基于烟叶近红外光谱主成分数据的投影方法研究及其在复烤配方中的应用

对近红外技术在烟草中的应用作了简要的概述,报道了两种基于近红外光谱主成分的投影矢量求解方法,分别简称为PPF_PCA和PPF_Eig,并对两种方法在复烤配方中的应用与评价做了比较研究.对9类烟叶工业分级样品光谱进行一维投影分析的结果表明:PPF_PCA方法得到的一维投影值的类间差异性和类内差异性均大于PPF_Eig方法,其中各类间投影均值的平均绝对偏差前者约为后者的1.26倍.同时应用第一维投影值所占贡献率的情况对此结果进行了解释,PPF_PCA方法一维投影值所占贡献率为93%,PPF_Eig方法一维投影值所占贡献率为77%,前者约为后者的1.21倍,因此,PPF_PCA方法得到的一维投影值中包含更多类间和类内的差异性信息.应用烟叶各类工业分级样品的一维投影图能客观的评价各类样品之间的相似性及各类内样品之间的差异性,可方便的作为烟叶复烤配方的参考依据,同时在其他农产品(如中药等)配方中也具有较好的应用前景.     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征

以自2003年至2012年在国内外主要烤烟产地收集的5 170个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中典型上部烟叶光谱1 394 条, 中部2 550条, 下部1 226条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立投影分析模型,遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则,推荐主成分数为4下建立投影分析模型,模型结果表明：上、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别,基本实现完全区分;而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠,这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合。同时,依据模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述部位特征程度的量化分值,并结合模型中各类投影值的离散度以及设定的阈值,将预测结果细化为典型上、上偏中、中偏上、典型中、中偏下、下偏中、典型下等7类或超模型范围样品;应用2012年在实际复烤生产加工中取得的不同部位、不同产地的34个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,而且可得到关于预测样品更丰富的属性特征信息,可对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供指导。     

应用近红外光谱分析云南主要烟叶生产基地之间的烟叶特性

以2010年红塔集团在云南4个烟叶生产基地内收集的中部上等烟叶样品为试验对象,其中玉溪、楚雄、昭通的烤烟品种为K326,大理的烤烟品种为红大,共计烟叶近红外光谱1 276条;应用光谱特征投影及相关分析等方法对不同烤烟生产基地之间烟叶近红外光谱的分析结果表明：将样品随机按2：1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集的一维、二维投影均值的相关系数都达到0.99以上,具有较好的一致性;同时,应用一种相似度计算方法得到了不同基地的烟叶样品光谱之间的相似度值,该相似度值可为烟叶的种植规划、质量管理以及烟草工业企业的原料收购和烟叶配方等提供参考。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中浓香型烟叶光谱1 580条, 清香型2 004条, 中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。     

应用近红外光谱分析不同年度工业分级烟叶的特性

以红塔集团2007年—2010年在云南省玉溪烤烟产区内采集的主要工业分级烟叶样品为试验对象,其品种为红大,包括不同部位及色组的主要工业分级,共计近红外光谱5 730条;应用光谱特征投影及相关分析方法对不同年度的主要分级烟叶近红外光谱的分析结果表明：相同年度下,将各类型工业分级样品随机按2∶1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集特征投影均值的相关系数达0.98以上,具有较好的一致性;不同年度间,其工业分级样品光谱特征投影均值的相关系数在0.97以上,其中年度一致性最高的是2008年和2009年,较低的是2007年和2010年。同时,应用一种相似度计算方法得到了各工业分级样品光谱之间的相似度值,该相似度值以及不同年度之间的一致性系数,可为烟叶的模块配方组合或替代等提供量化的参考数据。     

应用近红外光谱分析不同产区工业分级烟叶样品的特性

以红塔集团2010年玉溪、楚雄、昭通产区内经工业分级后不同部位及色组的中上等烟叶样品为试验对象,其烤烟品种为K326,共计3个产区、六种中上等工业分级17类样品的近红外光谱6 064条;应用光谱特征投影及相关分析等方法对17类烟叶样品近红外光谱的分析结果表明：第1维光谱特征投影均值区分不同分级类型的概率为84%,第2维光谱特征投影均值区分不同产区类型的概率为71%。因此,通过光谱特征投影能够重现性较好地量化解释分级和产区造成烟叶品质的差异,其量化数据可以作为烟叶跨区模块组合的参考。     

