花生油中黄曲霉毒素B1含量的荧光光谱表征

花生油在生产过程中极易受到黄曲霉毒素B1(Aflatoxin B1, AFB1)的污染。针对AFB1的传统检测方法操作繁琐、时效性差等问题,利用荧光光谱技术快速检测花生油中AFB1含量。首先通过三维荧光光谱确定最佳激发波长,使用K-means和自组织映射(Self organizing map, SOM)聚类算法对花生油中AFB1含量进行超标与否的定性鉴别,准确率均达95%以上;其次使用2种预处理算法和2种降维算法,选出竞争自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)为最佳的波长选择方法;随后将回声状态网络(Echo state network, ESN)用于AFB1的定量建模,同时与其他模型作比较,结果显示CARS-ESN模型获得了最佳AFB1含量预测效果;最后将麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm, SSA)用于对ESN参数进行寻优,最终预测集决定系数达0.984,均方根误差达2.13μg/kg。结果表明了荧光光谱技术结合ESN预测花生油中AFB1含量的可行性,为在线检测食用油中真菌毒素含...     

小麦种子发芽率近红外定量分析模型的优化

The backward interval partial least squares (BiPLS) and the synergy interval partial least squares (SiPLS) were applied to select the characteristic spectral regions representing the germination rate of 84 wheat seeds and build the near infrared (NIR) quantitative analysis model of wheat seed germination rate.Results from comparison showed that the models built by two variable selection methods had better predictive ability than full-spectral partial least squares(PLS) model.The optimal model was obtained by SiPLS with the calibration and prediction correlation coefficient(R) at 0.902 and 0.967 respectively, and ratio of performance to standard deviate (RPD) at 3.75.Based on this, the physical chemistry significance of characteristic spectral regions was analyzed.The characteristic spectral of wheat seed germination rate contained characteristic peaks of water, protein, starch, fiber, which were the internal nutrients of the seed that influence the germination ability, thus explaining the mechanism of measuring wheat seed germination rate using NIR to a certain extent.     

基于太赫兹衰减全反射技术的花生霉变程度判别

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变4类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0. 3～3. 6 THz)。利用傅里叶变换方法对时域光谱信号进行频域变换并进行加窗处理,然后对所得频域信号进行光学常数吸光度与吸收系数的提取,得到样本的光学常数信号,并进行特征波段筛选。在此基础上分别建立BP神经网络定性分析模型与SVM定性分析模型。实验表明,BP神经网络模型对花育36号花生霉变模型的预测集识别正确率为88. 57%,对鲁花9号花生霉变模型的预测集识别正确率为91. 40%;Lib-SVM模型对两个品种花生霉变的二分类模型、3类霉变花生的三分类模型的预测集识别正确率均为100%。应用太赫兹时域光谱技术结合SVM算法检测霉变花生仁效果良好,具有一定的可行性。     

基于高光谱与集成学习的单粒玉米种子水分检测模型

为建立单粒玉米种子水分含量的高精度检测模型,制备了80份不同水分含量的玉米种子样本。针对玉米种胚朝上和种胚朝下分别进行高光谱反射图像采集,每份样本取样100粒,波长范围为968.05～2 575.05 nm。采用PCA快速提取单粒种子光谱,经多元散射校正预处理后,分别采用随机森林(RF)和AdaBoost算法建立单粒种子水分检测模型,并集成两种算法特征提出基于加权策略的改进RF用于单粒种子水分含量建模。利用单粒玉米种子胚朝上的光谱信息建立的改进RF模型训练集相关系数R为0.969,训练集均方根误差(RMSEC)为0.094%,测试集R为0.881,测试集均方根误差(RMSEP)为0.404%;利用单粒玉米种子胚朝下的光谱信息建立的改进RF模型训练集R为0.966,RMSEC为0.100%,测试集R为0.793,RMSEP为0.544%。实验结果表明：改进RF的泛化能力和预测精度明显优于RF和AdaBoost算法;种胚朝上的单粒玉米种子水分含量检测模型优于种胚朝下的模型。高光谱检测技术结合集成学习算法建立的玉米种子水分检测模型预测精度高,稳健性好。     

