采用正交投影偏最小二乘法快速无损分析乳粉蛋白质含量

应用近红外光谱分析技术,建立了不同品牌不同种类不同批次的乳粉原样和混合样的蛋白质定量分析模型。采用正交投影偏最小二乘法(orthogonal partial least squares,OPLS)建立近红外光谱回归模型,并与其他预处理方法和传统偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对比;采用交叉验证法(cross-validation)全局寻优方式获得OPLS和PLS模型的最佳参数;5个主成分建立的OPLS校正模型效果最佳,相关系数R为0.994 0,校正集交叉验证均方根RMSECV为1.09,预测集的化学值与模型预测值的相关系数R达到0.976 7,分析模型的预测误差均方根RMSEP为0.905。结果表明:OPLS回归方法在简化模型的同时提高了模型的预测泛化性能,能够快速无损建立乳粉的蛋白质近红外定量模型。     

基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究

提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法．配制含滑石粉的面粉样品30个，采集样品在12500～4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱，选择最优的光谱预处理方法和光谱范围，采用偏最小二乘法（PLS）建立定量分析模型．结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高，预测相关系数和预测均方根误...     

短波近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型。所建校正模型相关系数(Corr.Coeff.)达到0.99986,校正集均方根误差(RMSEC)为0.00225,预测均方根误差(RMSEP)为0.00137,模型通过交互验证检验,得出PLS因子数为4时预测残差平方和(PRESS)和交互验证均方根误差(RMSECV)最小。用所建模型测定样品与气相色谱分析结果相对误差不大于0.81%。实验结果表明该方法准确性、稳定性好、精密度高。     

基于siPLS的猕猴桃糖度近红外光谱检测

为了探寻一种快速无损检测猕猴桃糖度的方法,利用小波滤噪法对猕猴桃1000～2500nm 近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型。结果表明,采用联合区间偏最小二乘法将光谱划分为16 个子区间,利用其中的第9、11、13 号3 个子区间联合建立的糖度模型效果最佳,其校正集相关系数和均方根误差分别为0.9414 和0.3788。预测集相关系数和均方根误差分别为0.9295 和0.3904,主因子数为7 个。研究表明,用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的猕猴桃糖度模型不但减少建模运算时间,剔除噪声过大的谱区,而且预测能力和精度均有所提高。     

基于近红外光谱技术的小麦粉灰分含量检测方法研究

采用近红外光谱技术建立小麦粉灰分含量的快速检测方法。使用两种不同的近红外光谱仪器采集小麦粉的近红外光谱数据,以常规分析法的测定值作为建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归分析法建立小麦粉灰分的定量分析模型,比较两种不同的近红外光谱仪器扫描的小麦粉近红外光谱图对模型的影响。结果表明,MicroNIR-1700近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为90.69,均方根误差(RMSECV)为0.031 2,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.021 7;VERTEX70傅里叶变换近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为89.40,均方根误差(RMSECV)为0.035 0,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.036 6。两种仪器都能用于小麦粉光谱采集,并进行灰分含量快速检测,MicroNIR-1700在小麦粉灰分检测方面有更好的应用。     

近红外光谱结合偏最小二乘法用于纯茶油中掺杂菜籽油和大豆油的定量分析

采用偏最小二乘法(PLS)建立了油茶籽油中掺杂菜籽油和大豆油的近红外光谱定量检测模型。配制不同比例(0～100%)的油茶籽油和菜籽油、油茶籽油和大豆油混合样品共256个,采集样品在10000～4000cm-1范围内的近红外透反射光谱,模型采用交互验证和外部检验来考察所建立模型的可靠性,不需进行任何光谱预处理,所建立的PLS模型相关系数为0.9997,训练集的交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.504,预测集的预测均方根误差(RMSEP)为0.66。应用建立的模型对未知样品进行预测,并对预测值和真实值进行比较,在掺杂油含量为2.5%～100%之间范围内准确可靠,研究结果表明,采用近红外光谱技术可以实现纯茶油中菜籽油和大豆油掺杂量检测。     

近红外光谱结合偏最小二乘法快速测定糖果中水分含量

采用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘法(PLS)建立了一种糖果中水分含量快速准确的测定方法。在12500~3600 cm-1光谱范围内采集116批糖果的近红外漫反射光谱,并用减压干燥失重法测定其水分含量。通过比较不同参数对建模的影响,发现用多元散射校正法进行预处理,在11682.2~9826.1、8939.0~6267.9、5378.8~4487.8 cm-1光谱范围内,主成分数为15时,应用PLS方法建立的糖果水分的定量分析模型效果最佳。所建立模型的相关系数为0.9716,校正均方根误差和验证均方根误差分别为0.97%和1.03%。该方法结果准确可靠、操作简便,可用于糖果中水分含量的快速检测。     

基于支持向量机的食醋总酸近红外光谱建模

为了得到稳定可靠的食醋总酸光谱模型,以不同产地、不同种类的95个食醋样品为研究对象,应用基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)对食醋总酸含量进行光谱分析.对预处理后的光谱进行主成分分析(PCA),以主成分信号作为输入变量建立食醋总酸含量的近红外光谱模型,并与偏最小二乘法(PLS)和向后区间偏最小二乘法(biPLS)模型进行比较.结果表明,LS-SVM模型中的校正集中的相关系数(rc)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别达到0.9614和0.2192,预测集相关系数(rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别达到和0.919和0.3226,均优于PLS和biPLS模型.研究表明,近红外光谱与食醋总酸含量呈非线性关系,采用LS-SVM建立的模型预测性能更好,精度更高.     

