基于联合区间偏最小二乘判别分析的猪肉近红外光谱定性建模分析

为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题,提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(Si PLSDA)算法,并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。Si PLSDA利用联合区间偏最小二乘回归(Si PLS)进行光谱特征区域筛选,在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II快速傅里叶变换近红外光谱分析仪获取波数范围为10000~4000 cm-1的猪肉样本近红外光谱,采用标准正态变量变换(SNV)进行近红外光谱的预处理,用Si PLSDA建立猪肉近红外光谱的定性模型。实验结果表明,Si PLSDA建立的预测模型对猪肉储藏时间的识别率达到93.94%,高于基于全光谱区域建立的PLSDA预测模型的识别率。     

用近红外光谱数据建立相思树综纤维素含量数学模型

用近红外光谱数据建立了相思树综纤维素含量的预测模型.首先对近红外光谱数据进行预处理并按波长进行分组,然后使用拟合方法建立许多非线性子数学模型,最后通过计算加权平均值给出预测综纤维素含量的公式.模型预测值的平均相对误差为0.0074,预测误差明显小于用近红外光谱仪所带软件建立的模型的预测误差.文中的建模方法有望用于相思树其它成分的预测.     

用多位置多光程漫透射光谱法分析复杂溶液的Monte Carlo仿真研究

为了进一步提高复杂溶液成分的分析能力和提取更多吸收组分和散射组分的光谱信息,采用多位置多光程漫透射光谱方法对复杂溶液的成分进行了定量分析。实验构建了成分含量不同的100种混合溶液,并采用蒙特卡洛（Monte—Carlo,MC）方法仿真了650nm-1000nm波段的近红外光通过复杂溶液的多位置多光程的透射光谱分布数据。利用偏最小二乘回归的建模方法分别建立了同一光程中心点光谱数据、同一光程多位置光谱数据和多位置多光程光谱数据与复杂溶液中脂肪乳溶液成分含量的模型。通过比较得出,增加径向不同位置的光谱数据和多个光程长的光谱数据,可以提高复杂溶液中物质成分的建模精度和预测能力。     

近红外光谱结合GA-LSSVR分析烟草尼古丁含量

为了提高近红外光谱快速检测烟草尼古丁含量的精度和稳定性,利用近红外光谱结合遗传算法-最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)建立了回归预测模型。在LSSVR模型建立过程中,采用遗传算法对LSSVR参数进行自动优化。相比于利用常规最小二乘支持向量机和遗传偏最小二乘法等建立的回归预测模型,GA-LSSVR法建立的回归预测模型泛化能力更强,预测效果更好,验证集相关系数R2为0.9766,预测均方根误差为0.1065。研究结果表明,GA-LSSVR是一种快速准确的建模方法,为烟草尼古丁含量的近红外测定和近红外光谱数据的处理提供了新的方法与途径。     

基于近红外光谱检测不同产地石榴的糖度

基于可见/近红外漫透射光谱技术,探讨了对不同产地石榴的品质进行快速无损检测的可行性。首先,利用能够有效抑制杂散光影响的动态在线检测装置采集石榴的近红外光谱,测试石榴糖度的真值;然后结合主成分分析法对不同产地的石榴进行聚类分析,大致将样品分为两类;最后建立不同产地石榴的偏最小二乘判别分析模型,模型的判别准确率为97%以上。采用多种预处理方法(S-G平滑、归一化、基线校正、MSC等)建立了两类石榴的单一模型,结果表明:基线校正的效果明显优于其他方法,所建立的四川石榴模型的预测集相关系数R_p为0.82,预测集均方根误差(RMSEP)为0.37,建模集相关系数R_c为0.90,建模集均方根误差(RMSEC)为0.31;云南石榴模型的R_p为0.81,RMSEP为0.33,R_c为0.87,RMSEC为0.27。在后期采用未参与建模的样品的分选验证实验中,两个产地石榴的判别率为95%,糖度的分选准确率可达92.5%。结果表明,近红外光谱在石榴产地的判别和糖度的分选上具有重要意义,可为以后的石榴在线分选研究提供依据。     

光照强度和光阑孔径对近红外漫透射光谱鉴别单倍体玉米影响研究

以同一品种同一批次玉米单倍体和多倍体个体种子为研究对象,基于近红外光谱定性分析技术,分析研究了用漫透射光谱测量方式采集光谱时,不同光照强度和光阑孔径得到的光谱曲线质量以及对玉米单倍体种子鉴别结果的影响。光谱数据经过预处理后,采用PLS+OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型。分别统计多种不同实验条件所测数据建立的鉴别模型的正确识别率。结果表明,光阑孔径的大小影响光谱曲线信噪比,越接近玉米籽粒大小的孔径获得的光谱曲线越平滑;光照强度影响光谱曲线有效性,光照越强,波形峰谷差值越大,识别率越高。选择较高的光源强度和适合种子大小的光阑,可以得到高质量的光谱曲线,以此建立的玉米单倍体鉴别模型,识别率达到了100%。     

