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。     

基于偏最小二乘法和深度学习的近红外糖度预测

为准确预测苹果糖度,基于傅里叶变换近红外光谱、偏最小二乘法和深度学习技术,建立了不同的苹果糖度预测模型.使用傅里叶变换近红外光谱仪和折光仪采集160个苹果的光谱与糖度信息,建立不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(Partial least square,PLS)模型,通过常用的竞争性自适应重加权算法减少PLS模型计算量,对比得到最好的PLS模型预测精度;使用深度学习的MobileNetV2网络构建苹果糖度预测模型,调整最适合的模型构建参数.试验结果表明:经过标准正态变量变换(Standard normal variate,SNV)光谱预处理的PLS模型预测精度最高,其预测模型相关系数(Rp)为0.9333、均方根误差(RMSEP)为0.4765°Brix,特征波长筛选可减少计算量,但会使预测模型精度稍微下降;经过数据增强处理的MobileNetV2模型可以获得一定的糖度预测精度,其Rp为0.8431、RMSEP为0.8984°Brix.结果 表明,基于深度学习的MobileNetV2网络结构训练得到的糖度预测模型具有一定的可行性,但SNV预处理的全波段PLS模型精度最高,PLS建模依然是小批量样本建模简单高效的方法.     

近红外光谱在砂糖橘果形指数分析中的应用

基于小波变换的原理,分别利用阈值滤波、小波包、小波收缩3种常用的去噪方法,对砂糖橘样品的可见/近红外光谱信号进行去噪处理,探讨每种去噪方法的最优参数组合(小波函数、分解尺度、阈值)的同时选择最适去噪方法,并通过偏最小二乘法(PLS)对去噪后的重构光谱和砂糖橘果形指数建模。结果表明,小波包去噪有利于消除导数光谱中的噪声,提高建模精度,其最优参数组合为默认阈值条件下,小波函数Bior1.3、2尺度分解,去噪后的砂糖橘果形指数光谱建立的PLS模型的预测集R为0.9632,RMSEP为0.0779。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量优选

【目的】采用小波压缩结合遗传算法,优选脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量,提高在线检测精度。【方法】利用近红外光谱检测装置采集脐橙样品的光谱,并将其转换为反射比光谱,在700.28～933.79 nm波段,利用小波变换将一阶微分处理后的近红外反射比光谱变量压缩成小波系数变量。经遗传算法优选后,建立偏最小二乘法（PLS）模型,并对该模型的预测结果进行评价。【结果】利用小波压缩结合遗传算法优选变量建立的脐橙糖度PLS模型,预测效果最优,模型的相关系数为0.759,模型预测均方根误差为0.468 °Brix。【结论】采用小波压缩结合遗传算法对变量进行优选,可提高脐橙糖度近红外光谱在线检测的精度。     

基于可见近红外光谱的不同建模方法对河套蜜瓜糖度检测精度的影响

以126个金红宝河套蜜瓜为研究对象,采用Maya 2000 pro便携式光谱仪获取蜜瓜在400～1 100 nm波段内的可见近红外光谱信息,研究传统建模方法[偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)、逐步多元线性回归(SMLR)]和新型网络算法[误差反传人工神经网络(BP-ANN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)]对糖度模型精度和预测结果的影响。结果表明,在利用传统建模方法建立的蜜瓜糖度模型中,PLS算法所建模型的效果较佳,模型更稳定,尤其在光谱经多元散射校正(MSC)和一阶微分处理后,所建模型的相关系数为0.844,校正均方根偏差为0.844,预测均方根偏差为0.978;在采用新型网络算法建立的模型中,当选择LS-SVM算法,且参数c=0.500 0,g=0.353 55时,经MSC和一阶微分处理后的光谱和糖度的建模和预测结果最好,均方根偏差为0.97。研究结果可为检测河套蜜瓜糖度的可见近红外光谱建模方法的选择提供理论依据。     

