近红外漫反射光谱结合CARS-PLS规模化奶牛场粪便总氮定量分析模型的建立

将近红外漫反射光谱技术与CARS-PLS相结合,建立一种规模化奶牛场粪污治理过程中全环节粪便中总氮含量的快速检测方法。采集111个粪污治理全过程环节粪便样品的近红外漫反射光谱,利用间隔偏最小二乘法(iPLS)、联合偏最小二乘法(siPLS)和竞争自适应重加权抽样法(CARS)进行建模变量选择。全波长建模的相关系数(R)为0.928,预测均方根误差(RMSEP)为0.161 3%;iPLS变量选择后的相关系数为0.926,RMSEP为0.151 4%;siPLS变量选择后的相关系数为0.928,RMSEP为0.149 1%;CARS变量选择后的相关系数为0.981,RMSEP为0.084 1%。上述结果表明:通过变量选择可以良好地提升模型的预测精度,而3种变量选择方法中通过CARS法进行建模变量的选择可以更大地降低预测误差,提高预测精度。该研究为开发现场便捷式近红外光谱仪器提供了理论基础。     

变量筛选在茶叶咖啡碱近红外光谱定量分析模型中的应用

研究利用近红外光谱分析技术定量测定茶叶中咖啡碱的含量,目的是通过变量筛选简化模型并提高预测精度.试验中以135个来自大闽食品公司的茶叶作为研究对象,利用基于小波系数蒙特卡罗无信息变量消除法(WT-MC-UVE)进行变量筛选并结合偏最小二乘法(PLS)建立咖啡碱定量分析模型,选择交互验证均方根误差(RMSECV)和预测集均方根误差(RMSEP)以及预测相关系数(Rp)作为模型的评价指标.应用 WT-MC-UVE筛选的90个变量所建立的模型,交互验证均方根误差,预测卷均方根误差,预测相关系数分别为0.1248、0.1611和0.9574.结果表明,该方法有效可行.     

变量筛选在茶叶咖啡碱近红外光谱定量分析模型中的应用

研究利用近红外光谱分析技术定量测定茶叶中咖啡碱的含量,目的是通过变量筛选简化模型并提高预测精度。试验中以135个来自大闽食品公司的茶叶作为研究对象,利用基于小波系数蒙特卡罗无信息变量消除法(WT-MC-UVE)进行变量筛选并结合偏最小二乘法(PLS)建立咖啡碱定量分析模型,选择交互验证均方根误差(RMSECV)和预测集均方根误差(RMSEP)以及预测相关系数(Rp)作为模型的评价指标。应用WT-MC-UVE筛选的90个变量所建立的模型,交互验证均方根误差,预测卷均方根误差,预测相关系数分别为0.124 8、0.1611和0.957 4。结果表明,该方法有效可行。     

青砖茶茶汤滋味品质的近红外快速无损评价

在不破坏青砖茶样品的前提下,将近红外光谱技术与标准变量变换、一阶导数、二阶导数光谱等预处理方法和遗传算法相结合,剔除部分噪声信息和精准筛选最佳光谱信息数据点后,应用偏最小二乘法建立青砖茶茶汤品质预测模型。筛选的最佳光谱预处理方法为:标准变量变换+二阶导数,遗传算法筛选得到28个最佳建模光谱数据点;最佳偏最小二乘法模型对验证集样品的预测均方根误差为0.372 6,预测集决定系数为0.975 2;对未知茶汤品质的预测均方根误差为0.392 7,预测集决定系数0.970 2。结果表明,在青砖茶茶汤品质得分(73～93分)范围内,应用近红外光谱技术结合遗传算法和偏最小二乘法实现了对青砖茶茶汤品质的快速、准确评价。     

基于小波滤噪和iPLS的草莓近红外光谱糖度检测模型

[目的]获得精度高、鲁棒性强的草莓近红外光谱糖度检测模型。[方法]利用K-S（Kennard-Stone）方法划分样本集,并用小波滤噪法对草莓1000～2500nm近红外光谱进行预处理,最后用偏最小二乘法（PLS）和区间偏最小二乘法（iPLS）分别建立预测模型。[结果]采用区间偏最小二乘法将光谱划分为20个子区间,利用其中的第16个子区间建立的糖度模型效果最佳,其校正时的相关系数Rc和校正均方根误差RMSEC分别为0．9355和0．259,预测时的相关系数邱和预测均方根误差RMSEP分别为0．9202和0．305。[结论]用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的草莓糖度模型不仅能有效地减少建模所用的变量数,缩短运算时间,而且预测能力和精度均得到提高。     