基于近红外光谱的烟叶纵向分切方法

为了研究初烤烟叶纵向分切方法,分别对玉溪K326和昆明红大两个品种3个典型等级初烤烟叶进行纵向等面积分切,并测定不同分切部位的近红外漫反射光谱,利用主成分分析法以及系统聚类法研究初烤烟叶各分切部位的差异性。结果表明:(1)主成分分析对初烤烟叶不同纵切部位的样本有一定的聚类作用,但是需要肉眼判断,带有一定的主观性;(2)系统聚类分析结果表明,昆明红大3个等级样品均是近叶基端(12A部分)为第一类,其余部分为第二类;玉溪K326不同等级分类方法有所不同,但均是近叶基端为一类。(3)本研究认为,不论对于玉溪K326还是昆明红大初烤烟叶品种,均可以切除约占烟叶面积9%—25%(约占烟叶长度15%—30%)的近叶基端部分进行单独切断打叶复烤。研究结果为两段式打叶复烤新技术提供了新的分切方法与理论支持。     

近红外漫反射光谱鉴别鸡蛋种类

提出一种利用近红外光谱技术进行鸡蛋种类快速、无损鉴别的新方法.选用7500-4000cm-1的光谱,采用标准正态变量变换(SNV)后作主成分分析(PCA),选取前10个主成分作为模型输入,种类类别作为模型输出,分别建立了3种鸡蛋种类的线性判别法(LDA)和支持向量机(SVM)鉴别模型,所建模型均能较好的对鸡蛋种类进行鉴别,SVM模型效果优于LDA模型,其预测集正确识别率达97.44％.结果表明,近红外光谱技术可用于鸡蛋种类的快速、无损鉴别.     

声光可调近红外光谱技术快速检测再造烟叶的厚度

厚度是衡量再造烟叶品质及稳定性的一项重要指标,目前再造烟叶厚度测定方法存在读数不稳定、测量准确性受样品特性影响,不利于检测和控制.本文应用声光可调滤光器近红外光谱仪建立再造烟叶厚度检测方法模型,能准确预测再造烟叶厚度指标,具有准确性好,精密度高的特点,符合再造烟叶厚度检测的需要.     

应用近红外光谱分析不同生态环境的烟叶特性

以2010年云南、河南、福建、广东、江西等省份11个不同生态环境地点,三个部位烟叶共495份样品为试验对象,应用近红外光谱分析不同生态环境烟叶的品质特性,结果表明:相同生态环境下,上部与中部烟叶的品质特性差异较小,而上部与下部、中部与下部烟叶的品质特性差异较为明显;不同生态环境下烟叶的品质特性间的相似性关系具有较好的一致性,其分析集与验证集特征投影值的相关系数达0.98以上。同时提出了一种相似度计算方法来表征不同生态环境下烟叶品质特性之间的相似关系,其结果可为烟叶的种植规划、质量管理以及烟叶配方等提供量化的参考数据。     

Fourier transform emission spectroscopy of YbO in the near-infrared region

The emission spectrum of gas-phase YbO has been investigated using a Fourier transform spectrometer. Chemiluminescence was observed from excited YbO molecules produced in a Broida-type oven by the reaction of ytterbium metal vapor with N₂O. A total of eight red-degraded bands in the range 9800-11 300 cm⁻¹ were recorded at a resolution of 0.04 cm⁻¹. Because of the multiple isotopomers present in the spectra, only three bands were rotationally analyzed. Perturbations were identified in two of these bands and all three transitions were found to terminate at the X1Σ+ ground electronic state. The electronic configurations that give rise to the observed states are discussed and molecular parameters for all of the analyzed bands are reported.     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

近红外光谱法检测聚醚多元醇伯羟基与仲羟基的相对含量

文章利用近红外光谱法,采用多元线性回归检测了聚醚多元醇的伯羟基与仲羟基的相对含量,得到了较好的预测结果,对工业在线检测具有重要的参考价值。     

应用近红外光谱进行玉米单籽粒品种真实性鉴定的光谱测量方法研究

从玉米籽粒胚的朝向,中长波漫反射分析和短波透射分析,进样方式三个方面进行了研究,通过比较不同的测量方法对品种识别模型性能的影响来选择最佳的玉米单籽粒光谱测量方式,进而鉴定玉米单籽粒品种真实性。原始光谱经过预处理后,使用判别式偏最小二乘法(PLS-DA)对数据进行特征提取和降维,选取前9个因子建立8个玉米品种的仿生模式识别模型。结果表明,玉米籽粒胚正对光源优于胚背对光源,中长波漫反射分析优于短波透射分析,小样品池效果好于小光阑。采用最优测量方法(籽粒胚正对光源,使用小样品池和中长波漫反射分析)获取玉米单籽粒的近红外光谱,建立的品种识别模型对本品种样品的平均正确识别率达到94.6%,对其他品种样品的平均正确拒识率达到96.5%。     

基于全反射原理的圆台压平棱镜设计与应用实验

利用全反射原理,设计了特殊的圆台压平棱镜探头,可线性测量角膜的压平面积.本文介绍了圆台压平棱镜的设计方法,给出了测量压平面积的实验装置和测量结果.     