应用近红外光谱分析技术定量检测植物油脂肪酸含量的研究

[目的]建立一种简单、快速、准确且无损的脂肪酸含量的定量检测方法。[方法]应用近红外光谱分析技术快速准确定量检测植物油中3种脂肪酸含量,采用偏最小二乘法PLS建立植物油中3种脂肪酸(油酸、亚油酸、亚麻酸)含量的近红外定量分析模型,并对比分析了10种光谱预处理方法对植物油中3种脂肪酸含量定量分析校正模型结果的影响。[结果]一阶导数(FD)结合多元散射校正(MSC)法的光谱预处理效果最优,经FD+MSC法预处理后采用PLS建立的植物油脂肪酸含量检测的校正模型,对油酸的验证决定系数R2为0.969 3,预测标准差RMSEP为1.3%;对亚油酸的验证决定系数R2为0.960 6,预测标准差RMSEP为1.66%;对亚麻酸的验证决定系数R2为0.973 1,预测标准差RMSEP为0.479%。[结论]研究表明,所建模型可较好地检测植物油中油酸、亚油酸、亚麻酸含量。     

基于高光谱图像技术的沙梨无损检测

为探讨基于高光谱图像技术对沙梨糖度无损检测的可行性,采集80个沙梨样本在400～1 000 nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度,采用变量标准化、多元散射校正(MSC)、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理,发现MSC预处理效果最佳,再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩,最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型.结果表明:无信息变量消除法将光谱变量压缩到234个,有效减少了建模的输入变量,建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上,而PLS预测模型的相关系数为0.9508,均方根误差为0.268,优于BP神经网络模型.     

基于可见/近红外光谱对不同产地晋虞1号桃SSC含量的检测研究

[目的]本文利用可见/近红外光谱定量检测山西省不同产区晋虞1号桃的可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,旨在建立一个简单有效、适应性能好的校正模型为后续在线检测设备的开发与利用提供模型参考。[方法]采集3个产区桃的可见/近红外漫反射光谱,选择不同的预处理方法消除客观因素对原始光谱的影响,比较发现SG平滑+多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理方法建模结果最优。采用Kennard-Stone算法以3∶1比例划分样品集,其中校正集270个用于建立PLS模型,预测集90个用于评价模型性能。为了简化模型运算量、提高模型预测性能使用蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variables elimination,MCUVE)与连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)相结合筛选有效特征波长。最后,比较了偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法所建单一产地和混合产地下晋虞1号桃SSC含量可见/近红外光谱模型的预测能力。[结果]与单一产地和两两混合产地模型相比,混合3产地桃校正集样本建立的模型预测效果最好,预测的相关系数(Rp)和预测的均方根误差(RMSEP)分别为0.949和0.652°Brix。[结论]利用多个产地的晋虞1号桃样本建立的混合模型具有较强的包容性,可提高对晋虞1号桃SSC含量的预测精度,减小产地差异对SSC含量可见/近红外光谱检测的影响。本文可为山西省内晋虞1号桃内部品质SSC含量的无损检测模型提供了理论基础。     

离散小波变换-支持向量回归方法及其在谷物分析中的应用

先用离散小波变换(DWT)对近红外光谱数据(NIR)压缩去噪及扣除光谱背景,再用支持向量回归(SVR)算法建立近红外光谱校正模型,建立了离散小波变换—支持向量回归(DWT-SVR)测定谷物样品中油类、蛋白质和淀粉的新方法。与偏最小二乘法(PLS)相比较,本研究所建模型具有更好的预测准确度。     

南疆骏枣叶片含水量的近红外光谱检测研究

[目的]建立南疆骏枣叶片含水量的快速、无损的检测模型。[方法]选取73片完好、无损的骏枣叶片,运用NIR检测骏枣叶片含水量的重要指标。通过3种不同的光谱预处理方法进行预处理,建立骏枣叶片含水量的PLS检测模型。[结果]在预测骏枣叶片含水量的PLS模型中,最好的组合是原始光谱+MSC+PLS,相关系数(R)由原始的0.673 1提高到0.874 6,预测精度(Precision)由0.950 7提高到0.957 8,预测残差平方和(PRESS)由0.028 4降低到0.017 7,预测标准偏差(RMSEP)由0.037 7降低到0.029 7。[结论]应用NIR技术不仅对南疆骏枣叶片含水量的快速、无损检测具有可行性,同时还对其他农作物叶片水分、叶绿素、氮含量光谱预处理检测具有一定的借鉴意义。     