近红外光谱技术应用于云芝蛋白含量的定量分析

应用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立测定真菌云芝中蛋白含量定量分析模型.所建立的模型经过i选择最有效的光谱预处理方法,光谱区域和最适主因子数使模型最优化.实验结果表明:采用傅里叶变换在1330 nm～725 nm光谱区域,主因子数为6,建立的模型最优.模型校正集的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.010,交互验证所得校正集样品中的蛋白含量的预测值与真实值间相关系数(Rv)为0.968;应用此模型对预测集样品中的蛋白质含量进行预测,得到预测均方根误差(RMSEP)为0.009,预测集的相关系数(Rp)为0.990.     

基于偏最小二乘法的板栗近红外光谱分析模型的建立

目的:应用近红外光谱技术和化学计量学方法,建立板栗品质分析的近红外光谱模型。方法:采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集样品的近红外漫反射光谱,再用传统理化分析方法测得样品的各项品质参数,采用偏最小二乘法(PLS)建立定标模型,内部交叉验证法对模型进行检验。结果:对板栗分别建立了水分、淀粉、硬度和糖度的PLS模型,4种PLS模型都非常理想,模型的相关系数均大于0.99。结论:采用近红外光谱法可以实现板栗品质指标的快速无损检测。     

基于近红外光谱快速定量检测面粉中曲酸的方法建立

利用近红外光谱技术快速定量检测面粉中非法添加的褐变抑制剂曲酸。选取市场上常见3?种基本类型的面粉（高、中、低筋面粉）,分别制备曲酸质量分数为0.0%、0.5%、1.0%、3.0%、5.0%、10.0%的面粉样品,并采集其在1?000～2?400?nm波段下的光谱数据。对比不同预处理下高筋面粉样品数据所建偏最小二乘（partial least squares,PLS）回归模型效果,选取Savitzky-Golay一阶导数为最优预处理方法。采用区间偏最小二乘（interval partial least squares,iPLS）法选取1?088.8～1?153.5?nm为最佳光谱区间。结果表明,基于最佳光谱区间所建PLS回归模型预测效果优于基于全波段光谱数据所建模型。进一步,基于所选最优区间对中、低筋面粉和混合样品集分别建立PLS回归模型。高、中、低筋面粉及混合样品集基于最优区间的PLS模型的决定系数为0.949～0.972,标准误差为0.581%～0.830%,验证集标准偏差与预测标准偏差的比值为4.171～4.830。结果表明,基于最优区间的近红外光谱方法对不同类型面粉中曲酸质量分数为1.0%～10.0%的样品具有较好的预测结果,结合具有低检测限的化学检测方法,在对大批量样品的检测中可提高检测效率。     

基于近红外光谱技术快速测定甘薯多糖含量

摘 要：目的 建立一种基于近红外光谱技术快速测定甘薯多糖的方法。方法 通过采集来自不同地区的74个甘薯及甘薯干的近红外光谱图,对异常样本进行剔除与回收后随机选择其中56种作为校正集,11种作为验证集。通过一阶导数、二阶导数、多元散射校正（multiplicative signal correction,MSC）、标准正态变量变换（standard normal variate,SNV）等组合预处理方式对原始光谱进行处理,比较多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、主成分回归（principal component regression,PCR）和偏最小二乘法（partial least squares,PLS）三种方法建立的模型结果,进一步选择波段确定最佳甘薯多糖含量测定方法。结果 PLS建立的模型整体精确度和稳定性最佳,最优模型的预处理方式为一阶导数处理,该模型的最佳波段为全波段范围,校正集均方根误差（root mean square error of calibration set,RMSEC）为相关系数0.496,校正集相关系数（calibration set correlation coefficient,RC2）为0.9683,验证集均方根误差（root mean square error of prediction set,RMSEP）为0.430,验证集相关系数（prediction set coefficient of determination,RP2）为0.9440,主成分数为8。结论 通过近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立甘薯多糖模型可作为甘薯多糖快速测定的可行性方法。     

基于近红外光谱技术的老陈醋可溶性固形物定量分析

可溶性固形物含量(SSC)是食品行业的重要技术参数之一。利用近红外光谱技术对不同醋龄的老陈醋SSC进行分析。在不同光谱预处理下,分别采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)建立SSC的定量分析模型。结果表明,采用5点平滑预处理后,利用PLS建立的老陈醋SSC的定量分析模型最优,其校正集的相关系数R为0.999 9,校正标准偏差(RMSEC)为0.038 3,预测标准偏差(RMSEP)和交叉验证标准偏差(RMSECV)分别为0.082 1,0.096 4。表明采用近红外光谱技术对不同醋龄的老陈醋SSC进行定量分析建模是可行的。     

