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。     

马铃薯可溶性固形物的近红外光谱快速定量模型及优化

[目的]为了检测马铃薯的饲用品质,用近红外光谱法建立马铃薯可溶性固形物含量(SSC)快速测定模型.[方法]以偏最小二乘法(PLS)建立原始光谱的校正模型为基础,用蒙特卡洛交互验证法剔除异常样本,经比较选择标准正态变量和均值中心化算法进行光谱预处理、光谱-参考值共生距离法划分样本集,然后对所得数据分别以PLS和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定量校正模型,并用竞争性自适应重加权采样法和风驱动-差分进化混合算法完成相应模型的特征波长和参数优化.[结果]优化的PLS模型和LS-SVM模型波长变量分别减至全光谱的8.67％、67.80％,二者的Rc 2、Rp 2、RMSEC、RMSEP、RPD分别为0.9708、0.9542、0.2586、0.2628、5.91和0.9873、0.9830、0.1705、0.1734、8.96,LS-SVM模型的各项性能指标全面优于PLS模型.[结论]2种定量模型均可用于马铃薯SSC的实际检测工作.     

近红外光谱技术测定水稻直链淀粉含量研究

以298份水稻种子为样本,用常规法测定直链淀粉含量,采用偏最小二乘法(PLS),优化建立精米直链淀粉含量近红外光谱预测校正模型.模型校正决定系数RC为0.95;校正标准差SEC为1.58;内部交叉检验决定系数RP为0.91,标准误差SEP为1.92.利用20个样品进行外部检验,预测值与真实值之间差异不显著,其相关系数达95%以上.定标模型预测性能较好,可以替代化学分析法快速测定水稻直链淀粉含量.     

可见近红外漫反射光谱法测定赣南脐橙的表面色泽

[目的]建立赣南脐橙颜色指标定量数学模型,探索用颜色进行水果分级的新方法。[方法]采用色差计来测量50个赣南脐橙样本的表面颜色,用近红外漫反射光谱并结合多元校正算法偏最小二乘法(PLS),建立了赣南脐橙颜色指标L、a、b的定量模型。[结果]在全波段范围内,原始光谱所建模型最佳,其颜色指标L所建校正模型相关系数(r)为0.933,预测均方根偏差(RMSEP)为1.330,完全交互验证相关系数(rcross)达0.926;颜色指标a所建校正模型相关系数为0.970,预测均方根偏差为1.524,完全交互验证的相关系数达0.967;颜色指标b所建校正模型相关系数为0.893,预测均方根偏差为2.676,完全交互验证的相关系数达0.875。[结论]原始光谱所建模型最好,但其模型的校正均方根偏差和完全交互验证均方根偏差都偏高。     

脐橙可溶性固形物含量的光谱检测技术研究

以晚熟脐橙为试材,采用近红外光谱技术与常规检测分析相结合的方法,对比和评价了基于果面和果汁光 谱信息的脐橙可溶性固形物(TSS)含量预测模型精度,并筛选了可溶性固形物预测特征光谱.通过对果面和果汁原 始光谱的多元散射校正(MSC)预处理,利用偏最小二乘法(PLS)分别建立了TSS预测模型,其中,当果面光谱主因 子为5时,其对于可溶性固形物预测相关系数为最大(R=0.8367)、预测均方根误差(RMSEP)为最小(RMSEP= 0.4903);而当果汁光谱主因子为8时,其对果汁可溶性固形物的预测相关系数为最大(R=0.9058)、预测均方根 误差为最小(RMSEP=0.5236).采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对果面和果汁光谱特征波段组合进行筛选, 获得果面光谱建模特征波段组合为1000~1107,1750~1857,2071~2177和2178~2284nm,建立的校正集和 预测集模型相关系数分别为0.9462和0.9020,RMSECV为0.3596,RMSEP为0.4309;获得用于果汁光谱建模 的特征波段组合为1000~1125,1251~1375,1376~1500和1626~1750nm,校正和预测模型相关系数分别为 0.9894和0.9596,RMSECV为0.1631,RMSEP为0.3128.结果表明:试验所筛选出的果面和果汁近红外光谱 特征波段组合建立的校正模型,均可用于晚熟脐橙TSS含量的无损检测,果汁光谱对于甜橙果实固形物含量预测 精度高于果面光谱,近红外光谱技术用于橙汁固形物检测是可行的.     

