稻谷千粒质量近红外光谱定量分

利用近红外漫反射光谱分析技术对稻谷千粒质量进行了测定和研究。通过对70个不同品种的稻谷样本进行近红外光谱扫描,将获得的光谱进行10种不同方法的预处理,然后应用PLS方法建立稻谷千粒质量预测的定标模型,根据交互验证决定系数（R2）和交互验证标准差（RMSECV）进行最佳定标模型选择,最后依据稻谷千粒质量预测值与真实值间的相关系数（r）和预测标准误差（SEP）进行模型预测能力评价。结果显示,在光谱区间11998.9～7497.9＋6101.7～5449.8＋4601.3～4246.5cm-1、采用最小—最大归一化预处理方法建立的定标模型具有最大的交叉验证决定系数0.773和最小的均方根误差1.67g;以最佳定标模型预测的稻谷千粒质量与真实值之间的相关系数为0.945,预测标准误差为0.76g,表明近红外光谱分析技术可以用来进行稻谷千粒质量的快速测定。     

稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的波长选择方法

为研究波长选择方法对稻谷千粒质量近红外光谱分析(NIRS)模型预测能力的影响,用偏最小二乘法(PLS),在600~1 100 nm的波长区间,建立稻谷千粒质量的全光谱近红外光谱预测模型,得到模型的内部交叉验证系数为0.714,外部验证决定系数为0.659,内部交叉验证误差和预测误差分别为1.809和1.756。采用相关系数法、互信息法、逐步回归法、无信息变量消除方法、遗传算法和间隔偏最小二乘法对建模波长区间进行选择和优化,再以同样的方法建立稻谷千粒质量NIRS预测模型。结果显示,通过波长选择和优化后,不仅参与建模的波长显著减少,而且所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数均有所增大,交叉验证误差和预测误差均有所减小。其中,采用遗传算法进行波长选择后,所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数最大,分别为0.729和0.710,交叉验证误差和预测误差则分别降低了9.50%和5.72%,是6种方法中最优的。表明经过波长选择后,可以提高稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的预测能力。     

鱼粉中氨基酸近红外光谱定量分析

收集了145个鱼粉样本,应用偏最小二乘（PLS）方法,建立了鱼粉中17种氨基酸和总氨基酸NIRS定标模型。天冬氨酸、蛋氨酸、赖氨酸、苏氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、精氨酸、脯氨酸和总氨基酸的化学分析值与NIRS预测值的决定系数R^2都达到0．87以上,相对标准差均小于10％,相对分析误差均大于3;酪氨酸的决定系数R^2为0．8678,相对标准差为8．65％,相对分析误差为2．77;组氨酸、丝氨酸和半胱氨酸的决定系数R。分别为0．9005、0．7436和0．3541,相对标准差分别为14．19％、17．85％和33．85％,相对分析误差分别为2．96、1．98和1．04。结果表明,利用近红外光谱分析技术能够较准确地检测鱼粉中14种氨基酸;酪氨酸只能进行粗略估测;组氨酸、丝氨酸和半胱氨酸难于进行实际检测。     

基于近红外光谱的淀粉掺杂滑石粉检测方法研究

实验运用近红外光谱分析技术检测淀粉中掺杂滑石粉的含量;收集了国内常用的不同品牌不同种类的淀粉样本共32个,将滑石粉按不同浓度掺杂到淀粉中制备实验样本;选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用近红外光谱分析中的偏最小二乘法(PLS)进行定量分析研究。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关性较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测淀粉掺杂滑石粉是可行的。     

芝麻油掺伪的近红外透射光谱检测技术

采用近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘法分别建立芝麻油中掺入大豆油、玉米油和花生油的定量检测模型。实验配制不同比例的掺假芝麻油混合样品,采集样品在4 000～12 000 cm-1范围内的近红外透射光谱,把数据分为校正集与预测集。将4 420～12 000 cm-1波段的光谱进行各种预处理,最佳方法为平滑预处理,并利用间隔偏最小二乘波长筛选法(iPLS)选取光谱特征波段,最后采用偏最小二乘法建立掺假芝麻油的定标模型。结果显示:3种掺假芝麻油的PLS模型预测相关系数分别达到0.998、0.999、0.999,预测均方根误差分别为0.24%、0.24%和0.19%,具有较高的预测精度。实验证明近红外光谱技术对芝麻油掺假的快速检测具有可行性。     

基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法

针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)及BP神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的决定系数R2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.055 3,总偏差为0.0279 3;用BP神经网络预测总偏差为0.036 7。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。     

猕猴桃硬度近红外漫反射光谱无损检测

为了给猕猴桃成熟度判定提供一种无损检测手段,进行了基于近红外漫反射光谱定量分析技术检测冷藏期间猕猴桃硬度的试验研究。采用偏最小二乘法对“华优”猕猴桃的近红外光谱进行了分析,并且比较和讨论了4种光谱预处理方法的建模结果。试验结果表明,在全谱范围内,一阶微分光谱所建模型效果最佳,其校正相关系数为0.963,预测相关系数为0.852。     