基于主根横断面近红外光谱的西洋参和人参鉴别研究

为了快速准确进行西洋参和人参的品种鉴别,从主根横断面入手,采集其横断面的近红外光谱,分别从物理结构因素和化学因素方面对光谱进行了分析,选定特定波段进行物理因素主导建模、化学因素主导建模、理化因素综合建模,并对三种建模结果进行比较分析,发现三种模型判别率都在96%以上,都能很好的满足批量原材料快速检测的需求。物理因素模型运算简单,但判别率相对低。化学因素判别率较高,但运算量大。理化因素综合模型判别率最高为100%,无需预处理,运算量小,效果最理想,该结果说明近红外定性判别中物理结构因素有时也发挥重要作用。横断面鉴别法准确、便捷,可实际应用于企业原料药材的质量控制,实现对原料药材的快速筛查。     

基于KPCA和近红外光谱的鉴别玉米单倍体方法研究

玉米的单倍体鉴别技术对玉米单倍体育种技术非常重要。近红外光谱分析技术以其操作简便,可在线分析监测,速度快,无损,测试成本低等特点在农业领域备受关注,应用广泛。实验首先通过美国JDSU公司的近红外光谱仪采集由国家玉米改良中心提供的玉米种子单倍体、多倍体的近红外光谱数据,然后对获得的原始数据做平滑(smoothing)、一阶导(first derivative,FD)和矢量归一化(vector normalization,VN)预处理以消除其噪声影响,再采用核函数为高斯核函数(Gaussian kernel function)的核主成分分析(kernel principal components analysis, KPCA)的方法将玉米种子的近红外光谱数据映射到高维空间中,并对映射后的数据做非线性特征提取,然后应用支持向量机(support vector machines, SVM)对提取的玉米种子单倍体、多倍体光谱数据的非线性特征建立分类模型,最后输入测试数据进行玉米单倍体、多倍体的分类鉴别测试,预测玉米种子是否是单倍体。设计了两组对比试验,其正确识别率的平均值分别达到95%和93.57%。在该实验中, 基于KPCA的玉米单倍体识别算法的性能表现较好、识别率较高。通过两组对比实验,证明了玉米种子的近红外光谱数据更适于先将其映射于高维空间中进行特征提取,再对提取的特征进行建模、分类分析。该实验为玉米单倍体识别技术提供了新的思路和方法。     

玉米品种近红外光谱的DFT特征分析方法

提出了一种基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的玉米品种特征分析新方法.实验数据为37个玉米晶种种子的近红外漫反射光谱数据,波段范围为4 000～12 000 cm-1.文中通过对原始数据进行分析,发现扫描频率较高的部分噪声也比较大.文中首先定义了一种类间、类内差异度Qm的...     

小麦PLS近红外定量分析中温度修正的研究

以45个小麦籽粒为实验样品,研究样品温度对小麦PLS近红外定量分析的影响, 并提出引入温度修正量对样品光谱进行修正的方法。采用PLS算法将光谱受温度影响部分剔除后,得到不受温度影响的光谱,再进行模型建立与样品分析。实验结果表明：引入温度修正可以有效的消除温度对模型预测结果的影响,从而提高模型的稳定性及应用范围。     

近红外拓扑方法在南疆红枣品质分析中的应用

从南疆红枣的物理和光谱特征两方面,通过反复调整和逐步细分相结合的方法,给出红枣品质细分和特征因子分析框图。实际应用中可依据不同需要设置最佳光谱参数来提高光谱重复性和质量。实验分离出南疆红枣常见的裂口褐变、色泽和成分等光谱特征因子,如褐变特征因子明显尖峰特征谱线位置10 170cm-1。通过光谱图的特征分析,初步建立了红枣近红外光谱和部分品质之间的对应关系,为下一步红枣品质编码奠定了基础。该方法可节省大量重复建模费用,在建立红枣近红外品质分析标准和模型库共享方面有较好的应用前景。