结合WT预处理的近红外光谱PLS算法预测鲜枣糖度

[目的]研究结合WT预处理的近红外光谱PLS算法模型预测鲜枣糖度的方法。[方法]用S-G、MSC、FD、SD、WT和WT＋MSC 6种预处理法,SMLR、PCR和PLS 3种算法模型,对60个鲜枣样品的近红外光谱数据进行预处理、糖度预测和建模精度分析,建立最佳算法的数学模型。[结果]在鲜枣糖度近红外光谱预处理阶段引进小波变换方法去除导数光谱噪声,得到了很好的去噪效果。不同的小波函数、分解尺度使消噪的结果有所不同。与常见的光谱预处理法相比,在选用db4-3小波函数、默认阈值情况下,采用WT＋MSC预处理及建模算法为PLS时所建立的模型最好,其相关系数R为0.919 02,校正集标准差RMSEC为0.863,预测集标准差RMSEP为1.71。[结论]结合小波变换预处理的PLS算法模型可有效预测鲜枣糖度,改善模型的预测精度。     

玉米秸秆磷含量近红外漫反射光谱的建模研究

利用近红外光谱(NIRS)技术,建立玉米秸秆磷含量的快速定量分析模型,有利于植物养分利用效率和遗传育种研究。本研究选取了来源广泛的200份玉米自交系秸秆样品,结合近红外光谱仪在4 000～10 000cm~(-1)波段处测量的秸秆样品的光谱数据和钼锑抗比色法测量的样品磷浓度,分别用偏最小二乘(PLS)、最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)、支持向量机(SVM)和回归树(RT)的方法,建立了玉米秸秆磷含量的近红外定量分析模型。5折交叉验证结果显示,PLS为最优建模方法,测试集预测值和真实值的相关系数(r_(test))为0.80±0.05,训练集的拟合相关系数(r_(training))为0.97±0.03。将PLS与不同的光谱预处理方法结合来优化模型,在11种预处理方法中,归一化以及平滑化的预处理方法效果最好,r_(test)均为0.80±0.05,与原始光谱数据相比相关性并未显著提高。随着训练集个体的增加,预测准确性不断提高,当训练集和验证集比例为8∶2时,预测相关系数为0.80,与留一法的预测相关系数(0.81)相当。综上,PLS建立的玉米秸秆磷含量的近红外定量分析模型预测准确性较高,可用于育种或者遗传学研究中磷含量的测定。     

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。     

近红外透射光谱法快速测定瓶装醋中挥发酸含量的研究

采用近红外光谱直接对瓶装醋进行透射检测。结果发现,玻璃包装对入射光源强度影响很大。采用室内外置光源解决此问题,在850～2000nm的波长范围内,采用偏最小二乘方法（PLs）对醋中的挥发酸含量进行了定量预测。结果表明,原始光谱结合PLs方法可以很好地预测瓶装醋中的挥发酸含量,校正样本和预测样本的相关系数分别为0．98、0．97;校正样本和预测样本的标准偏差分别为o．776、0．878。此外,对挥发酸含量起主要作用的波段主要集中在900nm和1100nm左右。     

长波近红外光谱在土壤总氮分析与稳定性中的应用

[目的]通过定标集、预测集、检验集的建模过程,采用偏最小二乘(PLS)方法结合波段选择建立土壤总氮快速分析的近红外(NIR)光谱模型。[方法]为了避免模型评价失真,基于随机性、相似性和稳定性,提出一种严谨的建模体系。将全谱扫描区(400～2 498nm)分成可见区(400～780 nm)、短波近红外区(780～1 100 nm)和长波近红外区(1 100～2 498 nm)。[结果]经过比较、检验,结果表明长波近红外达到了最好的模型效果和稳定性,最优PLS因子数为8,检验的预测均方根误差(V-SEP)和预测相关系数(V-RP)分别为0.118 g/kg和0.857,得到客观、稳定的预测模型。     

近红外光谱法快速测定烟草中淀粉含量

[目的]快速测定烟草中淀粉的含量。[方法]采用近红外(NIR)漫反射光谱仪扫描140个烤烟烟叶样品,连续流动法测定其淀粉的含量,多种参数方法对谱图进行处理,最后选择消除常数法对光谱进行预处理和偏最小二乘法对数据进行拟合,建立了烤烟中淀粉的NIR预测模型,并对这些模型进行了外部验证。[结果]淀粉的预测值与连续流动法测定值的平均相对偏差均在5%以内,精密度RSD均小于5%。[结论]该模型可快速测定烟叶中淀粉的含量,对控制烟草调制过程中淀粉的转化和烟草制品中的淀粉含量具有重要意义。     

基于近红外光谱不同波段的红松木材含水率预测分析

运用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),对所采集光谱进行一阶导数和二阶导数处理,并对未处理原始光谱、一阶导数处理光谱和二阶导数处理光谱分别在7个不同波段范围内建立红松含水率预测模型.结果表明红松样本近红外光谱经一阶导数处理,波段在1 000～2 100nm范围内所建模型最优,其校正集相关性系数为0.992 5,校...     

