苹果酒发酵过程中糖度近红外光谱检测模型的建立

在苹果酒发酵过程中,由于糖度变化幅度很大且酒体基质始终处于动态变化之中,文章采用分阶段处理结合人工神经网络法对不同发酵阶段的糖度检测、监测近红外光谱模型的建立进行了探讨。不同建模方法的比较结果表明采用减去一条直线法预处理光谱,阶段I建模光谱范围选择7 502～6 472.1 cm-1,阶段Ⅱ建模光谱范围选择6 102～5 446.2 cm-1时,阶段I模型的R2为98.93%,RMSECV为4.42 g·L-1;阶段Ⅱ模型的R2为99.34%,RMSECV为1.21 g·L-1;进一步对模型进行验证和评价,结果表明阶段I模型验证集的RMSEP为4.07 g·L-1;阶段Ⅱ模型验证集的RMSEP为1.13 g·L-1。本研究结果表明利用近红外光谱法建立的模型具有良好的预测效果, 能满足苹果酒工业生产中检测、监测精度要求。     

近红外光谱在快速测定蛹虫草有效成分含量中的应用

采用偏最小二乘法(PLS)建立测定蛹虫草菌丝体中多糖、蛋白、虫草酸和腺苷含量的近红外光谱定量分析模型.选择了原始光谱建立蛹虫草菌丝体中腺苷和多糖含量的PLS定量分析模型,选择卷积光滑预处理后的光谱建立蛹虫草菌丝体中蛋白和虫草酸含量的PIS定量分析模型.测定蛹虫草菌丝体中多糖、蛋白、虫草酸和腺苷含量的最优PLS定量分析模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.0091.0.0222,0.0088和0.6520,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0079,0.0196,0.0087和0.5780.结果表明,测定蛹虫草菌丝体四种有效成分含量的定量分析模型稳健性好和预测精度高,在中药有效成分定量分析方面有很大的应用前景.     

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_...     

应用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种

为了快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种,提出了结合偏最小二乘(PLS)法和人工神经网络(ANN)综合预测婴幼儿奶粉品种的新方法。获取婴幼儿奶粉样本在400～1 000 nm波段的漫反射光谱,采取平均平滑法和多元散射校正(MSC)进行预处理,用PLS建立校正模型进行模式特征分析及主成分的提取。经过交互验证法判别,提取7个主成分作为神经网络的输入变量,奶粉的品种值作为输出,建立了三层BP神经网络。9个典型品种的婴幼儿奶粉各取样本30个,共计270个作为训练集。随机抽取的各个品种的10个样本,共90个作为预测检验样本,结果表明,90个未知样本的品种预测准确率为100％。说明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为婴幼儿奶粉的品种快速无损鉴别提供了一种新方法。     

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...     

基于近红外光谱检测猪肉系水力的研究

为了快速无损无污染得测定猪眼肌的系水力,提出了用近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的系水力的新方法.采用常规的滴水损失法和压力法标定猪肉的系水力.利用光谱专用分析软件Unscramb-ler9.6,对采集的光谱进行平滑,二阶微分预处理,用偏最小二乘法(PIS)建立其定量检测模型.该实验的样本总数为106,将样品分为校正集和检验集.用校正集建立定标方程,用检验集检验定标方程的预测精度.常规方法与近红外光谱漫反射法的预测植的相火系数为0.73～0.79,结果明显要好于近红外透射法和反射光谱法.该研究验证了近红外光谱漫反射法对真空包装后鲜猪肉的系水力的无损检测的可行性.     

岭回归在近红外光谱定量分析及最优波长选择中的应用研究

以66个小麦样品为试验材料,研究岭回归方法在近红外光谱定量分析中的应用。用44个小麦样品的近红外光谱数据建立测定蛋白质含量的近红外-岭回归模型,预测其余22个小麦样品的蛋白质含量。预测结果与凯氏定氮法分析结果(化学分析值)的平均相对误差为1.518%,与偏最小二乘法(PLS)预测结果进行比较,显示岭回归方法可用于近红外光谱定量分析;进一步,为了减少无关信息对定量分析模型预测能力的干扰,一种有效的方法就是进行波长信息的选择。从1297个波长点中优选出4个波长点,利用这4个波长点处的光谱信息建立近红外-岭回归模型预测22个样品的蛋白质含量,预测结果与凯氏定氮法分析结果之间的平均相对误差为1.37%,相关系数达到0.9817。结果表明岭回归方法从大量光谱信息中筛选出了最重要的波长信息、不仅简化了模型,有效的减少了光谱信息共线性的干扰,而且对特定分析选择出适用的波长对指导设计专用近红外定量分析仪器亦有实际意义。     

多成分有机气体的近红外光谱定量检测方法

在环境检测领域,运用近红外光谱分析技术对多成分挥发性有机物进行连续的在线监测具有重要意义。本文分析了三种挥发性有机物——丙烷、丙烯和甲苯的近红外光谱特征和丙烯浓度与吸光度的线性关系,采用线性回归建模方法——偏最小二乘法对丙烷、丙烯和甲苯混合气体存在特征吸收的近红外光谱(1 620～1 750 nm)进行了建模分析,基于该模型预测了验证集样品中三种气体的含量,并对模型进行了评价。实验结果表明,近红外光谱技术可以方便、准确的定量分析有机性挥发气体的多组分含量,可以应用于多成分挥发性有机物的连续在线监测。     

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。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

