谱的变化规律及温度变化对近红外预测木材含水率的影响。对从林场采集的樟子松、水曲柳、大青杨和红松原木木块试样各75块,共计300块试样,进行了不同温度和含水率条件下的近红外光谱采集。采用单一温度下的校正集分别与各个温度下的验证集建立偏最小二乘含水率预测模型,探究温度变化对木材含水率模型预测准确性的影响。比较了不同光谱预处理的木材含水率预测温度全局模型。采集相同含水率下不同温度的近红外光谱数据,对光谱进行光谱平均、一次微分、主成分分析和偏最小二乘判别分析,以探究温度变化时,木材近红外光谱的变化规律。结果显示：（1）温度对木材样品光谱存在显著影响;主成分分析和判别分析表明不同温度下的样品有明显聚类趋势,温度判别准确率为96.1%。温度会影响木材的近红外光谱在特定波长吸收峰的位置及吸光度,在含水率相同的情况下,随着温度的升高,特定位置吸收峰有逐渐向高频波段转移的趋势且在零下低温时波峰移动变化更明显。（2）不同温度下的PLS含水率预测模型对温度变动的适应能力有差异,木材含水率预测模型更适应于检测与建模样本相同温度的样品。与单一温度模型相比,PLS温度全局模型对于温度变化具有很好的适应性和应用潜力,RMSEP低于大部分单一温度模型。基于SG平滑+多元散射校正+一次微分预处理联用的PLS含水率温度全局模型有较好的预测效果和温度适应性,RMSEP降为0.074。可见,温度变动是近红外法检测木材含水率的过程中不可忽视的扰动因素;基于光谱预处理的温度全局模型可以显著提高温度适用性。该研究可进一步促进近红外光谱技术在木材生产、加工过程中的应用。     

应用近红外光谱对低碳数脂肪酸含量预测

应用近红外光谱技术结合支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)方法测量食用植物油脂低碳数脂肪酸(C≤14)含量。使用SupNIR-5700近红外光谱仪采集58个样品的近红外光谱图,通过偏最小二乘(partial least square, PLS)算法剔除奇异样品。选择其中具有代表性的52个样品进行主成分分析(principal component analysis, PCA),选取径向基(radial basis function, RBF)核函数建立支持向量机回归模型,并对光谱预处理方法和参数寻优方法进行了详细的分析和讨论。实验表明,经过粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)优化后模型的性能都有所提高,泛化能力更强,预测的准确度和稳健性更好;其中预处理方法2经过PSO优化寻优后的参数C=2.085, γ=22.20时,预测集和校正集相关系数(correlation coefficient, r)分别达到了0.998 0和0.925 8,均方根误差(root mean square error, MSE)分别为0.000 4和0.014 3。研究结果表明,应用近红外光谱结合PSO-SVR方法进行食用植物油脂低碳数脂肪酸含量快速、准确的预测是可行的。     

基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合, 因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。     

Research on improving the accuracy of near infrared non-invasive hemoglobin detection

To optimize the accuracy of near-infrared non-invasive hemoglobin (Hb) clinical detection, high-performance instrument and prepossessing algorithm have been investigated. A near-infrared spectrophotometric system was constructed adopting InGaAs detector array with 16 pixels and plane grating spectrometer to obtain high signal noise ratio (SNR) spectral data. In our experiment, we applied the device independently to collect spectra data from 91 volunteers’ fingertips non-invasively. Two prediction tests were conducted to verify the effects of preprocessing algorithms improving the accuracy of near-infrared Hb detection and exclude the occasionality of satisfactory results in a single trial. Our non-invasive Hb detection methods were based on partial least squares (PLS). In each test, PLS, MSC coupled with PLS, DOSC coupled with PLS, three methods for non-invasive Hb detection, were analyzed respectively. The results of two trials showed that only DOSC & PLS performed excellently in both predictive ability and stability, obviously better than other two methods. Relative RMSEP was 6.16% in predicting test 1, 6.08% in predicting test 2, almost reaching the requirements of clinical application. It indicates that our independent-developed high-performance instrument and the method DOSC coupled with PLS are promising in non-invasive Hb detection clinical application.     

基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究

可溶性固形物（SSC）和可滴定总酸（TA）含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化（SNV）、最大-最小归一化、多元散射校正（MSC）、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法（PLS）和主成分分析结合反向传播人工神经网络（BP-ANN）建立李果实SSC、TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4 000～8 852和4 605～6 523 cm-1。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数（R_c）为0.914 4,预测相关系数（R_p）为0.878 5,校正均方根误差（RMSEC）为0.91,预测均方根误差（RMSEP）为1.00。经一阶微分结合SNV和9点平滑的方法预处理后,TA的PLS模型效果最佳,R_c,R_p,RMSEC,RMSEP分别为0.860 3,0.819 6,0.80和0.86。提取了李果实SSC和TA光谱数据的主成分,并基于前10个主成分得分建立了李果实SSC和TA最佳BP-ANN定量分析模型,其R_c,R_p,RMSEC和RMSEP分别为0.976 7,0.889 7,0.75和0.99;TA的BP-ANN模型的相应参数值依次为0.974 3,0.897 7,0.62和0.83,与采用PLS算法建立的定量模型相比较,BP-ANN模型具有较高的R_c,R_p和较低的RMSEC,RMSEP,因此BP-ANN模型对SSC和TA指标的定量分析结果更佳。     

