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    近紅外光譜

    • 基于ResNet的森林土壤碳含量近紅外預(yù)測模型
      對象,利用近紅外光譜(NIRs)技術(shù),建立SOC預(yù)測模型。利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet18)算法建立預(yù)測模型,從光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理(一階導(dǎo)數(shù)(1D)+Savitzky-Golay(SG)卷積平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)、SG卷積平滑和去趨勢(DT))和批量2個角度對模型進(jìn)行優(yōu)化,并將該模型與偏最小二乘回歸(PLSR)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VGG19模型進(jìn)行對比。研究結(jié)果表明,利用1D+SG卷積平滑組合的方式進(jìn)行預(yù)處理,批量大小為15,

      森林工程 2023年6期2023-11-28

    • 基于多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的可見/近紅外光譜識別木材研究
      基于可見/近紅外光譜技術(shù)探究一種快速、準(zhǔn)確的木材識別方法。以8種進(jìn)口木材為研究對象,運(yùn)用多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(MEMD)和最大互信息系數(shù)(MIC)的方法對采集的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分解、篩選和重構(gòu),進(jìn)而利用連續(xù)投影法(SPA)進(jìn)行特征波段提取,再結(jié)合XGBoost分類器進(jìn)行分類識別。為進(jìn)一步驗(yàn)證該方法的可行性,將提出的木材識別方法分別與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法和傳統(tǒng)的支持向量機(jī)(SVM)、K近鄰分類算法(KNN)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Ne

      森林工程 2023年4期2023-08-08

    • 流形學(xué)習(xí)在紅松籽仁蛋白質(zhì)含量近紅外檢測中的應(yīng)用
      白質(zhì)含量的近紅外光譜分析技術(shù),在用變量標(biāo)準(zhǔn)化校正+一階導(dǎo)數(shù)+小波變換對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,分別運(yùn)用主成分分析、改進(jìn)型局部線性嵌入、局部切空間對齊、黑塞特征映射進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的降維處理,分別構(gòu)建偏最小二乘、嶺回歸、支持向量回歸、極度梯度提升數(shù)學(xué)模型。結(jié)果表明,改進(jìn)型局部線性嵌入+支持向量回歸法建立的參數(shù)優(yōu)化模型質(zhì)量最佳。其降維方法優(yōu)化參數(shù)為:維度取4,鄰域數(shù)取50;驗(yàn)證集均方差均值為0.568 1,驗(yàn)證集皮爾遜相關(guān)系數(shù)均值達(dá)0.940 8??梢?,模型的

      江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2023年1期2023-06-08

    • 基于近紅外光譜的陳化大米定性鑒別和摻假分析方法
      。該文基于近紅外光譜與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,提供了一種陳化大米以及不同程度的混摻大米的定性定量檢測方法。研究中將原始近紅外光譜數(shù)據(jù)采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換預(yù)處理后,建立核極限學(xué)習(xí)機(jī)分別用于陳化大米的定性判別和摻假大米的定量分析,其準(zhǔn)確度和R2分別達(dá)到90%和0.889 2。引入北方蒼鷹優(yōu)化算法用于模型的兩個重要參數(shù)尋優(yōu),結(jié)果表明北方蒼鷹優(yōu)化算法能有效提高核極限學(xué)習(xí)機(jī)的性能,測試集預(yù)測準(zhǔn)確度和R2分別提高約5%和0.054 1,為陳化大米的定性定量鑒別提供了新方法

      食品安全導(dǎo)刊 2023年5期2023-05-30

    • 基于原煙外觀圖像和近紅外光譜的煙葉感官質(zhì)量模型研究
      物理特性及近紅外光譜對其感官質(zhì)量的影響,找到一種可以客觀反映煙葉感官質(zhì)量的方法。選取了四川3個產(chǎn)地、3個部位、10個等級和2個品種的單料煙,以組為單位進(jìn)行采集,每組10片,共采集煙葉7897片。使用變量標(biāo)準(zhǔn)化(SNV)方法對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,用Standard Scaler方法對煙葉外觀指標(biāo)、物理特性、校正后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。采用主成分分析(PCA)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。分別運(yùn)用二次判別分析算法(QDA)、K近鄰算法(KNN)、支持向量機(jī)(SVC)構(gòu)建

      甘肅農(nóng)業(yè)科技 2023年3期2023-04-20

    • 飼料玉米品質(zhì)分析的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法
      飼料玉米;近紅外光譜;Rank-KS算法中圖分類號:S816? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? 文章編號:1674-1161(2022)03-0057-04 玉米是用途最為廣泛的飼料作物,可為家禽和牲畜提供多種生長所需的營養(yǎng)成分,被稱為“飼料之王”。粗蛋白含量是評價(jià)飼料玉米品質(zhì)最常見和最重要的指標(biāo),傳統(tǒng)的粗蛋白含量檢測主要采用實(shí)驗(yàn)室濕化學(xué)方法,存在檢測周期長、試劑種類多且用量大、操作繁瑣等缺點(diǎn)。近紅外光譜分析技術(shù)具有無損、快速、樣品前處理簡單、多組分同時(shí)在線檢

      農(nóng)業(yè)科技與裝備 2022年3期2022-07-15

    • 延胡索配方顆粒多指標(biāo)成分的近紅外光譜快速檢測方法
      素多指標(biāo)的近紅外光譜快速檢測方法。方法以已知的延胡索配方顆粒水分、醇溶性浸出物、延胡索乙素、去氫延胡索甲素含量值為對照,運(yùn)用偏最小二乘法(PLS)選擇合適的光譜范圍及光譜預(yù)處理方法建立近紅外定量模型,并對驗(yàn)證集樣品各指標(biāo)成分的含量進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果水分、醇溶性浸出物、延胡索乙素、去氫延胡索甲素預(yù)測值與實(shí)測值的平均相對偏差分別為1.18%、2.19%、3.14%、1.73%,預(yù)測相關(guān)系數(shù) R2分別為0.979、0.915、0.948、0.962,準(zhǔn)確度較高。結(jié)論

      中國醫(yī)藥科學(xué) 2022年9期2022-07-13

    • 近紅外光譜技術(shù)快速檢測小龍蝦新鮮度
      要:應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對小龍蝦新鮮度的快速檢測。利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,通過對近紅外品質(zhì)分析儀采集的蝦肉絞碎前后光譜(850~1 050 nm)調(diào)整不同預(yù)處理方法、偏最小二乘法和組合算法,建立一種基于總揮發(fā)性鹽基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量的小龍蝦新鮮度定量預(yù)測模型。結(jié)果表明:采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換與一階導(dǎo)數(shù)結(jié)合的預(yù)處理方法模型預(yù)測效果最好,且絞碎后的蝦肉光譜比絞碎前建模效果更好;為滿足實(shí)際應(yīng)用需要,對絞

