1 中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083
2 中国农业大学工学院, 北京 100083
3 石河子大学信息科学与技术学院, 新疆 石河子 832003
为提高生鲜羊肉储存期内(4, 8和20 ℃环境)挥发性盐基氮(TVB-N)的近红外光谱(NIR)检测的稳定性和准确性, 选取特征光谱和预测模型是关键步骤。 以121个羊肉样品为实验对象, 采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。 以多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)等散射校正方法, Savitzky-Golay卷积平滑(SGS)、 移动平均平滑(MAS)等平滑处理方法, 以及归一化(Normalization)、 中心化(Centering)、 标准化(Autoscaling)等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。 比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。 利用蒙特卡洛采样(MCS)法及马氏距离法(MD)消除了羊肉光谱的5个异常数据。 运用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法划分总样本的75%(87个)为校正集样本, 剩余29个为验证集样本, 利用竞争性自适应重加权法(CARS)、 无信息变量消除法(UVE)、 改进的无信息变量消除法(IUVE)和连续投影算法(SPA)提取特征光谱得到的波长个数分别为14, 713, 144和15。 将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型, CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、 IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能, 表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。 改进后得到的IUVE法相比于UVE法, 筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。 以提取的特征波长建立PLS, 支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型, SVM模型得到最优的校正集预测结果, 其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数($R_{C}^{2}$)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.939 1和1.426 7, 最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到, 其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数($R_{V}^{2}$)和验证均方根误差(RMSEV)分别为0.856 8和1.886 2。 基于近红外特征光谱建立简化、 优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型, 为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。
近红外光谱 挥发性盐基氮 特征光谱 偏最小二乘法 支持向量机 Near infrared spectroscopy Total volatile basic nitrogen Characteristic spectra Partial Least Square method Support vector machine 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3377
1 中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所, 安徽 合肥 230031
3 南华大学核科学与技术学院, 湖南 衡阳 421001
便携式近红外光谱仪现场快速检测是近红外光谱分析领域的一个重要的发展趋势。 为了实现快速检测, 便携式近红外光谱仪一般不配备温控装置, 因此环境温度的变化会带来较大的测量误差。 如何降低环境温度对检测结果带来的误差, 是便携式近红外光谱仪在现场快速检测领域大规模推广所需要解决的一个重要问题。 柴油的凝点值是评价柴油品质和适用范围的一个重要指标, 对柴油凝点进行快速检测有重要的经济意义。 通过便携式光谱仪采集了50种具有不同凝点的柴油样品在近红外波段(950~1 650 nm)的吸收光谱, 研究了环境温度变化下的基于近红外光谱分析的柴油凝点快速检测方法。 此光谱仪为基于数字微镜设计的便携式光谱仪, 针对现场快检而研发, 未配备温控样品池。 在环境温度T0=25 ℃时基于偏最小二乘法建立了柴油凝点的预测模型, 并分别将不同环境温度(TE=-10, 0, 10, 20, 30, 40和50 ℃)条件下测量的近红外光谱带入上述凝点预测模型, 分析预测偏差随环境温度相对参考值变化(TE-T0)的依赖关系。 通过一次函数对预测误差随环境温度的变化关系进行拟合, 发现凝点预测偏差的平均值随环境温度的变化关系为Δc=-0.019 8(TE-T0)。 将环境温度的修正因子带入25 ℃条件下预测模型, 建立了针对环境温度变化的温度修正模型。 在温度修正以后, 10 ℃条件下预测凝点的均方根误差由原来的14.6降为8.8, 相关系数由原来的0.4提升为0.7。 研究表明, 本温度修正模型可以有效降低环境温度对预测结果带来的误差。 基于此温度修正模型, 可以显著降低近红外光谱分析建模过程的工作量, 在某一特定温度条件下建立预测模型后将此温度修正项带入模型即可用于在其他环境温度条件下进行柴油凝点值的预测, 而不需要在其他多个温度条件下分别建立预测模型, 可显著提高建模效率和便携式近红外光谱快速检测的温度适应性。
