近红外光谱和化学计量学方法用于橄榄油品质分析与掺杂量检测

基于橄榄油的近红外光谱数据,用判别分析(Discriminant analysis)方法把20个样品成功地分为特级初榨橄榄油和普通橄榄油两类,正确率为100％。同时测定了纯橄榄油中分别掺入菜籽油、玉米油、花生油、山茶油、葵花籽油、罂粟油的混合油的近红外光谱,掺杂油体积百分数范围为0～100%。选择最佳的光谱波段组合用偏最小二乘(PLS)法分别建立定量分析模型,预测相对误差范围在-5.67%～5.61%之间。研究结果表明,基于化学计量学方法和近红外光谱数据可为橄榄油的品质鉴定和掺杂量检测提供了一种简便、快捷、准确的方法。     

PLS-BP法近红外光谱定量分析研究

建立BP模型用于近红外光谱定量分析时,为克服所建模型与训练样本集产生“过拟合”,先用线性算法为其压缩训练数据是必要的。目前多采用主成分法(PCA)和逐步回归法(SRA)。主成分法具有极强的压缩数据能力,用它压缩成的主成分输入BP网所建模型的预测精度一般能满足要求,但它处理数据时未考虑输出变量的影响。逐步回归法根据系统输出选择变量,但所选变量具有自相关性,而且与训练集样品的排列顺序有关,很难选出最好的变量,往往难满足预测精度要求。本研究用偏最小二乘法(PLS),根据输出变量将原始数据压缩为主成分,输入BP网并用所建模型预测30个小麦样品的蛋白质含量。结果表明,与PCA-BP模型的预测决定系数(R2)从92.50提高到97.10,训练迭代次数从12 000减少到4 500。     

近红外光谱技术快速鉴别地沟油与食用植物油的研究

地沟油检测是我国食品安全最为关注的话题之一,它给人们的生活健康带来了极大的危害。国内现有的检测手段也仅停留在定性检测水平上,只能确定地沟油的有无,还难以进行定量检测。本实验利用近红外光谱技术与光纤传感技术相结合的新方法对勾兑混合油中地沟油的含量进行了定量分析。将煎炸老油与九三大豆油按照一定的体积比进行勾兑,共计50个样本,采集其近红外透射光谱,分别采用偏最小二乘法(PLS)和BP人工神经网络建立了煎炸老油含量的定量分析模型,校正集决定系数分别为0.908和0.934,验证集决定系数分别为0.961和0.952,均方估计残差(RMSEC)为0.184和0.136,预测均方根误差(RMSEP)都为0.111 6,符合应用要求,同时还结合主成分分析法(PCA)对煎炸老油与食用植物油进行了鉴别,识别准确率为100%。实验研究证明近红外光谱技术不仅可以准确快速的定性分析地沟油, 还能定量的检测地沟油的含量,在油脂的检测方面具有很大的应用前景。     

近红外光谱和化学计量方法用于火箭煤油快速分析检测的研究

基于火箭煤油的近红外光谱数据和化学计量学方法,成功地对火箭煤油的密度、馏程、粘度、碘值等四种特性指标进行了测定.本文测定了70多个火箭煤油样品的近红外光谱,在适当的光谱区间内用偏最小二乘法(PLS)法建立模型,各参数的相关性R2在0.862～0.999之间.用该模型对10个未知样品进行测定,近红外光谱法预测的准确度均符合标准分析方法的要求.研究表明,该方法为火箭煤油分析检测提供了一种简便、快捷、准确的方法.     