基于模拟退火算法优化波长的面粉品质检测

模拟退火算法（simulated annealing algorithm,SAA）是一种随机搜索、全局优化算法,为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性,实验提出基于SAA优化波长,再结合偏最小二乘（partial least squares,PLS）法建模预测的定量模型,并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析。实验依据面粉中灰分含量梯度,随机选取126 份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型。结果发现,SAA从2 074 个波数优选出70 个波数,结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0,交互验证均方根误差（root mean square error of cross validation,RMSECV）为0.022,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.030 1,全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5,RMSECV为0.066 6,RMSEP为0.076 8。结果表明,基于SAA优化特征谱区,建立灰分定量模型是可行的,且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型。     

近红外漫反射光谱法快速检测高纤维素、木质素物料水分含量

目的：建立一种快速检测高纤维素、木质素物料水分含量的方法。方法：以槟榔这种含高纤维素、木质素的中药材为原料,用近红外光谱仪采集近红外漫反射光谱,运用NIR Cal建模软件对光谱数据进行预处理,优选特征波长,并运用偏最小二乘法（PLS）分析建立槟榔水分含量定量模型。结果：槟榔水分含量定量模型校正集决定系数为0.994 2,校正误差均方根（RMSEC）为0.50;验证集决定系数为0.986 7,预测误差均方根（RMSEP）为0.68。结论：该方法简便、快速、安全、实用、准确,适用于含高纤维素、木质素物料的水分含量的快速测定。     

近红外光谱技术结合波段筛选用于白酒基酒总酯定量分析

采用近红外光谱（NIRS）分析技术对白酒基酒中的总酯含量进行定量分析,通过偏最小二乘法（PLS）法建立分析模型,同时后向间隔偏最小二乘法（BiPLS）对整个谱区进行光谱特征波段筛选。用决定系数（R2）、校正均方根误差（RMSEC）以及预测均方根误差（RMSEP）对模型进行评价。结果表明：特征波段筛选能够对基酒总酯模型起到显著的优化作用,模型的决定系数R2从0.484提升至0.937,RMSEC及RMSEP值分别从0.490、0.476降低至0.172和0.177,在减少模型复杂程度的同时,有效地提高了模型的稳定性与准确度,经过基酒盲样验证,说明波段优化所建立的模型有较为准确的预测结果。     

Development of a rapid, non-destructive method for egg content determination in dry pasta using FT-NIR technique

A quick, non-destructive method, based on Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy for egg content determination of dry pasta is presented. Multivariate calibration was carried out by using partial least squares (PLS) regression. A calibration set of 108 samples, a validation set of 22 samples and a prediction set of 11 samples of egg pasta were used. The diffuse reflection spectra of different types of pastas were measured by FT-NIR analyzer in the 800-2500 nm spectral range. The optimal results for egg content (root mean square error of prediction (RMSEP) = 0.7; R² = 90.7, Rank = 4) were obtained when the spectra were subjected to the first derivation combined with multiplicative scatter correction (MSC) and smoothing. Egg content was determined from FT-NIR results by introducing a mathematical correction step.     

间隔连续投影算法应用于近红外光谱苹果糖度模型的优化

目的采用一种改进的连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)筛选光谱区间变量,优化苹果近红外光谱模型。方法试验以半透射方式无损地获取134个苹果的光谱信息,再以标准方法破坏性检测其内部糖度指标,在光谱信息与糖度指标之间构建定量模型。区间连续投影算法(intervals SPA, iSPA)是根据各光谱区间之间的投影关系,选择那些具有共线性小的区间变量来构建偏最小二乘模型(partial least square,PLS)。尝试以全区间光谱划分的间隔数量从5到60,步长为5,以优化共线性小的间隔组合。结果当划分为20个间隔时,构建的PLS模型相比于其他划分间隔时的模型,具有较小的交互验证均方根误差和较少的入选变量,此时对预测集的预测均方根误差为0.521,优于常规连续投影算法线性回归和全区间PLS模型的预测性能。结论区间连续投影算法可用于光谱区间变量的筛选,结合偏最小二乘法可提高模型的预测性能。     

基于近红外高光谱成像快速无损检测注胶肉研究

采用近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法建立注胶肉的快速无损检测模型。首先通过近红外高光谱成像系统获取含有不同浓度梯度卡拉胶的猪里脊肉高光谱图像,然后提取图像中的光谱数据,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)探究光谱信息与不同掺假比例卡拉胶之间的定量关系。结果表明全波段光谱(900~1700 nm)所构建的PLS校正集模型均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.74%,预测模型RMSE为3.16%。表明基于全波段所建立的PLS模型具有较优的预测性能。利用连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选获得11个特征波长,并优化全波长PLS模型,将预测集样品带入,以验证模型的预测效果,结果表明SPA算法结合PLS建模方法所建立的模型预测效果更优,预测集相关系数(R_P)为0.93,均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为3.51%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为2.66。试验表明利用高光谱成像技术可实现对注胶猪肉的快速无损检测。