基于iPLS和SiPLS算法的人体血清胆红素含量的可见-近红外光谱建模

为了建立血清胆红素(BR,bilirubin)样品总胆红素 (TBIL) 、直接胆红素(DBIL)和间接胆红素(IBIL)近红外(NIR)光谱分析最优模型,利 用可见-NIR透射光谱技术与间隔偏最小二乘法(iPLS)及协合区间偏最小二乘法(SiPLS)算法 相结合对建模区域进行优 选,实现血清光谱特征波段选择,建立光谱与血清BR成分之间的定量预测模型,以均方根误 差(RMSE)作为模型 评价标准。结果表明:SiPLS模型效果更佳,TBIL、DBIL和IBIL的最优 建模波长范围分别为400~536nm、1366~1502 nm和2324~2460nm,400~502nm、608~710nm和1644~1746nm,400~502nm和1746~1848nm; 3种BR最优预测模型的RMSE分别为0.598、0.207和0.386μm ol/L; 波段优选对提高预测结果的准确性有重要的意义;采用SiPLS建立TBIL、DBIL和IBIL定量分 析模 型,不仅可以提高模型的预测精度,而且克服了iPLS单一区间建模的缺点,优选出的特征谱 区还可为设计小型专用光谱分析仪器提供依据。     

近红外光谱结合小波变换-径向基神经网络用于奶粉蛋白质与脂肪含量的测定

应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了奶粉脂肪和蛋白质含量测定的化学计量学建模新方法.首先采用Kernard-Stone法对校正集样本和预测集样本进行分类,然后利用小波变换滤波技术对样品的近红外光谱进行压缩去噪处理,结合滤波后重构光谱信号建立脂肪和蛋白质的径向基神经网络回归模型,并分别对径向基网络的扩散常数spread值及小波变换中的小波基与压缩尺度三个参数进行了详细的讨论.脂肪模型在小波基为db2及小波尺度为4、spread值为3.5时的预测模型精度最好;蛋白质模型在小波基为db8及小波尺度为4、spread值为6时,预测模型精度最好.所建立的脂肪和蛋白质校正模型的预测集相关系数(Rp)分别为0.990和0.994,预测均方根误差分别为0.007与0.004.预测结果表明,RBF网络结合小波变换进行建模预测,模型简单、稳健且精度较好,该方法适合奶粉脂肪和蛋白质含量的快速、无损测定.     

JADE结合ELA鉴别砂梨成熟度的共享性模型

提出了特征矩阵联合对角化(JADE)结合超限学习机(ELM)的稳健建模方法,并应用于砂梨成熟度的鉴别。砂梨近红外光谱是多种独立化合物光谱信号的随机线性混合,首先采用多元散射校正和小波变换去除原始光谱噪声,再利用JADE提取独立光谱,得到包含独立化合物浓度信息的混合矩阵;随后使用ELM算法,通过调节隐层节点个数建立稳健性强的成熟度鉴别模型。JADE利用高阶累积量全面提取原始光谱的幅值、相位信息,降低不同化合物之间的光谱干扰,而ELM隐层节点参数随机生成,两者的有机结合可使所建模型稳健性强,有利于模型的传递与共享。该方法应用于砂梨4种不同成熟度的鉴别,所建模型预测准确率为96.67%。     

阿克苏冰糖心苹果实时无损检测系统

近年来阿克苏冰糖心苹果假冒产品越发猖獗,据调查显示市面上假冒产品竟超过一半数量,针对此问题,本文主要研究的是阿克苏库车的红旗坡糖心富士苹果,利用了近红外光谱的漫反射原理,来采集近红外光谱对糖心苹果的反射曲线数据,同时使用糖度仪作为品质数据,然后对光谱数据进行了多元散射校正与S-G平滑法的一系列处理,最后通过PLS方法建立糖心苹果的近红外光谱与糖度的预测模型,结合南疆特色来切实的实现糖心苹果的实时无损检测,建立实时检测系统达到分辨真假糖心苹果的目的。本文主要是针对阿克苏冰糖心苹果的糖度来进行一系列的测试,是基于解决现实生活中不法商贩肆意贩卖假冒的阿克苏冰糖心苹果问题所提出的,通过本文实时无损检测的实施有助于为南疆其它水果的无损检测的判别提供理论依据和实用模型。     

血糖近红外定量分析方法研究

为解决传统有创检测血糖的问题,文中对近红外光谱无创血糖检测技术进行了研究。使用ABB公司的TALYS ASP531近红外光谱仪测得葡萄糖溶液的光谱,建模波段选取5 500~6 500 cm ^-1,使用偏最小二乘法建立光谱数据与对应浓度之间的校正模型。实验结果表明,校正模型的决定系数达到了0.983 99,校正均方根偏差为1.023 26 mmol·L ^-1,误差分布为-1.3~1.7 mmol·L ^-1,证明了近红外无创检测人体血糖浓度的可行性,为近红外血糖检测的研究提供了可靠的依据。     

