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近红外漫反射光谱信息分解的数量分析 总被引:1,自引:0,他引:1
近红外漫反射光谱分析中,一直认为近红外光可获取样品内部的物质信息,但近红外漫反射光谱包含样品内部信息量究竟是多少,一直未给出准确的数量描述。该研究以烤烟样品为实验材料设计样品,每个实验样品分别由表层片状烤烟与内部烤烟粉末两部分组合而成,测定样品近红外漫反射光谱,提取光谱主成分信息(principal component, PC),将所提取的各主成分的不同组合作为统计指标,对样品进行聚类分析,结合各主成分方差贡献率,初步给出了样品不同深度光谱信息分解量的描述。实验结果表明,近红外漫反射光谱第1和第2主成分包含的信息量约占总信息的98%,反映样品表层信息;第3和第4主成分约占1.5%,表征样品内部信息。这一结果将有助于我们对近红外光谱定性定量分析时主成分信息的选择有一个更深刻的理解。 相似文献
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应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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半监督学习方法可以充分利用大量未标注样本来弥补已标注样本的不足,针对应用近红外光谱建立农产品等复杂体系的分析模型中,存在获得大量精确标注样本较困难,而使用少量标注样本或大量未准确标注样品建模结果不理想的问题,基于半监督自训练理念,提出半监督偏最小二乘(Semi supervised-partial least squares,SS-PLS)方法优化模型。本研究以全国不同产地、不同等级的211份原料烟叶近红外光谱及其对应感官评价数据为例,应用SS-PLS方法优化模型,模型性能较原始模型有显著提高,优化后SS-PLS方法模型的决定系数(R2)达90%左右,建模标定值分布标准差与拟合值标准差的比值(Ratio of Performance to Deviation,RPD)达3.0以上,模型内部交叉验证及预测标准差(Standard error of cross validation SECV以及Standard Error of Prediction,SEP)值达1.0以下;并将原始感官评价数据与SS-PLS优化后的数据,按照固定阈值划分为优、中、差三个等级,应用基于主成分及FISHER准则的投影方法(Projection Model based on Principal Component and Fisher Criterion,PPF)分析得到的结果表明,SS-PLS优化后的分类结果也显著好于原始感官评价数据。SS-PLS可解决使用小样品集建模的数据代表性问题,在获得大量精确标注样本较困难情况下,为建立近红外光谱分析模型提供了一种新的化学计量学方法。 相似文献
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局部偏最小二乘回归建模参数对近红外检测结果的影响研究 总被引:6,自引:0,他引:6
报道了在局部加权(LWR)回归方法基础上,自主改进的更简单、实用的局部偏最小二乘回归(LPLS)的原理和方法。并以云南优质烤烟为实验材料,在国产光栅漫反射型近红外仪器上,研究了主成分数以及局部建模样品数对检测结果的影响。结果表明:应用交叉验证方法推荐的尼古丁组分模型主成分数并不是最优,通过适当降低主成分数可提高检测效果;局部建模样品数为30~50个时总糖、总氮、尼古丁预测准确度的提高幅度可分别达7%,14%,10%以上。该方法能有效提高近红外数学模型的预测准确度,是建立具有高度适应性近红外数学模型的有效方法。 相似文献
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基于光子在生物组织中的辐射传输理论以及Feng模型,应用频域近红外光谱法研究生物组织中异质体位置的变化,对出射光的光强和相位变化的影响及规律。设计了一仿真实验,用牛奶代替强散射性质的生物组织,并在牛奶中放置一个高度可控的具有一定吸收系数和散射系数的小球。移动小球在牛奶中的高度,检测出射光的交流幅度AC、直流光强DC和相位延迟Phase的值,绘制小球位于不同深度时AC,DC和Phase的曲线,并探讨其变化规律。结果表明,随着小球在牛奶中深度的变化,光强AC,DC和相位Phase呈现一定的相关性;随着光源和检测器之间距离的增加,检测到的光强和相位曲线的波谷点均向右偏移;当小球偏离光源和检测器越远,对检测到的光强和相位的影响越小。验证了光子在生物组织中的传输规律,为用频域近红外光谱法进行组织光学参数的检测及组织中异质体位置的定位奠定了基础。 相似文献
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以全国17个主要烤烟产地省份中收集的3 914个烟叶样品的近红外光谱为实验对象,其中浓香型、中间香型、清香型烟叶光谱分别865条、1 403条、1 646条,应用近红外光谱和多算法融合方法分析其香型风格特征。在以产地进行初步划分烟叶香型以及认可过渡型和非典型香型类型的基础上,选取基于主成分及Fisher准则的投影法(PPF)、偏最小二乘判别(DPLS)、支持向量机(SVM)作为单分类器,得到各个算法第1和2判别分析结果;应用PPF-DPLS-SVM融合和各算法第1和2判别分析结果,将预测验证样品的分析结果详细划分为典型、过渡型、非典型香型样品(分别为493,392,115个);其中典型香型烟叶样品的判别准确率达到92.7%,较未进行典型样品划分时PPF,DPLS,SVM单算法的识别准确率分别提高了30.2%,15.4%,16.6%。样品数据来源于全国主要烤烟产地,数据量大,代表性较好,分析结果具有一定普遍性;提出的多算法融合分析方法大幅度提高了通过客观数据判别烤烟香型的准确率;同时,将烤烟香型细划分为典型、过渡型和非典型香型的方式,对烤烟烟叶原料的科学合理利用以及烟叶原料的模块化工业加工等有指导作用。 相似文献