基于近红外光谱的未知类别样品聚类方法

在近红外光谱分析中,针对大量样品参与建模时,需将样品集进行分类,以减少样品光谱变异范围,提高近红外模型的预测准确度。本文以来自中国各地的222份小麦样品为例,在未知样品组分含量和类别归属的前提下,结合样品的近红外光谱信息,采用基于试探的未知类别的样品聚类方法（最邻近规则法和最大最小距离算法）对样品集分类。其中,最邻近规则法在阈值T为1.9时,最大最小距离算法在阈值为样品间的最大距离的1/2时,分类建模指标均优于未分类所建模型。从分类实现过程和结果可以看出：基于试探的未知类别的样品聚类方法中无需多次训练,且对未知类别的样品集无需事先确定分类数目,但需要确定分类阈值,阈值不同,则分类结果会随之改变。研究为近红外建模过程中未知类别样品的分类提供了一种参考方法。     

相关成分分析法在大米直链淀粉波长选择中的应用

为挑选信息含量大、与样品组成或性质相关性较强的光谱区域参与建模,以提高校正模型的精度,采用相关成分分析法对大米直链淀粉的近红外光谱进行分析。结果表明:采用相关成分分析法进行波长选择后,建模波长点数减少为波长选择前的22%,模型预测值与标准值的相关系数R由0.921 2提高到0.973 0,交叉验证标准差(SECV)由3.404 3减小为1.977 4,预测标准差(SEP)由4.810 0减小为1.900 0,模型的预测能力得到显著提高。     

近红外光谱建模异常样品剔除准则与方法

介绍了近红外光谱PCR／PLS建模时，训练集中异常样品的危害，以及剔除异常样品常用的基于预测浓度残差准则。针对剔除异常样品的“一审”法具有将非异常样品错误地当作异常样品的局限性，提出了一种“二审”法，采用“回收”算子，使最终模型保留了更多的样品，使模型更具有代表性和稳定性，进一步提高通过近红外光谱模型进行农产品品质检测的精度。     

基于比色原理的直链淀粉测定仪稳定性分析

在对直链淀粉测定仪的稳定性进行系统分析的基础上,主要分析了非单色光、杂散光对直链淀粉测定仪稳定性的影响。设计了以单波长激光光源为直链淀粉测定仪光源的直链淀粉测定仪,试验验证了该仪器的稳定性。     

近红外光谱分析中定标集样品挑选方法研究

介绍了目前常见的几种定标集样品挑选方法：含量梯度法、Duplex法和Kennard-Stone法,并提出了新的挑选方法：GN距离法.该方法以全局距离来界定定标集样品范围,以邻域距离来剔除相似样品,根据不同的全局和邻域距离组合挑选出定标集样品建模,根据计算所得最小交叉验证误差SECV来确定最合理的定标集样品.通过实例,讨论比较了上述4种方法优缺点.结果表明：GN距离法能够在保持原始样品集覆盖范围的基础上,适量剔除异常样品,GN距离法挑选出的定标集所建模型具有较低的模型复杂度、较高的相关系数和较好的模型预测能力.     

ATR-FTIR结合PLS法检测农药溶液含量

研究了ATR-FTIR光谱法在痕量农药溶液含量分析中的PLS模型及其建模过程。分别以毒死蜱和炔螨特农药为样本配制微量农药溶液,对ATR-FTIR光谱数据进行差谱、基线校正以及其他预处理方法进行优化后,根据主成分分析的结果选取最佳主成分数,以各预处理方法优化后的光谱数据建立PLS模型。实验结果表明:主成分数为1的减去一条趋势线方法为毒死蜱和炔螨特农药溶液PLS模型最优优化方法,两种农药的模型评价参数分别为R毒死蜱=0.994 3,RMSECV毒死蜱=0.199,RMSEP毒死蜱=0.057 4;R炔螨特=0.994 7,RMSECV炔螨特=0.52,RMSEP炔螨特=1.83。