近红外光谱测定十八烷基聚氧乙基醚

利用近红外光谱与化学计量学的技术,建立了十八烷基胺聚氧乙基醚校正模型,预测未知样品的叔胺值,获得了成功。交互检验的预测残差平方和(PRESS)确定最佳主因子数为3,PLS回归系数R2=0.9995,经过Mahalanobis距离验证。在车间既定工艺控制下生产的产品测试误差,均在Mahalanobis距离设定的阈值之内。结果可靠且测试稳定,已用于产品的质量监控。     

短波近红外光谱法同时测定分析水中的麦芽糖、乳糖和蔗糖

用紫外-可见分光光度计的短波近红外光谱区域（800—1100nm）,测量了3种二糖麦芽糖、乳糖和蔗糖混合水溶液的近红外光谱,并用偏最小二乘方法建立了同时定量分析水溶液中麦芽糖、乳糖和蔗糖的模型,并对光谱数据预处理方法进行了讨论。通过对校正集样品的建模和对预测集样品的检验,结果良好。对浓度范围分别在0—60mg·L^-1,0—12mg·L^-1,0—60mg·L^-1的麦芽糖、乳糖和蔗糖预测模型相关系数分别为0.9904、0.9971和0.9926,模型交叉检验均方差分别为0.0213、0.2525和0.1859。预测集相对标准偏差分别为3.54%、3.55%和3.32%。并将此模型应用在简单成份的实际样品中进行了初步探索。该方法对同时定量分析多组分体系,具有简便、快速价廉、易于推广应用等优点。     

近红外光谱法快速测定油品中的水分

介绍了用近红外光谱法,对油品水分进行快速测定的方法.通过数据预处理,模型优化及检验,结果表明,经一阶微分平滑处理后的模型精度较高,其校正集、验证集相关系数分别为0.9770、0.9635,校正均方误差分别为0.0998、0.0617,t检验结果表明,本法与国标法对测定结果无显著性差异,模型具有较高的预测能力.对实现油品...     

近红外光谱测定玉米蛋白质含量校正模型的建立

以玉米粉末样品为研究对象,探讨了光谱散射预处理和数学预处理因素对建模效果的影响.结果表明采用一阶导数+SNV+Mean Center建立粗蛋白含量的校正模型效果最佳.     

基于近红外光谱技术构建蓝莓总酚含量的模型

选用6个品种(埃利奥特、达柔、爱国者、杜克、北蓝、蓝丰)的蓝莓,应用傅里叶变换近红外光谱仪(FTNIR)对蓝莓中总酚含量进行分析,采用主成分分析(PCA)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了蓝莓总酚含量近红外数学校正集模型,其相关系数为0.9512、校正集标准偏差(RMSEC)为0.72、预测集标准偏差(RMSEP)为0...     

葡萄糖溶液近红外光谱分析中两种常用化学计量学方法的比较

采用主成分回归和偏最小二乘法分别对葡萄糖溶液近红外光谱分析 ,建立数学校正模型。主成分回归模型的相关系数为 0 .9780 ,偏最小二乘法模型相关系数为 0 .9986。对两种方法进行比较 ,确定对葡萄糖溶液近红外光谱分析的方法。     

正交信号校正在人体血糖近红外光谱分析中的研究

本文以血清的近红外光谱为研究对象,首先运用载荷向量分析确定最佳定标谱区为4192-4943 cm-1与5294-7200 cm-1两个波段,然后分别用平滑、一阶导数、正交信号校正(OSC)预处理方法,结合偏最小二乘回归方法建立了血清中血糖的模型.用平滑、一阶导数所建立模型的预测标准偏差(RMSEP)分别是0.545、0.568,用OSC校正后所建立模型的RMSEP是0.390,结果表明使用OSC校正对光谱进行合理的校正,能够滤除光谱矩阵与浓度矩阵无关的信号,降低模型的因子数,从而降低模型的复杂性,提高模型的稳健性.     

近红外光谱与烟草样品总糖含量的非线性模型研究

针对烟草样品的近红外 (NIR)光谱与其总糖含量非线性相关的特点 ,提出了一种混合算法用于建立近红外光谱的非线性模型。该算法结合了偏最小二乘法 (PartialLeastSquare ,PLS)算法和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork ,ANN) ,把模型分成两个部分 :线性部分与非线性部分 ,并分别进行建模。与传统的多元校正算法PLS ,主成分回归 (PrincipleComponentRegression ,PCR) ,非线性PLS(NonlinearPLS ,NPLS)等相比 ,该混合算法所建的非线性参数模型的预测结果有明显的改善 ,从而为建立非线性模型提供了一种快速、准确的算法 ,可用于烟草样品总糖含量的定量分析。     

甘蔗初压汁锤度近红外光谱分析的波段优选

用近红外透射光谱技术和偏最小二乘法建立甘蔗初压汁锤度的定量分析模型。用多元散射校正和Savitzky-Golay平滑化方法对原谱、一阶导数谱和二阶导数谱进行预处理。选取400—1100nm、1100—1400nm、1550—1850nm、2100—2350nm以及全谱（400—2500nm）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,采用二阶导数谱的1550-1850nm波段的定标效果最好,模型的预测相关系数、预测均方根偏差、相对预测均方根偏差分别为0.896,0.406,1.95%。1550—1850nm波段可以代替全谱波段得到好的定标效果,为设计小型专用近红外分析仪器提供依据。     

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。