基于 BiP LS－SP A优选近红外光谱的木材基本密度预测1）--以柞木为例

以柞木为研究对象,以900～1700 nm的近红外光谱仪获取木材表面近红外光谱数据,对89个柞木样本进行检测,其中58个组成校正集,31个为预测集。首先,采集样本径切面光谱数据,并利用SG平滑对光谱数据进行预处理;然后,利用反向区间偏最小二乘（ BiPLS）选出均方根误差最小的波长区间组合;再利用连续投影算法（ SPA）进一步选择出波长特征;最后,以优选出的波长特征作为输入,建立偏最小二乘法回归模型,确定出木材基本密度与近红外光谱之间的联系。 BiPLS算法将光谱划分区间划分为10时,均方根误差最小,其最佳区间组合为[35679],变量个数由全光谱117个降至59个;应用SPA算法二次降维,变量个数降至6个,降低变量信息的冗余,减少了变量个数,提高了建模的速度和效率。 BiPLS－SPA模型较PLS、iPLS、BiPLS、SPA－PLS具有更高的相关系数,更小的均方根误差,柞木基本密度预测相关系数为0．925,预测均方根误差为0．0104,相对分析误差为2．83。     

Nondestructive test of total acidity in 'shatangju' (Citrus reticulatablanco) with near-infrared spectroscopy

以砂糖橘为对象,建立基于可见-近红外光谱的砂糖橘总酸含量的无损检测方法.试验采集170个完整砂糖橘的500～2500nm漫反射光谱,然后采用滴定法测定总酸含量.采用Sym8小波变换对光谱进行去噪预处理,并采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)结合间隔偏最小二乘法(interval partialleast squares,iPLS)优选波长,最终建立BPNN和偏最小二乘法(partial least squares method,PLS)总酸预测模型.结果表明:砂糖橘光谱的小波去噪方法产生的信噪比均值SNR=175.2911,去噪信号与原始信号间的均方根误差均值RMSE=0.00013,性能优于常规去噪方法.SPA与iPLS相结合构成的反向偏最小二乘法(back-ward interval partial least squares,BiPLS)_SPA波长选择法能将光谱变量从2001个压缩到14个,能简化模型并提高建模精度和稳定性.BPNN模型具有更好的非线性映射能力,基于这14个变量的BPNN总酸预测模型的预测相关系数Rp=0.867,预测均方根误差RMSEP=0.0616,性能优于线性的PLS模型.     

基于可见-近红外光谱的砂糖橘总酸无损检测

以砂糖橘为对象,建立基于可见-近红外光谱的砂糖橘总酸含量的无损检测方法。试验采集170个完整砂糖橘的500～2 500nm漫反射光谱,然后采用滴定法测定总酸含量。采用Sym8小波变换对光谱进行去噪预处理,并采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)结合间隔偏最小二乘法(interval partialleast squares,iPLS)优选波长,最终建立BPNN和偏最小二乘法(partial least squares method,PLS)总酸预测模型。结果表明:砂糖橘光谱的小波去噪方法产生的信噪比均值SNR=175.291 1,去噪信号与原始信号间的均方根误差均值RMSE=0.000 13,性能优于常规去噪方法。SPA与iPLS相结合构成的反向偏最小二乘法(back-ward interval partial least squares,BiPLS)_SPA波长选择法能将光谱变量从2 001个压缩到14个,能简化模型并提高建模精度和稳定性。BPNN模型具有更好的非线性映射能力,基于这14个变量的BPNN总酸预测模型的预测相关系数Rp=0.867,预测均方根误差RMSEP=0.061 6,性能优于线性的PLS模型。     

红松籽中脂肪的近红外光谱快速检测研究

采用近红外光谱分析方法对红松籽脂肪进行定量分析,建立红松籽脂肪的快速检测方法,利用多种预处理方法优化模型,同时采用间隔偏最小二乘法、反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法实现特征波段的选取。结果表明,红松籽样本光谱经矢量归一化预处理后建立的模型最佳;波段优选能够提高模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最优,其红松籽脂肪模型校正集相关系数为0.889 2,验证集均方根误差为0.765 1。由此可知,经过优化后,模型的预测性能较好,实现了红松籽脂肪快速、无损检测。     

基于PCR和PLS的沙棘汁品种近红外光谱研究

建立可见-近红外漫反射光谱与沙棘汁品种之间的数学模型,以评价可见-近红外漫反射光谱技术快速检测沙棘汁品种。采用美国ASD公司的FieldSpec3光谱仪对三种不同品种的沙棘汁进行光谱分析,各获取30个样本的光谱数据,对原始光谱进行一阶微分和二阶微分预处理,并利用偏最小二乘法(PLS)数学校正方法对三种不同预处理的光谱数据建模。结果表明,采用二阶微分预处理数据,应用PLS方法建模较好,其校正模型相关系数为0.9992,均方根误差为0.0317;采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS),对沙棘汁的二阶微分数据进行分析比较,结果也表明,基于二阶微分数据,应用PLS方法建模较为理想,其预测集的相关系数为0.9988,所测预测样本的均方根误差为0.0392。近红外光谱可作为一种快速、有效的无损检测方法来识别沙棘汁的品种。