基于近红外光谱法的水稻秸秆可溶性糖快速检测

采集并制备不同地域、不同品种的水稻秸秆样本288个,根据浓度梯度法,按照31的比例划分校正集与验证集。采用蒽酮硫酸比色法测定试验样本中可溶性糖含量,并采集在近红外全波段(10 000~4 000cm-1)范围内样本的近红外光谱信息。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、导数、S-G平滑及其组合方法对光谱进行预处理,分别运用逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)化学计量学算法,建立基于近红外光谱的逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)定量分析模型。通过比较分析,对光谱进行一阶导数预处理,建立的PLS模型效果最优,校正集实测值与预测值之间的决定系数R2C达到0.880 6,交互验证决定系数(R2CV)和验证集决定系数(R2V)分别为0.771 1、0.857 8,均方根差RMSEC、RMSECV、RMSEP分别为0.318%、0.440%、0.404%,校正集相对分析误差(RPDC)和验证集相对分析误差(RPDV)均大于2.5。结果表明,采用近红外光谱法建立的PLS模型基本可以实现水稻秸秆中可溶性糖含量的快速检测。     

基于近红外光谱技术的保水剂吸水倍率快速测定新方法

[目的]基于近红外光谱技术,研究保水剂吸水倍率的快速测定新方法。[方法]通过近红外光谱技术结合偏最小二乘法,对9种聚丙烯酰胺型保水剂的吸水倍率进行研究.[结果]保水剂样品光谱数据采用一阶导数法预处理后,应用PLS法建模预测效果最佳。真值与预测值的决定系数达99．55％,模型预测准确率都在96％以上,可应用于生产实践。[结论]应用近红外光谱技术结合PLS法可以准确预测出保水剂的吸水倍率,是一种快速、无损、环保的新方法。     

基于近红外光谱技术的茶鲜叶海拔高度判别模型建立

以不同海拔高度的茶鲜叶为研究对象,扫描获取其近红外光谱(NIRS)并筛选特征光谱区间后,分别应用逐步多元线性回归法(SMLR)、主成分回归法(PCR)和联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)建立茶鲜叶海拔高度预测模型。结果表明,在5 542.41~6 888.48cm-1区间内,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的SMLR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.800 5和0.486;在4 929.16~6 965.62cm-1区间内,当主成分数为3时,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的PCR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.803 6和0.472;当将光谱划分为18个子区间、因子数为13时,选用[5 8 11 17]4个子区间建立的Si-PLS模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.944 3和0.295。经比较,Si-PLS模型预测结果最佳。     

贵州复烤片烟中水溶性糖和烟碱近红外速测定量模型的建立

[目的]建立复烤片烟中水溶性糖和烟碱含量的近红外速测定量模型。[方法]基于近红外光谱法,选取各等级片烟样品共284个,使用偏最小二乘法(PLS)建模,定量分析贵州主要产区的复烤片烟中的水溶性糖(总糖、还原糖)和烟碱含量。人工确定光谱区间为9 002.45~4 069.19 cm~(-1),采用一阶导数结合Savitzky-Goly(SG)平滑滤波进行光谱预处理。考察了模型精密度,并将标准方法和近红外方法测得的结果进行了对比。[结果]复烤片烟中的总糖、还原糖、烟碱3种成分预测模型的相关系数r分别为0.996 8、0.987 2、0.9951,交互验证均方差(RMSECV)分别为0.354、0.558、0.067。[结论]模型精密度良好,2种方法不存在显著差异,近红外方法适合烟草中的水溶性糖和烟碱快速定量分析。     