便携式近红外光谱仪 温度修正 偏最小二乘法 柴油凝点 Portable near infrared spectrometer Temperature compensation model Partial least square method Condensation point of diesel 光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3111
1 中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室, 北京 100083
2 中国农业大学工学院, 北京 100083
为了解决传统冷鲜牛肉品质检测技术的操作繁琐、 有不可逆破坏等问题, 提出采用高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法。 以冷鲜牛肉品质作为研究对象, 提取冷鲜牛肉感兴趣区域(ROI)光谱并测量冷鲜牛肉的质构参数: 硬度、 弹性、 粘聚性、 胶着度、 咀嚼度、 回复性。 经参数精度比较, 筛选出粘聚性、 回复性作为建模参数。 分别采用Kennard-Stone和SPXY算法对原始光谱数据进行划分, 通过样本划分后所建模型的相关系数和相对标准偏差确定最优样本划分方法, 最终采用SPXY(sample set partitioning based on oint X-Y distance)算法对样本进行划分得到35个训练集和7个测试集。 在经过SPXY算法样本划分的基础上, 分别采用一阶微分(D1st)、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)、 二阶微分(D2st)对高光谱数据进行预处理, 有效消除了光谱中的噪声, 提高信噪比。 使用连续投影法(SPA)提取光谱特征波长, 有效减小了全波段建模包含的大量噪声信息的缺点, 使模型精确度得到保障的同时提高了模型的运行速度。 最后, 分别采用偏最小二乘法(PLSR)和主成分回归法(PCR)构建冷鲜牛肉品质预测模型。 以粘聚性为参数时, SNV-SPA-PLSR模型性能最优, 模型预测相关系数为0.879 8; 以回复性为参数时, D2st-SPA-PLSR模型精度最高, 模型预测相关系数为0.880 6。 实验结果表明, 基于高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法能够实现冷鲜牛肉品质快速检测。
高光谱 牛肉品质检测 质构参数 偏最小二乘法 Hyperspectral Beef quality detection Texture parameters Partial least square method 光谱学与光谱分析
2021, 41(8): 2572
核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室, 北京 100029
铬（Cr）是我国东北黑土区土壤重金属污染评价中的主要目标元素之一, 随着航空高光谱技术的引入, Cr含量的高光谱反演具备了大范围应用的数据基础, 其中影响调查质量的关键是高光谱模型的精度及应用范围。 常用的建模方法是利用各类统计学手段进行光谱特征提取并建模, 局限性表现为建模结果受样本选择的影响较大, 模型泛化能力不强。 研究以土壤Cr的赋存规律为切入点, 设计了一种新的基于Cr影响因素及光谱特征的间接反演模型, 改善了模型在不同地区的适用性。 选择黑龙江省建三江和海伦两个研究区, 高光谱数据来自CASI/SASI航空高光谱成像系统, 波段范围380～2 450 nm, 建三江和海伦研究区地面采样数量分别为225个和121个, 分析获得土壤Cr元素及SOM, N, P, K2O, SiO2, Al2O3, Fe2O3, CaO, MgO, Na2O和pH等理化参数, 建模方法采用偏最小二乘法。 Cr的赋存规律分析结果表明, Cr在两个研究区均表现为与Al2O3, Fe2O3, MgO, K2O和pH呈极显著的正相关关系, 与SiO2, Na2O和SOM呈极显著的负相关关系, 该特征为间接反演模型的建立提供了基础。 两个地区Cr的光谱特征分析结果共同表明, 光谱反射率经变量标准化（SNV）变换后与Cr含量的相关性最明显, 特征波段为1 520, 2 195, 2 210和2 225 nm。 将光谱SNV变换后的特征波段作为纯光谱模型自变量, 将SNV特征波段和上述与Cr密切相关的土壤组分作为间接反演模型的自变量, 建模结果显示, 相比于纯光谱模型, 建三江研究区的间接反演模型将建模R2由0.643提升到了0.751, 验证R2由0.571提升到了0.687, 海伦研究区的间接反演模型将建模R2由0.537提升到了0.676, 验证R2由0.471提升到了0.643, 间接模型相应的均方根误差（RMSE）也得到了降低, 可见间接反演模型明显提升了Cr的反演精度。 两个研究区之间的模型迁移性实验结果表明, 纯光谱模型的可迁移性较差, 模型迁移后实测与预测值的回归R2接近于0, 而间接模型在两个研究区间的迁移能力得到了显著提升, 海伦的间接反演模型应用到建三江时, 实测与预测值的回归R2达到0.597 5, 而建三江的间接模型应用到海伦时, 回归R2为0.577 3。 研究结果可为土壤Cr在不同地区的大范围反演制图提供一种新的途径。
铬 航空高光谱 东北黑土地 偏最小二乘法 反演 Chromium Aerial hyperspectral Northeast black soil Partial least square method Inversion 光谱学与光谱分析
2021, 41(5): 1617
中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083
酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标, 针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题, 利用可见/近红外(Vis/NIR)光谱技术和化学计量学, 研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量(SSC)与光谱数据之间的内在联系。 采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据, 通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据, 将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。 选取信噪比高的450~1 000 nm波段, 利用PCA剔除异常光谱数据, 将一阶导数(FD)、 Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。 利用偏最小二乘(PLS)法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型, 建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型, 对比了不同方式预处理后的建模效果, 并选择最优预处理方式建模。 最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。 结果表明, 采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。 5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上, 最高均方根误差分别为0.30和0.48, 5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上, 最大均方根误差分别为0.95和0.75。 5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。 基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力, 优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型, SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。 Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、 无损检测SSC。
可见/近红外光谱 酿酒葡萄成熟度 偏最小二乘法 可溶性固形物 Visible/near infrared spectroscopy Maturity of wine grape Partial least square method Soluble solids content
以不同浓度的磷酸三钠溶液为研究对象, 探究紫外/可见吸收光谱用于检测水体中磷酸三钠溶液浓度的可行性。 使用不同光源和不同光程组合的3套吸光度测量装置采集不同浓度下磷酸三钠样液的光谱数据, 进而分别对三组实验数据采用不同预处理方法进行预处理, 偏最小二乘(PLS)模型结果表明三次实验均采用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑预处理方法效果最好; 接着采用蒙特卡洛交叉验证(MCCV)算法对校正集中奇异样本进行剔除, 对剔除奇异样本后的全波段数据建立PLS模型, 模型结果表明MCCV法有助于提高PLS模型的预测性能; 最后采用相关系数法三种实验选取的主要特征波长分别为214.099 8, 218.837 1和204.66 nm, 为了建立一个精度较高且具有普适性的模型, 依据以上三个主要特征波长选取磷酸三钠的特征波段为200~222 nm, 并建立相应特征波段PLS模型, 结果表明该模型可用于磷酸三钠溶液浓度的定量分析和预测。 所以采用光谱技术快速检测水体中磷酸三钠溶液浓度具有一定的可行性, 该研究为开发快速检测水体中无机磷浓度的仪器设备提供一定的理论基础。
紫外/可见吸收光谱 磷酸三钠 无机磷浓度 偏最小二乘法 UV/Visible absorption spectrum Trisodium phosphate Inorganic phosphorus concentration Partial least square method 光谱学与光谱分析
2020, 40(10): 3205
华东交通大学机电与车辆工程学院, 江西 南昌 330013
使用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对葛粉中苯甲酸含量进行了定量分析。检测样品为有塑料包装袋的葛粉。对原始数据进行多元散射校正、基线校正、一阶导数、二阶导数等预处理,利用偏最小二乘(PLS)法对葛粉中苯甲酸的含量建立预测模型。检测结果显示:无塑料包装袋样品的模型决定因子为0.975,预测集的均方根误差(RMSEP)为1.126%;有塑料包装袋样品的模型决定因子为0.976,RMSEP为1.356%。
成像系统 太赫兹时域光谱 苯甲酸 偏最小二乘法 葛粉 塑料包装 激光与光电子学进展
2019, 56(4): 041101
1 北京工商大学计算机与信息工程学院, 食品安全大数据技术北京市重点实验室, 北京 100048
2 中国农业科学院蜜蜂研究所, 北京 100093
3 农业农村部蜂产品质量安全控制重点实验室, 北京 100093
4 农业农村部蜂产品质量安全风险评估实验室(北京) , 北京 100093