      肉類研究 2022年6期2022-07-06

    • 基于近紅外光譜技術(shù)的云南片煙綜合質(zhì)量評價(jià)
      為探索利用近紅外光譜技術(shù)快捷、全面評價(jià)片煙質(zhì)量的可行性,以2015—2017年初烤煙葉和復(fù)烤片煙為研究材料,使用偏最小二乘法等數(shù)據(jù)處理方法建立了片煙常規(guī)化學(xué)成分、香型、部位、感官質(zhì)量的近紅外光譜預(yù)測模型,驗(yàn)證模型效果后對2018—2019年度云南片煙質(zhì)量進(jìn)行了預(yù)測和評價(jià)。結(jié)果表明,2019年度較2018年度,化學(xué)成分呈現(xiàn)總糖、還原糖極顯著下降、總氮極顯著上升的趨勢;清香型指數(shù)略有下降;兩年上、中、下部位指標(biāo)差異不顯著;近紅外感官質(zhì)量模型評價(jià)的70個片煙中有

      中國煙草科學(xué) 2022年2期2022-05-27

    • 基于卷積降噪自編碼器的蘋果樹種鑒別模型研究
      基于可見-近紅外光譜數(shù)據(jù)集來識別蘋果樹種。首先,通過網(wǎng)格式搜索、平行實(shí)驗(yàn)的方法優(yōu)化了L1范數(shù)等參數(shù),提高了模型的魯棒性;然后,對比實(shí)驗(yàn)分析了CDAE-RF、主成分分析-隨機(jī)森林模型(PCA-RF)、K最近鄰分類算法等方法在不同噪聲水平下光譜識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)算法,新提出的CDAE-RF模型識別準(zhǔn)確率達(dá)97.92%,在加噪情況下具有更高的魯棒性。CDAE-RF模型降低了隨機(jī)森林算法對噪聲的敏感性,提高了噪聲光譜圖像識別的準(zhǔn)確性,為

      計(jì)算機(jī)時(shí)代 2022年5期2022-05-27

    • 近紅外光譜技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)展
      要:介紹了近紅外光譜分析技術(shù)(NIR)的原理與特點(diǎn),綜述其在水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)中育種育苗、養(yǎng)殖水水質(zhì)監(jiān)測和水產(chǎn)苗種飼料方面的應(yīng)用現(xiàn)狀,對近紅外光譜分析技術(shù)在水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)應(yīng)用中出現(xiàn)的問題進(jìn)行分析,并對其應(yīng)用規(guī)模預(yù)測和發(fā)展前景展望。關(guān)鍵詞:近紅外光譜;水產(chǎn)養(yǎng)殖;應(yīng)用;模型中國是世界水產(chǎn)養(yǎng)殖大國。作為世界上從事水產(chǎn)養(yǎng)殖歷史最悠久的國家之一,自改革開放以來,在以養(yǎng)為主的發(fā)展方針指導(dǎo)下,我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展迅猛,產(chǎn)業(yè)布局變化巨大,從傳統(tǒng)養(yǎng)殖區(qū)(沿海地區(qū)和長江、珠江流域等)逐步擴(kuò)

      河北漁業(yè) 2022年2期2022-02-19

    • 穩(wěn)定同位素、礦質(zhì)元素及可見-近紅外光譜技術(shù)在禽制品真實(shí)性鑒別中的應(yīng)用研究進(jìn)展
      術(shù)及可見-近紅外光譜技術(shù)在禽制品真實(shí)性鑒別中的應(yīng)用與發(fā)展趨勢,旨在為我國禽制品真實(shí)性鑒別研究提供參考。關(guān)鍵詞:禽制品;同位素;礦質(zhì)元素;可見-近紅外光譜Progress in the Application of Stable Isotope Techniques, Mineral Element Fingerprint and Visible-Near Infrared Spectroscopy in the Authenticity Identific

      肉類研究 2021年11期2021-12-23

    • 桂北桉樹人工林紅壤速效鉀含量高光譜反演模型研究
      詞 可見-近紅外光譜;近地遙感;線性模型;人工林;土壤信息中圖分類號 S 714.8? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 0517-6611(2021)21-0154-03doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2021.21.037開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):Hyperspectral Inversion Model of Available Potassium Content in Red Soil of Eucalyptus Pl

      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年21期2021-11-26

    • 近紅外光譜在線檢測技術(shù)在制藥行業(yè)總混工序的應(yīng)用
      要:為利用近紅外光譜分析技術(shù),降低片劑產(chǎn)品碎片率,合理控制混合時(shí)間以提高其生產(chǎn)效能,以某片劑顆??偦爝^程為對象,使用近紅外光譜在線檢測技術(shù)及設(shè)備,依據(jù)顆粒質(zhì)量指標(biāo),建立總混過程的定量和定性分析模型。在顆粒混合過程中實(shí)時(shí)在線監(jiān)控顆粒均勻度的真實(shí)情況,并對顆粒質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行在線預(yù)測,以消除人工檢驗(yàn)的滯后性,從而提高顆粒一次性合格率。關(guān)鍵詞:在線檢測;近紅外光譜;混合均勻度0??? 引言混合均勻度是影響醫(yī)藥產(chǎn)品品質(zhì)的重要因素,若混合不均勻,產(chǎn)品的配比就不一樣,尤其

      機(jī)電信息 2021年26期2021-11-06

    • 農(nóng)作物種子活力檢測方法研究進(jìn)展
      ;發(fā)芽率;近紅外光譜;高光譜成像中圖分類號:S5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B 文章編號:2095–3305(2021)06–0007–02種子從自然成熟到衰老,其活力會逐漸減弱。種子活力是衡量種子品質(zhì)的重要指標(biāo),綜合了種子發(fā)芽率、出苗率、幼苗生長潛力、植物抗性和生產(chǎn)潛力[1]。低活力種子的發(fā)芽率較低,種植成本較高;高活力的種子可以幫助人們節(jié)省時(shí)間、勞動力和物質(zhì)資源。因此,快速、高效的種子活力檢測方法有助于提高農(nóng)作物產(chǎn)量。1 發(fā)展歷程農(nóng)作物種植歷史悠久,但是關(guān)于農(nóng)作物種

