1 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院, 精密光机电一体化技术教育部重点实验室, 北京 100191
2 中国农业科学院饲料研究所, 北京 100081
鱼粉是一种在养殖业中占有重要地位的高蛋白饲料原料。 我国对鱼粉的市场需求很大, 但不同产地的鱼粉存在品质差异的问题。 为保证鱼粉品质安全, 建立鱼粉产地溯源系统具有非常重要的意义。 能量色散X射线荧光光谱根据元素辐射X射线荧光光子能量不同, 能够检测样品矿物质元素种类和含量。 鱼粉所含矿物质元素种类和含量会因鱼粉产地不同而存在差异, 因此提出采用能量色散X射线荧光光谱(EDXRF)法对鱼粉进行扫描检测来获得鱼粉的元素信息, 将原始光谱进行预处理后, 采用鲸鱼算法改进的自适应净信号权重局部超平面方法识别鱼粉样品的光谱向量, 从而对其产地进行溯源判别。 首先对产地来自辽宁和浙江的51份鱼粉样品进行压片, 并在EDXRF谱仪的检测程序中设置不同的滤光片, 得到51组(每组6条光谱)光谱。 然后对光谱进行预处理, 采用基于自适应迭代重加权惩罚最小二乘法算法(airPLS)进行基线校正, 从而消除基线漂移的影响, 提高精度。 采用小波变换对光谱进行平滑, 去除光谱曲线的高频噪声。 选取每个鱼粉样品6条光谱的有效区段, 计算谱峰面积, 获得代表样品矿物质元素含量的16维向量。 最后采取鲸鱼算法对自适应净信号权重局部超平面(ANWKH)方法的关键参数(近邻数、 主成分数、 调节参数)进行最优选择, 再利用寻找到的最优参数建立自适应净信号权重局部超平面模型, 随机选取每个产地鱼粉样品的70%作为训练集, 30%作为测试集进行鱼粉产地判别。 鱼粉样品分别来自辽宁和浙江两个产地, 经预测模型识别正确率分别为94.3%和100%, 总正确率为97.3%, 均高于人工寻找参数的自适应净信号权重局部超平面分类准确率。 结果表明, 基于能量色散X射线荧光光谱的鱼粉溯源方法能够准确地实现鱼粉产地溯源, 经鲸鱼算法改进后的自适应净信号权重局部超平面方法能够寻找到最优参数, 建立分类准确度更高的模型, 为以后进行更加详细的国内外鱼粉产地溯源提供了参考。
能量色散X射线荧光光谱 光谱预处理 鲸鱼算法 自适应净信号权重局部超平面 鱼粉产地溯源 Energy Dispersion X-ray fluorescence spectrum Spectral pretreatment Whale optimization algorithm Adaptive net analyte signal weight K_local hyperpl Fishmeal origin traceability
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
在近红外无创血糖测量中, 由于人体血糖浓度变化引起的光强变化非常小, 光谱易受到测量仪器以及被测对象自身生理变化的影响。 背景变化的影响在测量过程中是无法消除的, 只能通过有效的方法来降低这种变化带来的影响, 其中选择光学性质与待测物相似, 通过扣除相似参考物的光谱来修正该影响是目前常用的手段之一。 为减小背景变化对光谱信号的干扰, 准确地提取葡萄糖的特异性信号, 提出了一种双光路测量结合净信号（NAS）处理的参考测量方法, 采用双光路双检测器系统同步测量参考物和被测样品的光谱, 然后基于参考物的光谱构建噪声空间计算样品光谱中的葡萄糖的净信号, 并在纯吸收和强散射介质中开展了葡萄糖的建模实验, 最后, 结合二维相关光谱（2DCOS）分析技术和偏最小二乘回归（PLSR）模型对该方法的有效性进行了评价。 二维相关分析的结果表明, 与直接扣除参考背景的方式相比, 净信号处理能突出葡萄糖的特异信号; 而PLSR模型的预测结果表明, 双光路的效果要优于单光路扣除背景光谱, 糖在水溶液和20%-Intralipid溶液中的预测均方根误差（RMSEP）分别降低了35.25%和37.95%; 而双光路结合净信号处理后, 两种溶液的预测精度又分别提高了26.11%和14.84%。 这表明, 双光路测量和净信号分析相结合的方法能更有效地提取葡萄糖的特征信息, 提高模型的预测精度, 从而为无创血糖检测的实现提供更多可能。
近红外光谱 双光路 背景修正 净信号 二维相关 Near-infrared spectroscopy Double-beam Background correction Net analyte signal Two-dimensional correlation spectroscopy 光谱学与光谱分析
2017, 37(9): 2943
浙江大学工业控制技术国家重点实验室, 浙江 杭州 310027
提出了一种基于净信号分析的局部建模算法, 以克服光谱定量分析中样本间差异性过大和样本待测性质与光谱之间存在非线性等问题。 首先利用净信号分析方法得到校正样本和待测样本的净信号, 然后用待测样本净信号和校正样本净信号之间的欧式距离作为样本相似性判据, 选取一定数量的与待测样本最相似的校正样本组成局部校正子集, 建立局部PLS回归模型。 针对一组猪肉近红外光谱数据集的实验结果表明, 该方法的预测精度显著优于全局建模方法和基于光谱欧式距离的局部建模方法。
光谱定量分析 局部校正方法 净信号 偏最小二乘 近红外光谱 Spectral quantitative analysis Local regression Net analyte signal Partial least square Near infrared spectra
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院， 精密光机电一体化技术教育部重点实验室， 北京100191
为了提高人体血糖近红外光谱定量分析模型的预测精度， 结合净信号预处理（NAP）算法和径向基偏最小二乘（RBFPLS）回归建立了一种适合于人体血糖测量的非线性建模方法NAP-RBFPLS。 本文首先利用NAP对近红外光谱进行预处理来有效地提取原始光谱中仅与葡萄糖信号相关的光谱信息， 从而有效地减弱了人体血液中水、 白蛋白、 血红蛋白、 脂肪等成分的吸收干扰以及人体体温的变化、 测量仪器本身的漂移、 测量环境的变化和测量条件的变化引起的干扰因素与血糖变化的偶然相关问题； 然后把净信号预处理后的近红外光谱数据通过RBFPLS建立了非线性定量分析模型来解决由于人体强散射引起的血糖浓度与近红外光谱之间的非线性关系， 并与偏最小二乘（PLS）、 基于净信号预处理的偏最小二乘（NAP-PLS）和RBFPLS这三种建模方法建立的定量分析模型进行了对比分析。 实验结果表明， 这两种方法相结合建立的非线性校正模型对预测集的预测精度有了很大的提高， 这将对人体血糖浓度无创检测技术的研究具有实际应用价值。
近红外光谱 净信号预处理 径向基偏最小二乘 非线性校正模型 血糖浓度 Near infrared spectroscopy Net analyte signal preprocessing Radial basis functions partial least squares Nonlinear calibration model Blood glucose
