食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.583 6 mg/g和15.801 0 mmol/kg降低到了0.167 0 mg/g与9.989 3 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。     

基于近红外光谱的花椒品质检测技术

首次提出了建立基于单籽粒红花椒的近红外光谱定量分析模型,用于花椒的挥发油含量检测。由于花椒表面的不规则性,且采用单籽粒花椒扫谱导致光谱信号差异较大,所以采用全谱分析。为此,结合异常样品剔除方法及模型优化方法,共建立了74份红花椒的挥发油近红外模型。实验表明,所建立的单籽粒花椒挥发油的近红外定标模型具有较好的稳定性和预测能力(RSD<10%,RPD>3),从而为花椒育种及品质检测提供了快速和便捷的途径。     

基于近红外光谱的寒地水稻稻瘟病检测数据分析

为克服传统稻瘟病目测诊断正确率低的缺陷,以感染了稻瘟病的寒地水稻植株为研究对象,通过近红外光谱技术采集到了健康植株与染病植株不同部位光谱特征:叶瘟病3种病害等级光谱特征;谷粒瘟5种病害等级光谱特征和穗茎瘟4种病害等级光谱特征分析结果表明,得出的结论是,不同情况的植株都有各自的近红外光谱波段,这一结论为将来利用近红外光谱技术实现寒地水稻稻瘟病的实时检测奠定先期基础。     

基于CARS-PLS的食用油脂肪酸近红外定量分析模型优化

采用CARS波长变量挑选方法优化建模,对食用油中4种主要脂肪酸（棕榈酸、硬脂酸、油酸和亚油酸）进行近红外定量分析。应用预测浓度残差法剔除奇异样本后,对样品集光谱进行标准化预处理,通过CARS优选出的波长变量分别建立4种脂肪酸的偏最小二乘法（PLS）模型。与采用OPUS软件自动优化建模相比,CARS法所建模型的决定系数（R2）、交叉校验均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都优于后者所建模型。CARS法有效地简化了模型,且所挑选出的特征波长较少。     

基于近红外光谱扫描的马铃薯内部品质检测装置设计

设计了一种近红外光谱扫描的马铃薯内部品质检测装置,其结构包括马铃薯输送机构、近红外光谱扫描装置、拨叉机构、计算机处理系统和信号传感系统。采用近红外光谱对马铃薯营养成分及有害物质进行检测,样品无须用任何化学或物理方法处理,可直接检测,且检测速度快、环保,检测过程无污染;对样品无损耗,测定后仍可作它用;仪器的构造比较简单,易于维护。      

基于TrAdaBoost算法的近红外光谱模型传递研究

随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决.以食用油为研究对象,在主机上建立油酸质量比的极限学习机校正模型,利用迁移学习中的TrAdaBoost算法把主机模型传递到从机上,探讨标准化样品数量对模型传递效果的影响,并与直接标准化算法、缺损数据重构算法和极限学习机自编码器的模型...     

基于近红外光谱技术的农作物病害诊断

利用近红外光谱诊断农作物病害是近几年兴起的一种具有高效、准确和非破坏性的技术。为此,阐述了近红外光谱诊断农作物病害的原理;介绍了处理近红外光谱数据的关键技术以及建立光谱模式识别模型的方法;报告了近红外光谱技术在农作物病害诊断中的应用现状;提出了运用近红外光谱技术诊断农作物病害存在的难点;最后,指出了一些研究中有待解决的问题。     

基于近红外光谱的猪肉水分在线检测与分级

基于近红外光谱法,优化光纤探头检测距离并通过检测距离调节系统和多点同时检测,设计了猪肉水分在线检测分级系统。首先,为确定光纤探头与生鲜猪肉样品表面间的最佳检测距离,在13个不同检测距离下(5~29 mm)采集了54个样品的光谱,采用多元散射校正方法对原始光谱进行预处理,分别建立了第1波段(349~1 435 nm)、第2波段(1 037~1 761 nm)和双波段结合3种情况的含水率偏最小二乘回归模型,分析了不同检测距离和不同波段的模型,确认19 mm为在线检测分级装备的最佳检测距离。然后,通过检测距离实时调节系统动态固定最佳检测距离,设计了双波段多点同时检测系统,采集45个猪肉样品在静态条件和在线条件下的光谱,通过比较分析,两种情况下预测结果相近,从而证实了所设计的在线系统能够预测猪肉水分,并且双波段融合建模效果优于单波段,预测结果为:校正集相关系数和校正均方根误差分别为0.906和0.598,验证集相关系数和预测均方根误差分别为0.836和0.402。最后,利用独立的21个猪肉样品验证猪肉预测分级模型精度及稳定性,结果判断正确率为90.48%,表明可见近红外光谱法结合多点检测能有效地在线检测猪肉水分并分级。     

基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1 089～2 219 nm.对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析.结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1 100～1 400 nm和1 800～2 200 nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量.     