      農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2021年6期2021-10-31

    • 近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用研究進(jìn)展
      飛摘 要:近紅外光譜技術(shù)作為一種快速、高效、無損的分析技術(shù),已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品檢測領(lǐng)域。近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,可有效實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)成分和質(zhì)量安全的檢測,亦可用于農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源和作物育種。該文綜述了近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用現(xiàn)狀,并對其今后的發(fā)展進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞:近紅外光譜;農(nóng)產(chǎn)品;檢測;應(yīng)用進(jìn)展中圖分類號 O657.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 1007-7731(2021)17-0155-04Application Research

      安徽農(nóng)學(xué)通報(bào) 2021年17期2021-09-26

    • 藥品檢測中近紅外光譜分析的應(yīng)用價(jià)值研究
      接影響。而近紅外光譜技術(shù)在藥品質(zhì)量監(jiān)測中存在明顯的優(yōu)勢,為探究其應(yīng)用研究,此次研究根據(jù)近紅外光譜原理,分析近紅外光譜在藥品質(zhì)量檢測中所具有的優(yōu)勢與劣勢,并總結(jié)出具體的應(yīng)用策略,保證近紅外光譜技術(shù)合理應(yīng)用的同時(shí),為今后藥品安全檢測提供參考?!娟P(guān)鍵詞】藥品檢測;近紅外光譜;安全檢測;應(yīng)用價(jià)值【中圖分類號】R927 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2096-5249(2021)06-0219-02紅外光譜是目前人們所發(fā)現(xiàn)的吸收光譜中首個非可見光區(qū),在紅外光譜和可見

      醫(yī)學(xué)食療與健康 2021年6期2021-09-17

    • 近紅外光譜測定小麥粉常規(guī)營養(yǎng)成分的模型優(yōu)化
      目的:應(yīng)用近紅外光譜(NIR)結(jié)合偏最小二乘法(PLS)建立小麥粉常規(guī)營養(yǎng)成分蛋白質(zhì)、水分和脂肪的含量預(yù)測模型,并選擇最佳模型。方法:收集117份小麥粉樣品的近紅外光譜,化學(xué)法測定蛋白質(zhì)、水分和脂肪的含量,利用主成分分析(PCA)隨機(jī)分組,81份樣品用于構(gòu)建模型、36份樣品用作驗(yàn)證模型的預(yù)測能力。探討波長范圍和光譜預(yù)處理方法對所建模型預(yù)測能力的影響。結(jié)果:3個營養(yǎng)成分預(yù)測能力最好的模型分別是:對于蛋白質(zhì),預(yù)處理采用矢量歸一化(SNV),波長選取7 505.

      中國食物與營養(yǎng) 2021年5期2021-09-10

    • 近紅外高光譜成像結(jié)合特征波長篩選識別小麥赤霉病癟粒
      霉病癟粒;近紅外光譜;無損檢測中圖分類號:?S123;TP391.41??文獻(xiàn)標(biāo)識碼:?A??文章編號:?1000-4440(2021)02-0509-08Abstract:?In order to realize rapid identification of unfilled grain from wheat infected by Fusarium, principal component analysis (PCA) combined with O

      江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2021年2期2021-06-30

    • 營養(yǎng)成分檢測與NIR預(yù)測模型構(gòu)建
      ;營養(yǎng)素;近紅外光譜;NIR預(yù)測模型中圖分類號:TS252.7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1001-5922(2021)07-0101-04Nutrient Component detection and NIR Prediction Model ConstructionLiu Jing, Gao Ying, Li Qian(Institute of Clinica

      粘接 2021年7期2021-04-27

    • 基于近紅外光譜的金鯧魚新鮮度快速檢測技術(shù)
      本研究擬用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行金鯧魚肉質(zhì)新鮮度的檢測,采用一階微分(1st Der)、二階微分(2nd Der)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction , MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(Standard normal variate transform,SNV)對金鯧魚魚肉的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,通過比較預(yù)測結(jié)果,確定多元散射校正為最優(yōu)預(yù)處理方法。分別采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回歸法(PCR)建立金鯧魚魚肉T

      江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2021年1期2021-03-25

    • 近紅外光譜快速檢測烏珠穆沁羊肉氨基酸含量
      要:利用近紅外光譜分析技術(shù)快速檢測烏珠穆沁羊肉中不同氨基酸含量。選取42 只相同飼喂條件、體質(zhì)量相近的6 月齡烏珠穆沁羊,采集背最長肌、臂三頭肌、股二頭肌3 個部位共126 塊肌肉樣本,采集樣本近紅外光譜并測定氨基酸含量。采用偏最小二乘法關(guān)聯(lián)光譜與氨基酸數(shù)據(jù),建立烏珠穆沁羊肉中17 種氨基酸的定量預(yù)測模型,最后以模型交叉驗(yàn)證均方根及校正決定系數(shù)(R2校正)、驗(yàn)證決定系數(shù)(R2驗(yàn)證)、預(yù)測模型的驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)偏差與預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差比值(ratio of stand

      肉類研究 2020年9期2020-12-14

    • 近紅外光譜在保障現(xiàn)代糧食供應(yīng)中的應(yīng)用
      方面剖析了近紅外光譜技術(shù),并研發(fā)了移動近紅外光譜產(chǎn)品。該產(chǎn)品提供卓越的近紅外光譜分析能力,可用于現(xiàn)代糧食供應(yīng)和安全領(lǐng)域,有助于更進(jìn)一步探索近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用。[關(guān)鍵詞]糧食供應(yīng);糧食安全;近紅外光譜;移動光譜儀;糧食檢測;追溯系統(tǒng)中圖分類號:S513 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.16465/j.gste.cn431252ts.2020091 背景糧食供應(yīng)是保障國家糧食安全、推進(jìn)全面建設(shè)小康社會的重要組成部分,深入研究糧食供應(yīng)與安全并且完善現(xiàn)代糧食供應(yīng)與