蜂王浆是一种具有抗氧化、 抗衰老、 调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品, 近年来在食品、 生物医学等领域广泛应用。 由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质, 使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐, 因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。 该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象, 利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测, 建立了水分、 蛋白质的定量模型, 探究对其定量分析的可行性, 并进行光谱预处理以提升模型的预测能力, 使其预测准确性更高。 蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。 蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。 应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。 其中光谱预处理包括导数、 标准正态变换、 多元散射校正、 Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法, 并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法, 对蜂王浆样品光谱进行数据处理, 寻找出最优的模型与处理方法。 结果表明, 利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想, 水分的定量模型结果表明, Savitsky-Golay平滑(7) 处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3, 预测集决定系数为0.661 6, RMSEC为0.656, RMSEP为1.34, 建模效果差。 蛋白质的PCR定量模型结果表明, Savitsky-Golay平滑(7) 处理相较之下最优, 校正集决定系数0.675 0, 预测集决定系数为0.566 8, RMSEC为0.548, RMSEP为0.957, 建模效果较差。 因此, 基于PCR所建模型对蜂王浆水分、 蛋白质的含量有一定的预测可能性, 但建模效果较差, 预测准确度低, 稳健性差。 而结合偏最小二乘法并进行S-G(7) +二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好, 水分含量校正集和预测集的决定系数分别为0.992 7和0.948 8, RMSEC和RMSEP分别为0.162和0.442。 蛋白质的PLS定量模型, 通过对多种预处理组合处理结果进行对比, S-G(7) +一阶导数+SNV处理对蜂王浆蛋白质建模效果最佳, 蛋白质含量校正集和预测集的决定系数分别为0.991 6和0.879 5, RMSEC和RMSEP分别为0.143和0.497, 建模效果好。 因此, 利用拉曼光谱结合偏最小二乘法快速检测蜂王浆中水分和蛋白质的含量是可行的, 且所建定量模型稳健性良好, 预测准确度高。 通过上述实验可总结得出, 在一些不可避免的外界因素影响下, 将多种预处理方法组合起来可以提高模型的准确性和稳健性, 比用单一的光谱预处理方法修正光谱更加有效, 优化效果更加明显, 且有效提升了模型的各参数, 更好的提高了模型预测的准确性。 同时表明了, 拉曼光谱技术应用于蜂王浆品质的快速检测是可行的, 且检测准确度高, 速度快, 在蜂王浆品质的快速检测方面展现了很好地应用前景。
蜂王浆 拉曼光谱 偏最小二乘法 主成分回归法 定量分析 Royal jelly Raman spectroscopy Partial least square method Principal component regression Quantitative analysis
1 国电新能源技术研究院, 北京102209
2 发电系统功能材料北京市重点实验室, 北京 102209
3 清华大学 热能工程系 电力系统国家重点实验室 清华-BP清洁能源研究中心, 北京 100084
煤的热值是影响燃煤锅炉运行最重要的煤质特性之一。燃煤热值在线分析能够为实时优化调整锅炉运行提供重要依据。采用激光诱导击穿光谱技术对烟煤样品热值进行了定量分析。实验用Nd:YAG固体激光器1 064 nm激光脉冲在空气环境下烧蚀烟煤样品表面而形成等离子体。采用偏最小二乘法和基于主导因素的偏最小二乘法提高煤热值定量分析的准确性。对于基于主导因素的偏最小二乘法, 利用碳双原子分子(C2)和碳氮双原子分子(CN)的谱线强度建立主导因素模型。采用偏最小二乘法建立的定标曲线拟合优度和预测均方根误差分别为0.94和1.46 MJ/kg; 采用基于主导因素的偏最小二乘法建立的定标曲线拟合优度和预测均方根误差分别为0.99和1.18 MJ/kg。结果表明: 激光诱导击穿光谱技术对燃煤热值在线分析具有很大的应用潜力。
激光诱导击穿光谱 煤 热值 定量分析 偏最小二乘法 laser induced breakdown spectroscopy coal heat value quantitative analysis partial least square method 红外与激光工程
2017, 46(7): 0734001
中国石油大学(华东) 信息与控制工程学院, 山东 青岛 266580
基于可调谐二极管激光吸收光谱技术的光谱分析仪测量天然气中硫化氢浓度的过程中, 各种轻烃和二氧化碳等背景成分对光谱产生干扰, 导致多个吸收峰叠加, 对提取吸收光谱真实特征造成影响.应用偏最小二乘法消除背景成分的干扰, 设计了检测天然气中硫化氢气体的可调谐二极管激光吸收光谱实验系统, 采用偏最小二乘法和最小二乘法模型, 分别检测了天然气中0~50 ppm硫化氢成分的直测光谱和差分光谱.偏最小二乘法算法的测量结果均优于最小二乘法算法, 且偏最小二乘法算法对于直测谱的测量误差保持在±1 ppm范围内, 满足分析仪器2%的准确度要求.利用偏最小二乘法算法避免了最小二乘法所必须的大量参考光谱数据的存储, 分析仪可省掉复杂的差分光谱系统, 从而达到降低成本、提高系统鲁棒性和实时性的效果.
可调谐二极管激光吸收光谱 背景干扰 最小二乘法 偏最小二乘法 TDLAS Background interference Least square method Partial least square method