基于近红外透射光谱的牛奶中脂肪和蛋白质含量检测

基于近红外光谱检测牛奶中蛋白质和脂肪含量是当前的一个研究热门,主要可以利用近红外反射光谱,近红外漫反射光谱和近红外透射光谱的光谱信息来分析牛奶的主成分含量。本文是利用近红外透射光谱原始数据,通过数学方法转换,从吸光值、吸光比和吸收度三种形式,采用偏最小二乘法(PLS)回归,分别建立了其与牛奶主成分浓度之间的校正模型。对比三种形式所建立的数学模型的优劣,探讨了如何提高PLS校正模型预测精度的相关问题。     

用近红外光谱法快速分析玉米青贮饲料青贮发酵品质

采用DA-7200型近红外光谱仪的近红外漫反射光谱技术建立了玉米青贮饲料发酵产物及总分定量分析模型.所建立的有机酸氨态氮总分近红外模型的检测结果优于乳酸、乙酸等6项发酵产物的近红外模型的检测结果.其中,有机酸氨态氮总分近红外模型的预测相关系数为0.8453,预测均差为10.3582.青贮品质的判断准确率为80.15％....     

血糖浓度无创监测的建模与预测

将近红外漫反射光谱技术应用到血糖无创监测中,实验使用傅里叶近红外光谱仪及其光纤附件采集志愿者指尖的近红外漫反射光谱。并对光谱进行平滑,基线校正和一次求导预处理,采用偏最小二乘法建立校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在分光计上标定血糖的实际值,并对校正模型计算值和实际标定值进行比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到0.891以上,均方差小于0.122。     

白砂糖色值近红外光谱分析的波段选择

采用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法(PLS)建立白砂糖色值的定量分析模型.用多元散射校正方法对光谱进行预处理,再用Savitzky-Golay平滑化方法对原谱、一阶导数谱和二阶导数谱进行处理.选取5个波段,每个波段分别采用原光谱、一阶导数谱、二阶导数谱.同时调整Savitzky-Golay平滑点数和PLS因子数,通过多次PLS数值实验比较,按照预测效果确定每个模型的最优平滑点数、因子数,再从中选优.结果表明,采用780～1100nm-阶导数谱的定标效果最好,模型的预测均方根偏差、相对预测均方根偏差分别为11.2,8.91%.780～1100nm可以代替近红外全谱波段(780～2500nm)得到好的定量分析效果,为设计小型专用近红外分析仪器提供依据.     

RBF模糊神经网络用于NIR鉴别羊绒和羊毛的可行性研究

为了实现羊绒、羊毛纤维的快速、无损检测,建立了羊绒、羊毛近红外光谱数据库,包括228组各地羊绒、羊毛数据,并应用于羊绒、羊毛的定性检测上。首先介绍了羊绒、羊毛近红外光谱检测的数据库建立过程;然后,在对羊绒、羊毛原始近红外光谱进行预处理的基础上,对数据进行主成分分析,选出12种主成分,并结合改进的RBF模糊神经网络,建立羊绒、羊毛检测模型。通过与主成分分析-马氏距离建模方法的对比分析实验表明,建立近红外光谱数据库,并结合主成分分析和改进的RBF模糊神经网络的方法是一种有效的无损检测羊绒、羊毛的方法,可快速建立高精度的羊绒、羊毛纤维检测模型。     

基于近红外光谱和化学计量学方法的灵芝孢子油识别研究

采用近红外透射法建立了一种灵芝孢子油识别方法。分别在灵芝孢子油中掺入葵花油、薏仁油、花生油、玉米油和食用调和油。这些掺杂油品的体积百分比范围为0-100％。采用近红外透射法进行测定。选择最佳的光谱波段,然后用偏最小二乘fPartialLeastSquares,PLS）法分别建立了定量分析模型。对于不同比例的掺杂油料,预测相对误差范围在-0．357-0．435之间。研究结果表明,基于化学计量学和近红外光谱技术的分析手段可以作为一种简便、快捷、准确、廉价的方法应用于油类品种识别和掺杂量检测中。     

Properties of nanosilicon obtained by plasma chemical decomposition of monosilane in a microwave discharge

Investigations of nanoscale silicon powders obtained by plasma chemical synthesis in various process parameters were carried out by transmission electron microscopy, X-ray photoelectron spectroscopy, and infrared (IR) spectroscopy. It was demonstrated that the powders consist of spherical particles with an average diameter from 20 to 30 nm. Each particle includes a single-crystal silicon core and amorphous shell whose chemical composition is defined by bonds of silicon with oxygen and hydrogen. The measurements of photoluminescence (FL) show the presence of dim near-infrared FL in the specimen powders, and more intensive emission around 420 nm in the suspension of the powder in ethanol. The character of this emission has not been determined yet.     

用于无损检测古玉材质的新方法漫反射红外光谱

采用漫反射红外光谱方法研究了19件出土古玉残片的成分.结果表明,这些古玉可分为透闪石玉和蛇纹石玉两类,这与X射线荧光光谱和X射线衍射图谱分析结果相符,说明漫反射红外光谱法是一种快速、准确、有效的无损检测方法,特别适用于古玉材质的检测.