      糧食科技與經(jīng)濟(jì) 2020年9期2020-12-07

    • 基于在線近紅外技術(shù)的片煙煙堿均質(zhì)化系統(tǒng)研究
      。關(guān)鍵詞:近紅外光譜;煙堿含量;高低搭配;均質(zhì)化煙草作為我國的重要經(jīng)濟(jì)作物,其產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)系到煙草企業(yè)的發(fā)展。在煙草的眾多質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)中,煙堿又稱尼古丁,分子式為C10H14N2,其含量與煙草制品的濃度、勁頭、香氣量、香氣質(zhì)、余味、雜氣和刺激性等感官質(zhì)量存在對應(yīng)關(guān)系,直接影響了煙草制品評吸質(zhì)量[1-3]。目前國內(nèi)煙葉種植主要以農(nóng)業(yè)個體戶為主,不同來源的煙葉品質(zhì)存在較大的差異[4]。因此,需要在打葉復(fù)烤階段對煙葉按照一定的方式進(jìn)行混配,以達(dá)到均勻加工的目的。2

      科技風(fēng) 2020年29期2020-11-10

    • 基于近紅外光譜的新疆土壤鉛含量測定方法研究
      對象,利用近紅外光譜技術(shù)建立了該區(qū)農(nóng)田土壤中鉛含量的定量預(yù)測模型并對所建立的模型進(jìn)行優(yōu)化,以便快速測定土壤中鉛含量。結(jié)果表明:優(yōu)化后定量預(yù)測模型的校正集預(yù)測值與測定值之間的相關(guān)系數(shù)RC為0.99,校正集標(biāo)準(zhǔn)差SEC為0.96,驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)差SEP為1.27,交互檢驗(yàn)驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)差SECV為1.15,預(yù)測值與實(shí)測值的相對偏差為1.49%~9.00%。該定量模型具有較高的預(yù)測效果,可用于快速定量預(yù)測新疆北部農(nóng)田中土壤中鉛含量。關(guān)鍵詞:土壤;鉛含量;近紅外光譜;定量

      環(huán)境與發(fā)展 2020年9期2020-10-23

    • 基于調(diào)制近紅外反射光譜的土壤養(yǎng)分近場遙測方法研究
      究基于調(diào)制近紅外光譜,提出了一種土壤養(yǎng)分主動式近場遙測方法,可有效避免土壤反射自然光的干擾。該方法使用波長范圍1260~1610 nm的8通道窄帶激光二極管作為近紅外光源,通過測量8通道激光光束的土壤反射率,建立土壤養(yǎng)分中氮(N)關(guān)于土壤反射率的計(jì)量模型,實(shí)現(xiàn)了N的快速檢測。在74組已知N含量的土壤樣品中,選取54組作為訓(xùn)練集,20組作為預(yù)測集?;谝话憔€性模型,對訓(xùn)練集中土壤N含量與土壤反射率的定量化參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,篩選顯著波段后的計(jì)量模型R2達(dá)到0.97

      智慧農(nóng)業(yè)(中英文) 2020年2期2020-09-10

    • 近紅外光譜法同時(shí)測定橙汁中多種成分含量
      0種橙汁的近紅外光譜數(shù)據(jù),通過光譜預(yù)處理和特征波段的選擇,分別建立了橙汁中總糖、總氨基酸、維生素C和總酸的定量分析模型,模型的相關(guān)系數(shù)分別為0.996 3、0.963 1、0.988 0、0.999 2,交互驗(yàn)證均方差(RMSECV)分別為0.854 0、0.020 1、0.070 4、0.185 0。通過10種未知橙汁樣品含量和t檢驗(yàn)法對模型進(jìn)行檢測,結(jié)果顯示,模型穩(wěn)定性良好,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確。利用所建模型不需任何前處理,即可同時(shí)、快速、準(zhǔn)確地測定橙汁中總糖

      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年15期2020-09-06

    • 利用近紅外光譜技術(shù)快速檢測配方煙絲摻配均勻性的探討
      【關(guān)鍵詞】近紅外光譜;煙絲摻配檢測;均勻性;成分分析隨著卷煙產(chǎn)品的不斷發(fā)展,人們對于產(chǎn)品的質(zhì)量和精細(xì)程度有了越來越高的要求,這就需要廠商進(jìn)行更加精細(xì)、更加勻質(zhì)的加工。煙絲是卷煙產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵,從煙絲的生產(chǎn)加工到煙絲的配比,最后在到煙絲的摻配都要經(jīng)過嚴(yán)格的把關(guān)和篩選,只有如此,才能夠生產(chǎn)出真正高質(zhì)量的香煙?,F(xiàn)階段,各大煙草生產(chǎn)商都有著自己的煙絲摻配比例與配方,并且很多煙草生產(chǎn)上對于煙絲摻配均勻性沒有嚴(yán)格的界定標(biāo)準(zhǔn)。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,廠商對于煙絲摻配均勻

      科學(xué)導(dǎo)報(bào)·學(xué)術(shù) 2020年77期2020-09-06

    • 基于近紅外光譜的安吉白茶溯源模型的建立與驗(yàn)證
      吉白茶進(jìn)行近紅外光譜檢測,預(yù)處理方法分別采用SNV和MSC,通過LDA模型識別率比較二者優(yōu)劣,并通過PCA、K-means聚類和HCA聚類等方法進(jìn)行模型驗(yàn)證。采用SPSS分析聚類結(jié)果與樣品地理位置的關(guān)系。[結(jié)果] MSC預(yù)處理效果優(yōu)于SNV,LDA分析模型識別率可達(dá)100%。模型驗(yàn)證顯示,經(jīng)MSC預(yù)處理后,PCA方法可在前3個PC下清晰聚類,K-means和HCA聚類方法都可將266個產(chǎn)地內(nèi)和118個產(chǎn)地外樣品成功預(yù)測出。SPSS聚類分析顯示,7個安吉白茶

      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年13期2020-07-14

    • 基于近紅外光譜的普洱茶產(chǎn)地識別研究
      7份,利用近紅外光譜采集單個普洱茶樣本在1 100~2 498 nm的光譜數(shù)據(jù),分別采用主成分聚類分析法和判別分析法建立普洱茶產(chǎn)地識別定性分析模型。結(jié)果表明,2種分析模型的校正集正確識別率均大于90%,可用于普洱茶產(chǎn)地的識別。其中,基于判別分析方法建立的判別分析模型效果更好,其校正集和驗(yàn)證集的識別正確率達(dá)到98.15%和100%,更適用于普洱茶產(chǎn)地的識別。應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)可快速、無損識別普洱茶產(chǎn)地,為普洱茶產(chǎn)地檢測提供參考。關(guān)鍵詞:近紅外光譜;普洱茶;聚

      湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年5期2020-07-14

    • 基于偏最小二乘法的新疆杏可溶性固形物含量的無損檢測
      性固形物;近紅外光譜;偏最小二乘法;無損檢測杏是新疆南部的特色果樹之一,具有適應(yīng)性強(qiáng)、管理容易、果實(shí)早熟的特點(diǎn),常以杏麥間作、杏棉間作,因其經(jīng)濟(jì)效益高、生態(tài)效益明顯等特性,被廣泛種植。根據(jù)2018年新疆統(tǒng)計(jì)年鑒可知,新疆杏種植面積已達(dá)111 246 hm2,產(chǎn)量達(dá)933 088 t,成為當(dāng)?shù)剞r(nóng)民重要的經(jīng)濟(jì)來源。庫車小白杏是新疆重要的地方品種,其果實(shí)卵圓形、呈黃白色,果面光滑無毛,肉質(zhì)較細(xì),纖維素含量少,品質(zhì)上乘,是鮮食及加工的優(yōu)質(zhì)杏品種[1]。近紅外光譜

      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年9期2020-06-21

    • 基于近紅外光譜分析技術(shù)的水蜜桃產(chǎn)地溯源
      摘要:利用近紅外光譜分析技術(shù)對來自3個省份的水蜜桃進(jìn)行研究,比較主成分分析-線性判別分析(PCA-LDA)、 判別偏最小二乘法(DPLS)、 支持向量機(jī)(SVM)等方法對光譜數(shù)據(jù)識別的有效性差異。結(jié)果表明, SVM的準(zhǔn)確率和召回率均高達(dá)94.47%,明顯優(yōu)于 PCA-LDA和DPLS,更適用于水蜜桃產(chǎn)地溯源。關(guān)鍵詞:水蜜桃;產(chǎn)地溯源;近紅外光譜;主成分分析-線性判別分析;判別偏最小二乘;支持向量機(jī)中圖分類號:TS207.7文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1000-

      江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2020年2期2020-05-27

    • 近紅外光譜結(jié)合CARS-PLS模型檢測草莓可溶性固形物含量研究
      檢測,采用近紅外光譜結(jié)合競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法采樣(CARS)變量選擇以及多變量校正分析的測定方法。164個草莓樣本被分成校正集(123個)和預(yù)測集(41個)?;谌庾V數(shù)據(jù),通過CARS算法獲得了可以表征原始光譜信息的117個特征光譜變量。全光譜變量和特征光譜變量分別作為輸入構(gòu)建了偏最小二乘回歸PLS和多元線性回歸MLR模型,通過比較3類模型發(fā)現(xiàn),基于特征光譜的PLS模型(即CARS-PLS模型)對草莓內(nèi)部可溶性固形物含量測定性能最優(yōu),針對預(yù)測集樣本,模

      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年8期2020-05-20

    • 近紅外光譜分析技術(shù)在酒類成分檢測中的應(yīng)用
      內(nèi)容摘要 近紅外光譜分析技術(shù)是一種檢測速度快、分析準(zhǔn)確高、結(jié)果展示性非常好的綠色檢測技術(shù),在各個領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。文章簡述了近紅外光譜分析技術(shù)在酒類成分檢測方面的應(yīng)用,包括其在白酒酒醅、葡萄酒、果啤、保健酒、黃酒的成分檢測中的應(yīng)用,并討論了近紅外光譜分析檢測技術(shù)在人們健康保障方面所起的作用。關(guān)鍵詞 近紅外光譜 酒類檢測 健康保障1 引言傳統(tǒng)上對酒的鑒定只是利用酒的色、香、味來進(jìn)行鑒別,存在很大程度上的不準(zhǔn)確性,而且效率較低,近年來,在對酒類的研究中,

      博鰲觀察 2020年1期2020-05-08

    • 不同產(chǎn)地鎖陽近紅外光譜鑒別分析
      詞:鎖陽;近紅外光譜;主成分分析;產(chǎn)地鑒別中圖分類號:R284.1? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? 文章編號:1005-5304(2020)04-0066-04DOI:10.3969/j.issn.1005-5304.201904122Identification Analysis of Cynomorii Herba from Different Producing Areas Based onNear Infrared Diffuse Reflectanc

      中國中醫(yī)藥信息雜志 2020年4期2020-04-29

    • 基于近紅外光譜的水泥生料氧化物含量快速測定方法研究
      ?要?采用近紅外光譜分析技術(shù)快速測定了水泥生料中4種氧化物含量。 以漫反射方式采集不同水泥生料樣品的近紅外光譜,采用X射線熒光光譜法測定氧化物含量作為參考值,根據(jù)馬氏距離去除異常樣品,然后利用SPXY(Sample set partitioning based on joint X-Y distance)法將樣本集劃分為校正集和驗(yàn)證集,應(yīng)用向后間隔偏最小二乘和遺傳算法選擇最優(yōu)波數(shù)變量,采用偏最小二乘算法建立了4種氧化物的定量校正模型,顯示出了良好的預(yù)測效果

      分析化學(xué) 2020年2期2020-02-29

    • 不同品種雞蛋貯期S-卵白蛋白含量分析及其可見/近紅外光譜無損檢測模型研究
      , 可見/近紅外光譜能夠?qū)Σ煌贩N的S-卵白蛋白含量進(jìn)行無損檢測, 建立的通用預(yù)測模型為開發(fā)便攜式蛋白含量無損檢測裝置奠定了基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞?可見/近紅外光譜; 雞蛋; S-卵白蛋白; 相關(guān)性; 通用模型1?引 言雞蛋作為人們?nèi)粘I钪兄匾澄镏唬?其品質(zhì)的評價(jià)和預(yù)測一直是食品加工等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。卵白蛋白(Ovalbumin, Ova)是蛋清蛋白的主要成分, 占蛋清總蛋白的54%~63%, 卵白蛋白在貯存期間不可逆地轉(zhuǎn)化為一種熱穩(wěn)定形式S-型空間構(gòu)象異構(gòu)體

      分析化學(xué) 2020年2期2020-02-29

    • 近紅外光譜結(jié)合小波變換-隨機(jī)森林法快速定量分析甲醇汽油中甲醇含量
      了一種基于近紅外光譜(Near infrared spectroscopy,NIR)結(jié)合小波變換-隨機(jī)森林(Wavelet transform-Random forest,WT-RF)的用于甲醇汽油中甲醇含量快速定量分析的方法。采用傅里葉變換紅外光譜儀采集54個甲醇汽油樣品的光譜,并進(jìn)行光譜解析;探究不同光譜預(yù)處理方法對樣品NIR光譜的處理效果,重點(diǎn)探究基于不同小波基函數(shù)與小波分解層數(shù)的小波變換(Wavelet transform,WT)光譜預(yù)處理效果,并