柑橘园紫色土Fe/Mn/Zn含量近红外光谱监测模型研究

 【目的】探索建立基于近红外光谱技术的土壤微量元素监测技术。【方法】采集三峡库区（重庆）主要加工甜橙基地果园背景土壤样品168个,随机选取100个作为建模样本,其余为检验样本;测定所有样本的近红外反射光谱和土壤Fe、Mn、Zn全含量;运用最佳光谱预处理方法和偏最小二乘法（partial least square method, PLS）及内部交叉验证方法建立校正模型,并进行模型精度检验。【结果】变量标准化（standard normal variables,SNV）为土壤Fe、Mn、Zn含量近红外光谱预测的最佳光谱预处理方法;运用SNV光谱预处理和偏最小二乘法（PLS）及内部交叉验证法建立的土壤Fe、Mn、Zn含量校正模型,95%置信区间内的预测精度分别为92.65%、95.59%和95.59%。【结论】利用近红外反射光谱技术进行土壤Fe、Mn、Zn含量检测可行且精度较高。     

掺果葡糖浆蜂蜜的快速检测方法

[目的]探索掺果葡糖浆蜂蜜的快速检测方法。[方法]在对广泛收集的纯净蜂蜜样品主要理化指标检测分析的基础上,建立了蜂蜜中水分、还原糖、蔗糖和淀粉酶值近红外光谱检测模型,并利用所建模型对添加不同比例果葡糖浆的蜂蜜进行检测,验证利用近红外光谱技术检测蜂蜜掺果葡糖浆的预测效果。[结果]蜂蜜中水分、还原糖、蔗糖、淀粉酶值、酸度、羟甲基糠醛的变异系数均较小,基于淀粉酶值所建的蜂蜜近红外光谱检测模型的预测效果最好,预测均方根误差小,可用于对蜂蜜是否掺果葡糖浆进行鉴别。[结论]基于淀粉酶值所建的蜂蜜近红外光谱检测模型可快速检测蜂蜜是否掺果葡糖浆。     

基于NIR及PLS-PCR-SVR预测森林土壤有机碳含量

森林土壤有机碳含量是表征林地土壤营养状况的重要指标,该文建立了土壤有机碳含量的近红外光谱定标模型,并比较了偏最小二乘法（PLS）、支持向量机回归（SVR）、主成分回归（PCR）3种建模方法及Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正、Savitzky-Golay平滑＋一阶导数、Savitzky-Golay平滑＋二阶导数、Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正＋一阶导数、Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正＋二阶导数5种光谱预处理方法对土壤有机碳含量定标模型精度的影响,同时进行了波段优选。结果表明：当光谱区域为1 380～1 450 nm,1 800～1 950 nm,2 050～2 300 nm,光谱数据采用Savitzky-Golay平滑＋多元散射校正＋一阶导数预处理,采用PLS的建模方法,主成分数为8时,建立的校正模型预测效果最佳。校正模型的R、RMSE、SEC分别为0.805 2、0.512 2、0.512 5;预测模型的R、RMSE、SEP分别为0.768 1、0.514 3、0.514 6。因此,利用近红外光谱技术可以实现土壤有机碳含量的快速估测,为林区实时、大面积、快速测定森林土壤有机碳含量提供了技术可行性。     

鲜红枣发酵酒生产工艺的研究

[目的]探讨鲜红枣发酵酒的生产方法。[方法]研究鲜红枣发酵酒时干酵母的选择、生产工艺流程、工艺条件及质量标准。[结果]结果表明,以宁夏新鲜灵武长红枣压榨汁为原料,采用法国莱蒙特干酵母活化后添加枣原汁发酵,经过滤、杀菌等操作制成鲜枣发酵酒,其口感醇正、澄清透明、性质稳定,具有长枣特有的风味,是果酒中的佳品。[结论]该方法为红枣深加工和发展地方经济、增加枣农收入提供参考。