贮藏稻谷霉菌菌落总数近红外光谱预测模型

贮藏稻谷常受到霉菌和毒素的侵染会引起稻谷品质下降,严重危害稻谷贮藏安全。近红外光谱技术具备非破坏性、分析速度快、成本低、稳定性好及污染小等优点,适合于稻谷中霉菌菌落总数快速检测。为此,构建了基于近红外光谱的稻谷霉菌和毒素检测数学模型。通过模拟稻谷贮藏试验,建立了贮藏环境温度和含水率对稻谷表面霉菌菌落总数影响规律的数学模型,该模型可以描述和预测稻谷表面霉菌菌落总数在贮藏仓内的变化规律,以指导稻谷安全贮藏。     

基于近红外光谱技术的叶面药液浓度检测

提出了一种应用近红外光谱技术快速检测叶面药液浓度的方法。采用漫反射测量方式获取了叶面药液的近红外光谱。选用标准偏差归一化、三点滑动平均滤波和一阶导数为最优组合预处理。通过7种波段方案的对比,得出最优波段为350～1 900 nm。采用偏最小二乘法建立了叶面药液质量浓度与光谱反射率的定量分析模型。其预测集相关系数为0.994,预测均方根误差为0.039。结果表明,利用近红外光谱技术检测叶面药液浓度具有实际指导意义。     

不同预处理可见-近红外光谱对农作物秸秆热值预测的影响

热值是反映农作物剩余物作为燃料利用潜力的重要参数。运用氧弹方法测试热值费时费力。基于可见-近红外光谱分析技术,分别对采用了不同预处理方法处理的光谱建立了5种农作物秸秆的偏最小二乘法（PLR）和主成分回归方法（PCR）热值模型,分析了预测模型的准确性与稳定性。结果显示,10点平滑的PLR模型效果最好,预测相关系数R2和预测标准差RMSEP分别为0.853 7和0.443 4。过多的平滑点处理产生了过平滑现象,导致模型性能变坏,采用了微分处理和多元散射校正（MSC）处理的光谱预测模型性能未见明显提高。研究结果可为热值快速测试设备的研发提供基础数据和数学模型优化支持。      

基于圆筒瞬态热流法的短粒型稻谷导温系数的测定

根据圆筒瞬态热流法的理论模型 ,利用自制的导温系数测定仪 ,对产于我国南方地区的短粒型稻谷的导温系数进行了测定 ,并研究了含水率对稻谷导温系数的影响。结果显示 ,在 2 0～ 80℃的温度范围内 ,对于含水率在 6 .4 8%～ 19.8%的稻谷 ,其导温系数与含水率之间不具有线性相关性。置信度为 95 %时 ,短粒型稻谷的导温系数为 (0 .14 6± 0 .0 0 3)μm2 / s。     

冬小麦拔节期冠层温度与产量的关系研究

通过对13个冬小麦品种拔节期的冠层温度、产量、千粒重、抗旱指数及其关系研究得出,产量与拔节期冠层温度表现出负相关趋势,而千粒重与冠层温度表现出正相关趋势,且灌水处理的拔节期冠层温度对产量及千粒重的影响要大于不灌水处理,拔节期冠层温度对千粒重的影响显著于对产量的影响。安丰88、石05-7494对水分的敏感性较差,抗旱性较好,产量较高,只是前者拔节期冠层温度高,后者拔节期冠层温度低,适合干旱地区栽种。     

基于可见近红外光谱结合不同光谱选择方法检测生姜含水率研究

快速检测生姜含水率对生姜的存储加工和国际贸易非常重要。本文应用可见近红外光谱快速检测生姜含水率,采集330个生姜的可见近红外光谱(光谱范围350~1800nm),然后用烘干法测定生姜的含水率,把330个生姜样本按照含水率的大小以2:1的比例分成校正组和预测组。应用专业知识法、偏最小二乘法和遗传算法三种光谱选择方法建立生姜含水率的预测模型,其模型的精度比应用全光谱(包含1451个光谱变量)所建立的模型精度高。通过比较,应用遗传算法所得预测模型的效果最好,选定的光谱数和因子数分别是300和6,预测组的相关系数、均方根误差和分别是0.9900和4.4440。     

基于EPR数据挖掘方法的稻田土壤重金属镉向水相析出特征

以湘中矿区典型重金属镉超标水稻田为研究对象进行原位实验,分析稻田淹水期土壤重金属镉向水相析出特征。基于统计及遗传编程方法的EPR数据挖掘技术,建立镉析出质量浓度与温度影响因子关系方程。结果表明,温度是镉向水相析出质量浓度的重要影响因子,相比传统的统计方法建立的线性及非线性方程,EPR具有一定的预测优势。稻田淹水期水温达到30℃时,溶解态镉质量浓度接近生活饮用水标准的限值,是地表饮用水水质安全的潜在威胁。     

桑蚕鲜茧干壳量的可见/近红外光谱无损检测

选择Savitzky-Golay平滑作为光谱数据的预处理方法,根据偏最小二乘模型的回归系数进行有效波长的选取,最终筛选出了桑蚕鲜茧干壳量指标在可见/近红外光谱谱区的7个有效波长,并结合多元线性回归建立干壳量的检测模型.该模型运算简单且检测精度较高,预测决定系数和剩余预测偏差分别为0.7587和2.0464,是应用可见/近红外光谱检测桑蚕鲜茧干壳量的理想模型.