      分析化學(xué) 2019年12期2019-12-20

    • 遺傳模擬退火算法在玉米秸稈纖維素含量檢測中的應(yīng)用
      ?要?利用近紅外光譜分析方法預(yù)測了玉米秸稈纖維素的含量。針對近紅外光譜的高維高相關(guān)性的特點(diǎn),探討在對玉米秸稈纖維素建立偏最小二乘(PLS)預(yù)測模型時(shí)的特征波長篩選問題。首先探討了聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(SIPLS)和后向區(qū)間偏最小二乘法(BIPLS)的區(qū)間劃分?jǐn)?shù)對算法效果的影響。在SIPLS和BIPLS的基礎(chǔ)上,利用遺傳模擬退火算法(GSAA)進(jìn)行二次特征波長篩選,進(jìn)一步提高模型的預(yù)測精度和建模效率。結(jié)果表明:相對于PLS方法,3種算法單獨(dú)使用均能夠提高所建

      分析化學(xué) 2019年12期2019-12-20

    • 近紅外光譜技術(shù)法快速鑒別茶油摻偽
      目的]采用近紅外光譜技術(shù)法,快速鑒別茶油摻偽。[方法]基于近紅外光譜技術(shù),比較馬氏距離聚類分析法與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立茶油與摻有菜籽油、棕櫚油摻偽茶油的模式識別模型。[結(jié)果]采用馬氏距離聚類分析法建模時(shí),參數(shù)如下:光譜一階導(dǎo)數(shù)處理后,結(jié)合SNV、Norris Derivative濾波方法,經(jīng)主成分分析法,提取8個主成分,模型對預(yù)測集樣本的準(zhǔn)確率達(dá)100%;采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模時(shí),參數(shù)如下:輸入向量為前8個主成分的33個吸收峰,隱含層神經(jīng)元個數(shù)為15,

      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年19期2019-12-14

    • 黃酒發(fā)酵過程理化指標(biāo)的近紅外光譜快速檢測方法研究
      黃酒醪液的近紅外光譜,并應(yīng)用近紅外技術(shù)結(jié)合偏最小二乘方法(PLS)建立一種能夠同時(shí)測定黃酒醪液酒精度、總酸和總糖的定量分析模型。結(jié)果顯示:優(yōu)化后3種指標(biāo)模型的決定系數(shù)(R)分別為0.99、0.91和0.98,交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSECV)分別為0.42、0.32和1.19;模型進(jìn)行外部驗(yàn)證時(shí),預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSEP)分別為0.45、0.35和2.01,預(yù)測平均相對偏差分別為3.37%、4.57%和4.66%,滿足黃酒發(fā)酵過程中對樣品分析檢測精度的要求。

      中國測試 2019年3期2019-11-15

    • 淺談近紅外光譜分析在藥品檢測中的應(yīng)用
      分重要的。近紅外光譜良好的傳輸性能、不會損害藥品、工作效率高、適應(yīng)性強(qiáng)、成本低且環(huán)保的分析檢測技術(shù)應(yīng)用在藥品檢測中也是順其自然的,不僅避免了傳統(tǒng)藥品檢測中可能出現(xiàn)的問題,還促進(jìn)了我國制藥行業(yè)的發(fā)展,為我國醫(yī)藥行業(yè)不斷前行保駕護(hù)航。文章分析了光譜原理以及近紅外光譜分析技術(shù)的特點(diǎn),并且探究了近紅外光譜分析在藥品檢測中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞:近紅外光譜;藥品檢測;應(yīng)用1光譜原理近紅外光是一種電磁波,主要介于紅外光與可見光之間。近紅外光譜是一種由分子振動的非諧振性將分子振

      名城繪 2019年6期2019-10-21

    • 近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的應(yīng)用探究
      文將從當(dāng)前近紅外光譜技術(shù)的概況出發(fā),對檢測農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)中近紅外光譜技術(shù)的主要應(yīng)用進(jìn)行分析與探究,希望為相關(guān)人員提供一些幫助和建議,更好地運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)。關(guān)鍵詞:品質(zhì)檢測;農(nóng)產(chǎn)品;近紅外光譜0 引言近紅外光譜技術(shù)具備測量便捷、維持樣品原樣、測量迅速等多種優(yōu)點(diǎn),這使其得到了農(nóng)產(chǎn)品、化工產(chǎn)品、藥物、食品等領(lǐng)域定量分析、定性分析的廣泛應(yīng)用。伴隨近紅外光譜技術(shù)幾十年的發(fā)展,當(dāng)前的近紅外光譜技術(shù)已經(jīng)逐漸趨于成熟,能夠成功地對大量農(nóng)作物樣品展開快速地分析,檢測其品質(zhì)、

      炎黃地理 2019年5期2019-10-20

    • 八段錦身心鍛煉對老年人語言流暢性的影響
      言流暢性;近紅外光譜中圖分類號:G 804.8? ? ? ? ? 學(xué)科代碼:040302? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:AAbstract:Objective:speech fluency test(VFT) and near-infrared spectroscopy (NIRS) were used to investigate the effects of Baduanjin mind-body(BDM) exercise on the cogni

      首都體育學(xué)院學(xué)報(bào) 2019年4期2019-10-08

    • 淺析近紅外光譜分析技術(shù)在煙草成分分析中的可用性
      【摘 要】近紅外光譜信息和有機(jī)物的構(gòu)造有著緊密的關(guān)系,近紅外光譜分析技術(shù)能用于探討和檢測煙草的很多品質(zhì)特點(diǎn)。作者重點(diǎn)簡述近紅外分析工藝和它在煙草運(yùn)用中所需的提前處理、降維和建模措施。在這個前提上,主要研究了近紅外分析工藝在煙草組成定量預(yù)測中的運(yùn)用?!娟P(guān)鍵詞】近紅外光譜;煙草;成分;分析近紅外光譜分析技術(shù)普遍運(yùn)用到食品行業(yè)、石油行業(yè)、化工行業(yè)、制藥行業(yè)等方面。近紅外技術(shù)在煙草工業(yè)中被普遍運(yùn)用到水分的測量,此外,該分析技術(shù)也不斷運(yùn)用到其他成分的定量分析和探討。

      智富時(shí)代 2019年8期2019-09-23

    • 微波干燥技術(shù)在卷煙近紅外快速預(yù)測中的應(yīng)用
      煙末樣品在近紅外光譜圖和主成分空間分布上有明顯的差異,說明水分含量對卷煙樣品的性質(zhì)有較大影響;(2)微波和烘箱干燥后的樣品經(jīng)近紅外模型預(yù)測后發(fā)現(xiàn),卷煙煙末樣品的預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定性整體優(yōu)于煙絲樣品,微波干燥1、2 min后的預(yù)測結(jié)果能達(dá)到甚至優(yōu)于傳統(tǒng)烘箱 40 ℃ 干燥2 h的模型預(yù)測結(jié)果。綜合來看,將微波快速干燥技術(shù)應(yīng)用于卷煙煙末樣品的近紅外快速預(yù)測是可行的,但對于卷煙煙絲樣品不適宜。關(guān)鍵詞:近紅外光譜;微波;烘箱;干燥;含水率中圖分類號: O657.33 ?

