红松仁脂肪的近红外光谱定量检测

为实现红松仁脂肪无损、简便检测,利用近红外光谱分析技术对红松仁脂肪进行定量分析,用偏最小二乘法构建去壳红松仁脂肪定量分析模型,采用多种预处理方法优化模型,并且利用间隔偏最小二乘法、反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法进行特征波段的筛选。结果表明,红松仁光谱经一阶导数预处理后建立的模型最佳;波段优选可以提升模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最佳,其松仁脂肪模型校正集相关系数为0.911 4,验证集相关系数为0.882 0,验证集均方根误差为0.646 8。可见,经过优化后,模型的预测性能较好,实现了去壳红松仁脂肪的快速、无损检测。     

基于便携式近红外光谱仪检测梨可溶性固形物

探索采用便携式近红外光谱仪,利用不同光谱预处理算法及波长优选法建立检测模型检测梨可溶性固形物含量(SSC)的可行性。比较了一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)等9种预处理方法进行PLS建模的效果,确定最佳预处理方法。用相关系数法、无信息变量消除法(UVE)、向后区间偏最小二乘法(biPLS)和向后区间偏最小二乘法结合遗传算法(biPLS+GA)优选波长,用偏最小二乘法(PLS)建立梨SSC的定标模型,根据各个模型的校正集和预测集的相关系数(r)和交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)评价定标模型的精度和稳定性。结果表明:经过SNV预处理后的建模效果最好,校正集和预测集的相关系数r分别为0.890 8和0.868 9,RMSECV和RMSEP分别为0.592 5和0.630 8;相较于其他3种波长优选法,biPLS+GA方法不仅优选的波长数少,而且所建模型的预测效果更好,校正集和预测集的相关系数分别为0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分别为0.599 9和0.571 3。     

红松籽中脂肪的近红外光谱快速检测研究

采用近红外光谱分析方法对红松籽脂肪进行定量分析,建立红松籽脂肪的快速检测方法,利用多种预处理方法优化模型,同时采用间隔偏最小二乘法、反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法实现特征波段的选取。结果表明,红松籽样本光谱经矢量归一化预处理后建立的模型最佳;波段优选能够提高模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最优,其红松籽脂肪模型校正集相关系数为0.889 2,验证集均方根误差为0.765 1。由此可知,经过优化后,模型的预测性能较好,实现了红松籽脂肪快速、无损检测。     

基于近红外光谱的小麦种子发芽率测试

以534份发芽率水平不同的小麦品种种子为样品,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱数据,利用偏最小二乘法(PLS)建立其发芽率的无损测定校正模型,并对模型进行留一法交叉验证、外部验证。结果表明,经一阶导数和多元散射校正(MSC)预处理后,对7 502.3~4 246.8 cm-1波段范围所建模型的预测性能最佳,校正集决定系数R2为0.914 4,校正均方根误差(RMSEE)为7.38,平均绝对误差为5.925%;验证集决定系数R2为0.904 4,验证均方根误差(RMSEP)为7.91,平均绝对误差为6.467%。近红外光谱与种子发芽率具有较高相关性,利用近红外光谱技术快速测定小麦种子发芽率具有可行性。     

基于近红外光谱技术的大米掺伪定量判别

针对现在市场上常见的两种大米掺伪现象,利用近红外光谱技术结合化学计量学方法分别建立了大米中掺入低档米和掺入矿物油的定量分析模型。制配不同掺伪比例的大米样品,采集其近红外光谱,并选用标准正态变量变换、最大最小归一化、平滑和一阶导数4种方法对原始光谱进行预处理,分别结合偏最小二乘法建立PLS定量分析模型。通过对比建模结果选出的最优预处理方法是最大最小归一化,建立的掺低档米模型的校正集和预测集相关系数分别为0.9698和0.9845,均方根误差分别为8.66和6.46;掺矿物油米模型的校正集和预测集相关系数分别为0.9739和0.9888,均方根误差分别为0.106和0.0698。模型的预测精度和稳定性均很好,实现了对两种掺伪大米快速、准确的定量判别,为大米的品质监控提供了一种新的方法思路。     

基于近红外光谱无损检测的水果品质定量分析与预测

针对近红外光谱原理、检测技术及特点,利用近红外光谱检测漫反射技术在水果品质检测方法上的定量分析进行了深入系统研究.在光谱数据预处理上平滑和导数法最常见.建立模型以偏最小二乘法较常见.以遗传算法结合偏最小二乘法、小波分析结合偏最小二乘法等为代表的建模方法,其测量精度有所提高.模型优劣评价指标主要以相关系数(R)、校正集标准偏差(RMSEC)和预测集标准偏差(RMSEP)等参数决定.最后对相关研究进行展望.     

遗传算法结合区间偏最小二乘法在草莓酸度近红外光谱检测的研究

为探索近红外漫反射光谱技术快速无损检测草莓酸度的新方法,共采集了100颗草莓漫反射近红外光谱数据(波长范围1 000～1 800 nm).通过采用标准正交变换(SNV)对原始光谱进行预处理后,将全光谱分为10个子区间,通过样本交互验证法优化每个子区间的最佳主成分数并计算区间对应的交互验证均方根误差(RMSECV),得到第4个子区间(共 80个特征波长)对应的预测均方根误差最小.采用遗传算法对第4子区间内的波数点进一步优选出1 483,1 482,1 485,1 460 nm 4个波数点,用这4个波长的光谱信息建立的草莓近红外酸度模型预测集相关系数为 0.937 5,预测集均方根误差为 0.072.结果表明:间隔偏最小二乘法结合遗传算法能筛选出最优波长并能减少建模所用变量,提高检测精度,保证模型的稳健性.     

近红外光谱结合特征变量筛选方法测定茶汤中的氨基酸含量

采用透射方式获取茶汤的近红外光谱,利用特征变量筛选方法从茶汤的近红外光谱中提取氨基酸光谱信息,建立茶汤中氨基酸含量的快速检测模型.分别利用间隔偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)从茶汤的近红外光谱中提取微弱的氨基酸信息,建立其近红外光谱定量分析模型.结果表明,利用两种方法筛选的特征变量都避开了水的强吸收峰影响,但利用siPLS方法建立的模型性能明显好于iPLS的.最优的siPLS模型对校正集样本的相关系数为0.912,交互验证均方根误差为0.185;用预测集中独立样本检验模型性能,其相关系数为0.887,预测均方根误差为0.202.研究结果可为液体茶饮料中的成分实时快速检测提供参考.     

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。     

橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型研究

【目的】文章尝试建立橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。【方法】基于涵盖2个品种和6个割龄的橡胶树叶片钾素含量和光谱反射率,分别采用偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘-支持向量机(PLS-SVM)构建了橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、SG平滑(SG)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等预处理方法或方法组合对叶片原始光谱反射率进行预处理,通过筛选得到最佳预处理模式为SNV+SG+FD的组合方法,其中,SG平滑点数为7,多项式次数为1或2。【结果】利用验证集对PLS模型和PLS-SVM模型进行验证,结果显示,决定系数R~2分别为0.843和0.868,均方根误差RMSE分别为1.331和1.162 g/kg,相对分析误差RPD分别为2.414和2.764。【结论】2种模型均具有良好的估算效果,PLS-SVM模型具有更高的估算精度。