三维坐标异常数据判定方法的模拟与实验研究

近红外漫反射光谱具有无创伤、连续、无感染、速度快等诸多优势,在人体成分无创伤检测方面有很好的应用前景。但是在测量过程中,随机噪声、干扰组分以及检测条件的改变等容易导致异常光谱。判定并剔除异常光谱对于提高近红外无创血液成分检测的可靠性具有重要意义。首先分析了近红外漫反射光谱无创血糖检测中可能出现的异常数据类型,提出了一种综合利用马氏距离、光谱残差和化学值残差三个指标构造三维空间对样本集进行检验的三维坐标异常数据判定方法。其次,针对三层皮肤组织模型,在参数中设置人为失误、极端成分含量以及异常温度变化的样本,通过蒙特卡罗（MC)模拟程序得到一组正常模拟数据以及一组包含化学值异常和光谱异常的模拟数据,并利用三维坐标法进行异常数据的判定。结果显示,该方法能识别出全部异常样本,剔除这些异常样本后,偏最小二乘（PLS）校正模型的交互验证均方根误差（RMSECV）由21.2 mmol·L-1降低到1.1 mmol·L-1,初步验证了该方法的可行性。进一步,对三位受试者开展了口服葡萄糖耐量试验（OGTT）,通过在测量受试者血糖参考值的同时同步采集其手指部位的漫反射光谱,获得了三组在体实验数据。并利用三维坐标法和蒙特卡罗交互验证法进行异常数据的判定和剔除,最后建立PLS模型比较两种异常数据判别方法的效果：剔除三维坐标法识别出的异常数据后,三组样本建立的校正模型的决定系数显著提升,RMSECV平均值由2.1 mmol·L-1降低至0.8 mmol·L-1,效果优于蒙特卡罗交互验证法的结果。这些结果表明,基于马氏距离、光谱残差和化学值残差的三维坐标异常数据判定方法能有效识别近红外无创血糖测量中的异常数据,在在体成分检测应用中有显著优势。     

近红外漫反射光谱法测定天然纤维素浆粕聚合度

提出一种采用近红外光谱测定天然纤维素(棉、木)浆粕聚合度的方法。实验收集了195个天然纤维素浆粕样品,采用GB/T 9107-1999方法测定了其聚合度,对样品进行粉碎预处理后,放入旋转杯中采集相应的近红外漫反射光谱。通过化学计量学偏最小二乘方法(PLS)将聚合度数据与近红外光谱关联,分别建立了棉木浆粕混合样品、棉浆粕样品和木浆粕样品的聚合度定量模型。最优模型相关系数分别为0.980,0.993,和0.886,预测均方根误差(RMSEP)分别为147,143和53。研究了近红外方法精密度和准确性。结果表明棉浆粕和木浆粕分类模型预测准确性优于混合模型,且其预测精密度符合国标(GB)方法要求。另外,采用主成分分析方法建立了棉浆粕和木浆粕的识别模型,结果表明该模型可以有效识别棉浆粕和木浆粕。该方法操作简单、分析速度快,能够满足天然纤维素浆粕聚合度在线检测要求,为实现清洁制浆新工艺聚合度在线监控目标提供了理论和技术依据。     

SPA-PLS的高含水原油近红外光谱含水率分析

准确及时的检测原油含水率对注水策略调整、原油开采能力评估、油井开发寿命预测等均具有重要意义。然而,当前我国大多数油田均已进入高含水的开发中晚期,含水率测量难度大且准确率不高。在此背景下,开展了高含水情况下利用近红外光谱进行原油含水率测量的研究。 首先介绍了目前原油含水率检测的常用方法,分析了它们的优劣。理论上,由于水的近红外光吸收带与原油中C-H键的吸收带有明显区别,根据Lambert-Beer吸收定律和吸光度线性叠加定律可知,不同含水率高含水原油近红外光谱会存在较强响应差异。为此,对高含水原油进行近红外光谱检测,建立原油含水率与近红外光谱响应间的非线性映射模型,可实现高含水原油含水率的精确测量。为了验证该方法的有效性,搭建了近红外光谱数据采集实验装置：采用白炽灯作为光源,经过光路调节成平行光后垂直射入样品池,用近红外光谱仪（海洋光学NIR512）采集光谱用于分析。其中,接收光谱仪带宽为900～1 700 nm,平均分成512个波段。光谱数据利用光谱仪配套软件储存在电脑中。样本采用相同厚度不同比例的油水混合物,样本含水率范围为70%～99%,共采集数据60组,每组重复3次取平均值。得到原始数据后,先进行原始数据预处理,以减少数据采集时来自高频随机噪音及温度不稳定、样本不均匀、基线漂移、光散射等不利因素的影响。分别选用了S-G滤波、一阶导数和S-G滤波+一阶导数作为数据预处理的方法,利用连续投影算法(SPA)对光谱数据进行降维,并利用偏最小二乘法（PLS）和多元线性回归（MLR）进行建模,模型精度通过计算均方根误差值（RMSE）和相关系数（r）来验证。对比发现,使用S-G滤波+一阶导数建立的模型RMSE值最小（RMSE=0.007 0,r=0.998 3）。使用SPA降维后的模型要优于全波段PLS模型（RMSE=0.083 3,r=0.920 6）与MLR模型（RMSE=0.099 9,r=0.967 1）。利用SPA提取出的31个特征波长建立的模型仅占全波段的6.05%,并获得了较好的精度。证明了利用光谱检测高含水原油含水率可行性,并且得到了满意的精度,为高含水原油的含水率检测提供了新的方法, 为进一步利用近红外光进行高含水原油的快速检测与在线监测提供参考。     

近红外光谱在发射药成分检测中的应用

采用傅里叶变换近红外光谱法测定发射药中外挥发分和内挥发分的含量.本文提出了一种混合算法,该算法将偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)结合起来,同时利用马氏距离(Mahalanobis)法对异常样品进行剔除.与传统的多元校正算法PLS和主成分回归(PCR)相比,该算法所建模型的预测精度有明显的提高.结果表明,该算法可以满足发射药成分含量的快速分析的需要.     

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。