      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年7期2019-09-17

    • 近紅外光譜在制藥過程控制中的應(yīng)用分析
      祁俊摘要:近紅外光譜技術(shù)(NIR)是一種高效快速的現(xiàn)代分析技術(shù),它綜合運(yùn)用了計(jì)算機(jī)技術(shù)、光譜技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)等多個學(xué)科的最新研究成果,以其獨(dú)特的優(yōu)勢在多個領(lǐng)域得到了日益廣泛的應(yīng)用。近紅外光譜技術(shù)在制藥過程控制應(yīng)用主要表現(xiàn)在對原料藥的主要活性成分,結(jié)晶狀態(tài)、粒徑、旋光性和密度進(jìn)行檢測,對只要過程中的混合均勻性,干燥過程水分,注射用產(chǎn)品滅菌,膜衣厚度,粒徑,主要成分和中間產(chǎn)物濃度,溶出度,藥物中微生物定性定量監(jiān)測。關(guān)鍵詞:近紅外光譜;制藥過程控制;應(yīng)用分析;藥

      名城繪 2019年5期2019-09-10

    • 滑皮金桔糖度的近紅外光譜無損檢測技術(shù)
      目的】采用近紅外光譜技術(shù)對滑皮金桔的糖度開展無損檢測技術(shù)研究,為今后實(shí)現(xiàn)滑皮金桔在線糖度品質(zhì)分級分選提供參考依據(jù)?!痉椒ā恳訬IR Magic 1100型便攜式果品近紅外光譜分析儀為主要研究設(shè)備,對采集的滑皮金桔光譜分別進(jìn)行S-G卷積平滑(SG-smooth)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)和多元散射校正(MSC)處理,結(jié)合偏最小二乘法建立滑皮金桔糖度預(yù)測模型并進(jìn)行驗(yàn)證?!窘Y(jié)果】建模的最佳光譜波段為720~920 nm;光譜采用SG-smooth處理后建立模型

      南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2019年4期2019-09-10

    • 滑皮金桔糖度的近紅外光譜無損檢測技術(shù)
      目的】采用近紅外光譜技術(shù)對滑皮金桔的糖度開展無損檢測技術(shù)研究,為今后實(shí)現(xiàn)滑皮金桔在線糖度品質(zhì)分級分選提供參考依據(jù)?!痉椒ā恳訬IR Magic 1100型便攜式果品近紅外光譜分析儀為主要研究設(shè)備,對采集的滑皮金桔光譜分別進(jìn)行S-G卷積平滑(SG-smooth)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)和多元散射校正(MSC)處理,結(jié)合偏最小二乘法建立滑皮金桔糖度預(yù)測模型并進(jìn)行驗(yàn)證?!窘Y(jié)果】建模的最佳光譜波段為720~920 nm;光譜采用SG-smooth處理后建立模型

      南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2019年4期2019-09-10

    • 近紅外光譜法快速檢測赤芍配方顆粒芍藥苷和浸出物含量
      出物含量的近紅外光譜測定方法。選用積分球系統(tǒng)測定樣品的近紅外光譜,定量模型的預(yù)處理方法采用多元散射校正和一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行處理,光譜范圍分別為5 492~5 103 cm-1,7 428~7 201 cm-1,6 942~5 322 cm-1。結(jié)果表明,定量模型中芍藥苷含量和浸出物含量的最佳主因子數(shù)分別為7和6,內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差分別為0.082 6和0.226 0,決定系數(shù)(R2)分別為0.981 7和0.982 4,系統(tǒng)精密度RSD值分別為1.1%和0.9%

      河北工業(yè)科技 2019年1期2019-09-10

    • 近紅外光譜法檢測芝麻油中摻假大豆油
      cm-1的近紅外光譜來采集樣品,通過The Unscrambler 9.7軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,建模集的Correlation和RMSEC分別為0.998 749和1.410 906,預(yù)測集的Correlation和RMSEP分別為0.837 732和20.375 10。為了選出最優(yōu)波段進(jìn)而利用MATLAB再次建模,分別采用IPLS和SIPLS對波長進(jìn)行篩選,得到IPLS建模集的Correlation為0.998 465和RMSEC為1.562 843,

      糧食科技與經(jīng)濟(jì) 2019年5期2019-09-10

    • 近紅外光譜技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢測中的研究進(jìn)展
      【摘?要】近紅外光譜(near-infrared spectrum,NIRS)是光譜測量技術(shù)的一種,具有測量速度快、分析精度高及對樣品無損傷等優(yōu)勢。本文介紹了NIRS技術(shù)的原理,探討了NIRS的技術(shù)特點(diǎn)、研究現(xiàn)狀及在醫(yī)學(xué)檢測中的應(yīng)用,并對其未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。【關(guān)鍵詞】近紅外光譜;無創(chuàng)血糖檢測;血氧飽和度檢測;功能近紅外光譜1引言近紅外光區(qū)是指波段范圍在780-2500nm之間的電磁波,發(fā)生在該區(qū)域的吸收譜帶對應(yīng)于分子基頻振動的倍頻和組合頻。利用近紅外光