基于近红外光谱的微量成分(毒死蜱)检测技术研究

基于近红外光谱方法对测定溶液中微量毒死蜱的应用情况进行了研究,选择了两组不同背景的液体样本,对混合溶液中的有机磷农药应用近红外光谱法进行微量检测。选取溶液光谱的有效谱段,采用二阶导数＋17点平滑和一阶导数＋21点平滑预处理方法和最小二乘定量分析方法,对样品进行定量分析。结果表明,在两种背景下,近红外光谱法对分析混合溶液中的毒死蜱含量在3～10mg／kg之间的溶液样本取得了良好的测量效果。     

基于反应过程碱液电导率变化的食用油酸值检测

以食用油为试验材料,建立基于碱液与食用油混合反应过程碱液电导率变化的食用油脂酸值检测方法,并探讨碱液浓度、静置时间、油脂种类、温度、料液比等对测定结果的影响,建立了酸值模型,进行了模型的验证.结果表明:检测条件变化对测定结果影响均不显著;料液比为1∶10时,食用油酸值模型为y=0.002 4x -0.157 1(y为酸值;x为电导率变化值),R2=0.998 4.模型预测值与国标法测定的酸值高度线性相关,盲样验证相对误差均小于10％.     

基于傅里叶红外光谱重组技术的食用油检测改进研究

以食用油、无色矿物精油(OMS)、六羰基铬为试验材料,利用二维相关振动光谱技术对FTIR光谱重组(SR)检测中OMS特征吸收峰取代光谱标记物进行评价研究。结果表明在单一菜籽油体系中,有9个相关吸收峰可用于TVF预测定量分析。考虑不同因素影响,相关吸收峰减至4个。最优相关吸收峰测定OMS体积分数相关性好于标记物特征吸收峰,受混合样品极性变化影响较少。在食用油和OMS混合物中既可用光谱标记物也可用OMS溶剂本身相关吸收峰来扣除混合样品光谱中OMS部分。     

基于MC—UVE的土壤碱解氮和速效钾近红外光谱检测

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤碱解氮和速效钾含量.为了提高该分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响,原始光谱平滑后采用蒙特卡罗无信息变量消除方法(MC-UVE)对土壤碱解氮和速效钾的建模变量进行筛选,应用偏最小二乘方法(PLS)建立校正模型.对于碱解氮模型,采用MC-UVE PLS方法,建模变量减少为210,相关系数和预测均方差分别为0.84和17.1 mg/kg.对于速效钾的预测模型,采用MC-UVE方法后,建模变量减少为150,模型的预测相关系数为0.76,预测均方根误差为15.4 mg/kg.     

双孢蘑菇硬度的近红外漫反射光谱无损检测

以双孢蘑菇为试验材料,基于近红外漫反射光谱定量分析技术,研究其贮藏期间硬度无损检测模型的建立方法.采用偏最小二乘法对双孢蘑菇的近红外光谱进行分析,并且比较了4种(一阶导数、二阶导数、标准正交变量变换、多元散射校正)光谱预处理方法的建模结果.试验结果表明,在选定的光谱(5000～10000cm-1)范围内,二阶导数光谱预处理方法所建模型效果最佳,其校正决定系数为0.947 1,验证决定系数为0.826 1,说明基于近红外漫反射光谱的检测方法简便易行,可用于无损评价双孢蘑菇贮藏期间硬度的变化.     

不同预处理对近红外光谱检测脐橙VC含量的影响

为了研究适合近红外光谱无损检测脐橙VC含量的光谱预处理方法,比较了11种光谱预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响。结果表明,小波消噪效果最好,模型预测值与标准值的相关系数R达到0.9574,交叉验证预测均方差仅为3.90,最优光谱波段为7501.7~5449.8cm-1,主成分数为8。小波消噪是脐橙VC含量近红外光谱无损检测的有效光谱预处理方法。     

茶叶中低含量氨基酸近红外光谱定量分析模型研究

应用近红外光谱分析方法对茶叶中游离氨基酸进行定量分析。连续小波导数(CWD)和标准正态变量变换(SNV)用于光谱预处理;偏最小二乘回归(PLSR)方法用于校正模型构建;采用蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)方法和连续投影算法(SPA)对建模变量进行优化。结果表明,CWD-SNV方法可以有效地提高茶叶光谱质量,消除光谱的平移误差;基于MCUVE-SPA的变量筛选方法极大地改善了模型的精度,实现了建模变量的有效压缩,模型的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别由0.851和0.117改善为0.895和0.107,建模变量由4 148减小为18;当氨基酸百分含量大于0.1%时,近红外光谱结合化学计量学方法可以得到较优的定量分析模型。为茶叶中低含量氨基酸的分析提供了一种快速简便的分析方法。     

基于嗅觉和光谱技术融合的面粉脂肪酸值定量检测

提出了一种基于比色传感器数据和近红外光谱特征融合的储藏期面粉脂肪酸值的定量检测方法.开发比色传感器阵列、搭建便携式近红外光谱测量系统,分别采集不同储藏期面粉样本的比色传感器数据和近红外光谱.利用主成分分析分别对预处理后的比色传感器数据和近红外光谱数据进行特征降维,采用五折交互验证法在反向传播神经网络(BPNN)模型校正...