基于近红外光谱的橄榄油品质鉴别方法研究

目前市面上销售的橄榄油主要分为特级初榨橄榄油和普通初榨橄榄油两类,为了鉴别两种不同品质的橄榄油,提出了一种应用siPLS-IRIV-PCA算法的橄榄油品质鉴别的新方法。基于橄榄油的近红外光谱数据,应用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对橄榄油的近红外光谱进行了波长区间优选,使用交叉验证均方根误差(RMSECV)评估模型的性能并选择最优波长区间,通过迭代保留信息变量(IRIV)算法从最优波长区间中选择特征波长,根据选择的特征波长构建主成分分析(PCA)模型。对90组特级初榨橄榄油和90组普通橄榄油样本进行了判别鉴定。PCA将1 427个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为51.891 8%和26.473 2%;siPLS-PCA将408个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为56.039 1%和36.235 5%;siPLS-IRIV-PCA将6个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为66.347 6%和32.304 3%。结果表明,与PCA和siPLS-PCA鉴别方法相比,siPLS-IRIV-PCA具有最佳的鉴别性能。     

可见/近红外光谱分析技术快速鉴别航天育种番茄

提出了利用可见/近红外光谱技术快速无损鉴别航天育种番茄品种的方法,采用偏最小二乘法对光谱特征信息进行提取,与神经网络结合建立番茄品种的鉴别模型.该模型将提取后的主成分作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.同时采用小波变换对大量光谱数据进行压缩,并结合神经网络建立番茄品种鉴别模型,该模型将压缩后的数据作为神经网络...     

近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其制品中磷酸盐含量

通过拟合带鱼糜及其鱼糕制品的近红外漫反射光谱与建立近红外的定量模型,用于带鱼糜及其鱼糕制品中磷酸盐含量的快速无损检测。以定标集和验证集的相关系数(r_C, r_V)及标准误差(SEC, SEP)作为评价模型优劣的根据。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建立的模型效果最佳,带鱼糜及其鱼糕制品的定标模型的相关系数分别为0.983和0.960,预测标准误差分别为0.032和0.101;验证集的相关系数分别为0.951和0.954,预测标准误差分别为0.058和0.097。利用近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其鱼糕制品中的磷酸盐含量是可行的。     

PLS-GRNN法近红外光谱多组分定量分析研究

研究了偏最小二乘(partial least squares ,PLS)与广义回归神经网络(generalized regression neural networks, GRNN)联用在近红外光谱多组分定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用PLS-GRNN法建立了饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量近红外光谱定量分析模型。马氏距离法剔除强影响点和奇异点,用PLS法将原始数据压缩为主成分,取8个主成分吸收峰与4个原始图谱特征峰值输入GRNN网络,网络光滑因子σ_i为0.1。PLS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数(r2)分别为：0.984 0,0.987 0,0.983 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为：0.003 26,0.065 5,0.031 4。结果表明所建PLS-GRNN模型通过近红外光谱能够准确预测饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量,为近红外光谱进行多组分定量分析提供了新思路,同时为解决近红外快速检测技术在预测组分含量较低的样品时误差相对较大的问题提供了可靠的方法。     

近红外光谱用于盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析

目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析。文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模型,并对随机抽取的12个样品进行了预测。首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数 (R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变量进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型, 利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2。文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法。     

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.     

近红外透射光谱法检测三组分食用调和油含量的研究

以大豆油、花生油和玉米油三组分食用调和油为研究对象,采集样品在10 000～4 200 cm-1范围内的近红外透射光谱,对光谱进行不同预处理后结合偏最小二乘法分别建立调和油中三组分的定量分析模型,并检验模型预测的准确度和精密度。结果显示,一阶导数结合多元散射校正(FD+MSC),一阶导数结合减去一条直线(FD+SLS)以及一阶导数(FD)进行光谱预处理,可以得到大豆油、花生油以及玉米油含量的最优定标模型,分别是在5 450.1～4 597.7 cm-1,7 521.3～6 098.1 cm-1和9 993.7～7 498.2 cm-1谱区范围内获得的。各预测模型的相关系数R2和预测均方根RMSEP分别为99.89%,1.09%;99.88%,1.17%;99.76%,1.48%;配对t检验值在0.371 9～0.007 9之间;预测相对标准偏差RSD均小于1.50%。表明傅里叶变换近红外透射光谱分析技术可以快速准确可靠地检测三组分食用调和油中大豆油、花生油、玉米油的含量。     