低场核磁共振结合多元校正对休闲豆干水分含量的快速测定

[目的]采用低场核磁共振仪对休闲豆干样品进行测量获取横向弛豫数据,结合多元校正方法对水分含量进行快速测定。[方法]使用直接干燥法测定豆干水分含量,测得的结果作为化学值。运用偏最小二乘(PLS)和误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)方法结合豆干样品的核磁共振数据与化学值建立多元校正模型,实现对豆干水分含量的快速测定。[结果]对于PLS与BP-ANN方法,校正集样品的水分含量预测值和化学值之间的相关系数分别为0.923 5和0.917 6,校正均方根误差分别为0.027 2和0.028 1;预测集样品的水分预测值和化学值之间的相关系数分别为0.918 9和0.921 5,预测均方根误差分别为0.024 8和0.022 3。[结论]2种方法都能快速而准确地对休闲豆干的水分含量进行预测。     

A NIR Technique for Rapid Determination of Soil Mineral Nitrogen

The objective of this investigation is to determine the possibility of rapidly sensing soil mineral-N content using near infrared (NIR) reflectance. Simulation studies were conducted to determine the ability of Partial Least Squares (PLS) and Principal Components Regression (PCR) techniques to relate NIR spectral data to soil nitrate content in the presence of interfering effects and experimental noise. The simulation studies revealed that both PLS and PCR techniques were quite robust in predicting soil nitrate content provided the calibration set included the same interfering effects. These techniques failed completely if the prediction set contained interfering effects which were not included in the calibration set. This implies that a site-specific calibration is necessary for this technique to work successfully. Laboratory tests using Yolo loam and Capay clay soil samples as well as verification tests using field soils (Yolo loam and Capay clay) mixed with nitrogen fertilizer indicated that soil mineral-N content can be determined using the NIR technique provided site-specific calibration is used.     

近红外透射光谱技术测定黍稷蛋白含量的研究(英文)

[目的]探索快速测定完整黍稷籽粒蛋白含量的方法。[方法]采用近红外光谱分析技术建立数学模型并进行预测,比较原始透射光谱经导数处理结合不同回归算法对模型的影响。[结果]分别经一阶和二阶导数处理后利用偏小二乘法和改进的偏小二乘法,4 种方法的分析效果相近,最优的是一阶导数结合改进的偏最小二乘回归法,黍稷蛋白定标模型的定标相关系数(RSQ)为0.880 6,定标标准误差(SEC)为0.342 4,交互定标标准误差(SECV)为 0.375 1,外部预测标准误差(SEP)为 0.454。[结论]以完整黍稷籽粒为样品所建立的蛋白 NITS 模型,可以用于黍稷蛋白含量的快速检测。     

基于近红外光谱技术的红枣水分无损检测

目的 基于近红外光谱技术的红枣水分无损检测,为红枣水分含量模型建立提供科学依据。方法 以塔里木大学园艺试验站红枣资源圃中的脆熟期馒馒枣和保德油枣的果实为试材,采用传统烘干法测定枣果实水分含量,并通过近红外光谱分析仪进行枣水分无损检测。对2个品种样本光谱进行样本集划分并使用预处理的方法Savitzky-Golay平滑法和偏最小二乘回归分析法(PLS)。结果 建立了含水量定量检测分析模型。共获得212个样本,馒馒枣和保德油枣分别为100和112个,2个品种随机校正模型为75和84个,验证模型分别为25和28个,用外部证实法建立样品校正模型和验证模型。建立光谱模型将试验组分别分为红枣含水量校正模型和验证模型。所建2种红枣水分检测模型中SEC(校正集标准偏差)值分别为1.01%和1.29%;SEP(预测标准偏差)值为1.65%和1.41%,2种红枣的校正集与验证集交互相关系数分别为0.878和0.883。结论 以S-G平滑法对光谱数据预处理,以偏最小二乘进行回归分析(PLS)。建立含水量定量检测分析模型对红枣进行水分检测,水分真实值和预测值的交互相关系数均高于0.850。2个品种校正模型和验证模型差异较小均在0.5%左右,建立了红枣近红外光谱和水分含量之间的对应关系。     

采后葡萄可溶性固形物含量的高光谱成像检测研究

提出一种应用高光谱成像技术检测葡萄可溶性固形物含量的方法。使用高光谱成像系统采集葡萄漫反射光谱,在500~1 000 nm光谱,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)进行光程校正,结合一阶微分(1-Der)、二阶微分(2-Der)、Savitzky-Golay(S-G)平滑方法及其组合对原始光谱进行预处理,建立可溶性固形物含量的偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)模型。结果表明:采用PLS和SMLR建模方法均取得较好的预测效果。采用经过MSC、1-Der和S-G平滑相结合预处理后的光谱建立PLS预测模型,校正集的相关系数Rc为0.979 1,RMSEC为0.265,预测集的相关系数Rp为0.962 0,RMSEP为0.372;采用原始光谱、1-Der和SG平滑相结合预处理后的光谱建立SMLR预测模型,校正集的相关系数Rc为0.967 8,RMSEC为0.327,预测集的相关系数Rp为0.947 2,RMSEP为0.394。以上表明,基于高光谱成像技术可以实现采后葡萄可溶性固形物含量的准确无损检测。     

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。