      科學(xué)導(dǎo)報(bào)·科學(xué)工程與電力 2019年42期2019-09-10

    • 制漿材木質(zhì)素含量近紅外分析模型傳遞研究
      兩臺便捷式近紅外光譜儀間的傳遞,對制漿材木質(zhì)素樣品近紅外光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行代表性樣本的選取、光譜預(yù)處理和界外樣本的剔除,建立了源機(jī)的優(yōu)化偏最小二乘(PLS)校正模型。分別采用斜率截距算法(S/B)、直接校正算法(DS)和典型相關(guān)分析算法(CCA)進(jìn)行源機(jī)與目標(biāo)機(jī)間的模型傳遞并比較了預(yù)測效果。結(jié)果表明,S/B算法模型傳遞效果較差,而經(jīng)DS算法和CCA算法模型傳遞后的預(yù)測效果均有大幅提升。DS算法模型傳遞后決定系數(shù)(R2)、預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差(RMSEP)和相對標(biāo)準(zhǔn)差(R

      中國造紙學(xué)報(bào) 2019年3期2019-09-10

    • 紅松籽中脂肪的近紅外光譜快速檢測研究
      摘要:采用近紅外光譜分析方法對紅松籽脂肪進(jìn)行定量分析,建立紅松籽脂肪的快速檢測方法,利用多種預(yù)處理方法優(yōu)化模型,同時(shí)采用間隔偏最小二乘法、反向間隔偏最小二乘法、無信息變量消除法實(shí)現(xiàn)特征波段的選取。結(jié)果表明,紅松籽樣本光譜經(jīng)矢量歸一化預(yù)處理后建立的模型最佳;波段優(yōu)選能夠提高模型質(zhì)量,其中反向間隔偏最小二乘法的篩選結(jié)果最優(yōu),其紅松籽脂肪模型校正集相關(guān)系數(shù)為0.889 2,驗(yàn)證集均方根誤差為0.765 1。由此可知,經(jīng)過優(yōu)化后,模型的預(yù)測性能較好,實(shí)現(xiàn)了紅松籽脂

      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年3期2019-08-10

    • 基于近紅外光譜的紅提維生素C含量、糖度及總酸含量無損檢測方法
      建立了基于近紅外光譜技術(shù)的紅提維生素C(Vc)含量、糖度及總酸含量的快速無損檢測方法。采集紅提樣本的光譜數(shù)據(jù),分別應(yīng)用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)、穩(wěn)定性競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣算法(SCARS)和連續(xù)投影算法(SPA)進(jìn)行一次有效特征波段提取,對比測量上述3項(xiàng)指標(biāo),建立相應(yīng)偏最小二乘回歸模型,并在一次有效特征波段的提取的基礎(chǔ)上結(jié)合SPA進(jìn)行二次特征波段的提取,建立相應(yīng)偏最小二乘回歸算法(PLSR)模型。結(jié)果表明,二次特征波段建立的PLSR模型的校正集與

      分析化學(xué) 2019年6期2019-07-01

    • 基于壓縮自編碼融合極限學(xué)習(xí)機(jī)的柑橘黃龍病鑒別方法
      的柑橘葉片近紅外光譜數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),采用波形疊加極限學(xué)習(xí)機(jī)(Summation wavelet extreme learning machine, SWELM)、ELM、支持向量機(jī)(Support vector machine, SVM)、堆疊去噪自編碼(Stacked denoising auto-encoder, SDAE)、反向傳播模型(Back propagation, BP)、CAE作為對比方法。在柑橘黃龍病的鑒別實(shí)驗(yàn)中,無論訓(xùn)練集樣本大

      分析化學(xué) 2019年5期2019-06-13

    • 光譜技術(shù)在肉品摻雜摻假鑒別中的應(yīng)用研究進(jìn)展
      譜技術(shù),如近紅外光譜、高光譜成像、拉曼光譜等,作為快速、無損檢測技術(shù)在肉品摻雜摻假鑒別方面有很好的應(yīng)用前景。本文綜述近紅外光譜、高光譜成像和拉曼光譜技術(shù)在肉品摻雜摻假的定性判別和定量檢測中的研究進(jìn)展,并分析了3 種光譜技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在的問題,并對其應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞:肉品;近紅外光譜;高光譜成像;拉曼光譜;摻雜摻假中圖分類號:TS251.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:100

      肉類研究 2019年2期2019-06-05

    • 多元校正模型傳遞方法的進(jìn)展與應(yīng)用
      標(biāo)準(zhǔn)化; 近紅外光譜; 評述[HK][FQ(32,X,DY-W][CD15]2018-10-09收稿;2018-12-26接受本文系國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No. 21365008)和國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(No. 2017YFB0306501)資助* E-mail: chuxl.ripp@sinopec.com1 引 言多元校正模型是樣品的目標(biāo)值與其光譜參數(shù)之間建立的一種函數(shù)關(guān)系[1]。通常情況下,通過多元校正模型與近紅外光譜(Near infra-red

      分析化學(xué) 2019年4期2019-05-13

    • 采樣誤差分布分析法建立氯丙醇含量的穩(wěn)健近紅外光譜分析模型
      ?要?利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合采樣誤差分布分析(SEPA)方法建立了二氯丙醇產(chǎn)品生產(chǎn)過程的氯化液雜質(zhì)3-氯-1,2-丙二醇濃度的分析模型。對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行1000次隨機(jī)劃分,建立1000個子模型,獲得多個潛變量數(shù)下的交互檢驗(yàn)誤差,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。繪制了誤差分布圖,計(jì)算其中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏斜度和分布峰度等統(tǒng)計(jì)指標(biāo),通過這些指標(biāo)的綜合分析對近紅外光譜分析模型進(jìn)行條件優(yōu)化、建模和模型評價(jià)等。4種光譜處理方法顯示出比較理想的模型性能,作為候選與不同波長區(qū)域的選擇相結(jié)合

      分析化學(xué) 2019年2期2019-03-14

    • 基于便攜式光譜儀的水產(chǎn)品孔雀石綠殘留檢測模擬實(shí)驗(yàn)研究
      品;可見-近紅外光譜;孔雀石綠中圖分類號:S948 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1671-2064(2018)20-0086-021 引言國內(nèi)檢測部門通用的孔雀石綠檢測方法是高效液相色譜熒光檢測法[1]。此方法存在回收率差異大,分層有時(shí)不明顯,基線噪音不穩(wěn)定等缺陷。[2]高光譜技術(shù)具有無損檢測,設(shè)備輕便,操作簡單的優(yōu)點(diǎn)。近年來,周瑤等[3]利用近紅外拉曼光譜檢測辣椒粉中蘇丹紅的含量;王曉彬等[4]使用高光譜成像檢測面粉中的偶氮甲酰胺等研究,說明高光譜技術(shù)在食

      中國科技縱橫 2018年20期2018-11-22

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