近红外光谱预测猕猴桃硬度模型的简化研究

为简化猕猴桃硬度的预测模型,利用标准正态变量变换对猕猴桃1 000～2 500 nm近红外光谱进行预处理,在优选建模波段和采用净分析物预处理（NAP）降低建模主因子数两个方面简化猕猴桃硬度偏最小二乘（PLS）模型。结果表明,优选5 189～5 370 cm^-1,4 549～4 620 cm^-1,6 049～6 230 cm^-1,6 999～7 730 cm^-1,6 249～6 614 cm^-1等5个波段进行建模,NAP/PLS模型性能最佳,主因子数为5,校正集相关系数R2和均方根误差RMSECV分别为0.819 41和0.701 77,预测集相关系数R2和均方根误差RMSEP为0.780 67和0.882 71。与简化前的PLS模型相比,模型不仅更加简洁,而且预测能力和精度均有所提高。     

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。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

近红外光谱法的甜菜糖度快速测定

为了实现甜菜依据含糖量定等分级,甜菜收购环节的按质论价,促进甜菜制糖行业的良好健康发展,应用近红外光谱技术对甜菜糖度的快速检测进行了系统研究,确定了一种快速、无损、准确的测量甜菜糖度的方法。采集具有代表性的28个甜菜品种,820个甜菜样品作为校正集,70个样品作为预测集,扫描得到甜菜校正集样品的近红外原始光谱,选择合适的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法建立甜菜糖度的定量预测数学模型,以校正模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)、决定系数(R2)和外部预测标准误差(SEP)为指标对模型的性能进行评价,并对模型的预测效果进行了比较。采用一阶导数和标准正态变量变换对光谱进行预处理并结合偏最小二乘法所建立的定量预测数学模型的预测能力较好。甜菜糖度定量校正数学模型的模型决定系数为0.908 3,内部交互验证预测均方根误差为0.376 7。用此数学模型对预测集70个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数达到0.921 4,预测标准误差为0.439,预测值和实测值之间不存在显著性差异(p＞0.05)。结果表明：近红外光谱法作为一种简单、快速、无损、环保的检测方法,能够良好的评价甜菜的糖度。建立的模型具有很高的精确性,可以满足甜菜糖含量测定的需要,该方法可以实现甜菜收购环节的定等分级和按质论价。     

红木的近红外光谱分析

红木珍贵、种类多,大多数人对红木种类及真伪难以或无法鉴别。利用近红外光谱技术对国家标准中八类红木的近红外光谱进行分析,研究结果表明:(1)近红外光谱与红木色度学参数(L*,a*和b*)之间存在非常高的相关性,预测值与实测红木L*,a*和b*值的相关性分别达到0.988,0.991和0.993;(2)利用化学计量学中的主成分分析(PCA)方法可以将八类红木清楚地区分成八个相应的类别,利用三个主成份信息绘制的三维PCA得分图比二维图更能直观地展现八类红木的区别。研究结果说明应用近红外光谱技术识别红木类别具有可行性,这为开发红木的鉴定或识别提供新的方法和研究思路。     

PLS-BP法近外光谱同时检测饲料组分的研究

建立了用偏最小二乘(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对饲料样品同时测定水分、灰分、蛋白质、磷含量的预测校正模型.光谱数据用二阶微分及标准归一化处理(SNV),用PLS法将原始数据压缩提取前10个主成分与2个特征峰值作为12个输入向量,采用单隐层的反向传播人工神经网络(Back-Propagation Network,BP),确定中间层的神经元个数为23,初始训练迭代次数为1 000.PLS-BP模型对样品四个组分含量的预测决定系数(r2)分别为:0.995 0,0.998 0,0.999 0和0.967 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为:0.027 74,0.048 53,0.032 92和0.022 04.