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基于近红外光谱技术的小麦条锈病和叶锈病的早期诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
为实现小麦条锈病和叶锈病的早期诊断,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)建立了一种鉴别这两种病害的方法。试验将150片小麦叶片(健康叶片、条锈病潜育叶片、条锈病发病叶片、叶锈病潜育叶片、叶锈病发病叶片各30片)分为5类,扫描获得近红外光谱,建立小麦叶片DPLS近红外光谱鉴别模型。原始光谱数据经二阶导数处理后,在4 000~8 000 cm-1范围内,当利用不同建模比建模时,建模集的平均识别率为96.56%,检验集的平均识别率为91.85%,证明了模型的稳定性。当建模比为2∶1、主成分数为10时,模型识别效果较好,建模集的识别准确率为97.00%,检验集的识别准确率为96.00%。表明应用近红外光谱技术建立的小麦条锈病和叶锈病早期诊断的定性鉴别方法是可行的。 相似文献
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苹果组织内部的病变会导致其光学参数发生变化。用频域近红外光学成像法(FD-DOT)对苹果组织进行吸收系数和约化散射系数的检测,并结合三维重构技术得到的重构图像可以直观地了解苹果内部的病变情况,从而实现对苹果内部病变的无损检测。选择可最大程度区分苹果正常组织与病变组织所对应的波长为740 nm的光作为激光光源。当FD-DOT的入射光调制频率不同、苹果内部病变的程度不同、病变位置和大小不同时,会导致成像精度的变化,设计了一系列模拟仿真实验研究以上因素对苹果内部病变检测精度的影响:设定不同的激光调制频率,研究调制频率对重构图像精度的影响;在苹果模型中某一位置添加不同大小的球形病变,研究病变区域大小对重构图像精度的影响;在苹果模型中不同位置添加一定大小的异质体,研究病变位置不同对重构图像精度的影响。首先用Abaqus建立苹果有限元网格模型,设计了12个740 nm的近红外激光光源和6个检测器均匀排布在苹果模型表面,根据实验需要,在组织体模型中添加代表病变的球形异质体,用经过高频调制的光源照射进苹果,检测出射光的交流幅度和相位延迟,然后借助开源软件NIRFAST计算并反推出待测苹果内部的吸收系数和约化散射系数分布并进行三维重构,重构结果可以用重构图像的吸收系数对比度噪声比(CNR值)和吸收系数分布图进行评价。实验结果表明,想要检测到尺寸较大苹果的深处病变,需要较高的入射光调制频率;该方法可以检测到大小适宜的苹果中大部分半径大于5 mm的球形病变区域,且随着病变区域在一定范围内扩大,重构图像的精度逐渐增加,但病变区域过大时,图像精度开始降低;病变区域距离检测器越来越近时,重构图像的精度逐渐增加,但当病变区域与检测器距离过小时,重构图像的精度有降低的趋势;病变区域距离检测器平面的垂直距离越近,重构图像的精度越高。以上实验结果将为应用频域近红外光学成像法对苹果进行无损检测奠定良好基础。 相似文献
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傅里叶变换近红外光谱信息资源共享的基础研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现农产品傅里叶变换近红外光谱库信息资源的共享 ,使光谱库的信息资源达到充分利用 ,首先研究了仪器间光谱信息的准确表达 ,即仪器到仪器光谱信息间的映射 ;并以映射光谱研究了用于不同仪器上进行定量分析的无标样建模方法。对于 2 2个小麦样品蛋白质含量 ,无标样建模模型预测值与凯氏定氮结果的相关系数r =0 94 1,平均相对误差为 3 2 8% ;为了考察无标样建模模型定量分析的使用性 ,同时亦对 2 2个小麦样品的蛋白质含量采用有标样建模定量分析 ,模型预测值与凯氏定氮结果的相关系数r =0 96 3,平均相对误差为 2 4 %。有标样建模与无标样建模的模型分析结果的比较 ,为不同仪器间光谱信息的可共享性提供了依据。由此根据不同仪器建立的光谱信息库的库信息即可转化为另一仪器的映射光谱信息 ,保证了光谱库信息资源在不同仪器上的共享利用 相似文献
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应用在2012年"中华"专用分拣复烤生产线中采集的7个产地的复烤前原烟和复烤后片烟的在线近红外光谱为试验资料,通过建立不同产地近红外光谱的投影分析模型,并结合方差及相关分析等,研究烟叶复烤前后的均一性及相似性等品质特征的变化,为客观的掌握烟叶原料质量及卷烟产品配方提供技术支撑。本研究结果表明,从数量庞大的在线近红外光谱中,按等间隔采样时间筛选约1万条左右用于建模分析可行,取样代表性充分;经人工分拣、打叶、复烤后的各产地烟叶近红外光谱的均一性提高幅度可达10%~35%,烟叶品质的均质化程度显著提高;同时复烤后各产地烟叶所体现的相似性关系亦发生了变化,从整体上其相似性显著降低,即由产地体现的风格品质差异显著提升,为优质卷烟的原料配方设计提供了更大空间,体现了我国烟草企业生产优质中式卷烟需要消耗大量财力、人力进行烟叶复烤加工的必要性。传统的化学分析等手段需要花费大量的时间和精力,难以对整个加工环节进行控制,近红外光谱技术以其快速、无损的优势,不仅能够实现待测样品成分含量等的实时检测与质量控制,而且应用生产过程中的大量近红外光谱,可以从多角度进行有关产品品质信息的充分挖掘,是一种在众多行业特别是农产品和食品加工行业中极具应用前景的在线分析检测技术。 相似文献