1 华南农业大学电子工程学院(人工智能学院), 广东 广州 510642人工智能与数字经济广东省实验室(广州), 广东 广州 510330国家柑橘产业技术体系机械化研究室, 广东 广州 510642
2 华南农业大学电子工程学院(人工智能学院), 广东 广州 510642
针对市场中存在广陈皮年份造假、 以次充好等问题, 提出一种基于黑寡妇优化算法(BWO)和支持向量机模型(SVM)的广陈皮陈化年份高光谱鉴别方法。 以四类陈化年份(5~20年)的广陈皮作为实验对象, 采集样本的高光谱图像数据(385~1 014 nm波长), 通过镜头校准和反射率校准后提取样本感兴趣区域的平均光谱数据。 首先, 采用多项式平滑算法(SG), 结合多元散射校正算法(MSC)和去趋势算法(detrend)对数据进行降噪处理; 然后, 分别采用连续投影算法(SPA)、 竞争性自适应重加权与逐步回归混合算法(CARS_SR)筛选出特征波段; 最后, 提出以均方根误差(RMSE)为适应度函数, 分别使用偏最小二乘判别分析模型(PLS)、 粒子群算法优化SVM模型(PSO-SVM)和蝗虫算法优化SVM模型(GOA-SVM)对广陈皮的陈化年份进行鉴别, 并通过采用BWO算法优化SVM模型(BWO-SVM)来得到鉴别模型的最优参数。 结果发现: SG_detrend算法对广陈皮高光谱数据具有较好的降噪能力, CARS_SR算法具有较好的特征信息提取能力; 与PLS、 PSO-SVM和GOA-SVM相比, BWO-SVM算法可以得到更好的鉴别模型控制参数; SG_detrend-CARS_SR-BWO-SVM模型对广陈皮陈化年份的鉴别准确率达到97.59%, RMSE为0.060 2, R2为0.952 9。 该工作为实现广陈皮陈化年份的快速无损鉴别提供了新方法, 也为便携式鉴别仪器或在线生产设备研发提供了理论依据。
高光谱 广陈皮 陈化年份 支持向量机 黑寡妇优化算法 Hyperspectral Cantonese tangerine peel Storage age Support vector machine Black widow optimization algorithm 光谱学与光谱分析
2023, 43(9): 2894
1 道地药材品质保障与资源持续利用全国重点实验室, 中国中医科学院中药资源中心, 北京 100700云南中医药大学中药学院, 云南 昆明 650500
2 道地药材品质保障与资源持续利用全国重点实验室, 中国中医科学院中药资源中心, 北京 100700
3 天津津航技术物理研究所, 天津 300381
高光谱成像技术（HSI）是基于非常多窄波段的影像数据技术, 将成像技术与光谱技术相结合, 获取高光谱分辨率的连续、 窄波段的图像数据, 因其快速、 无损的特点, 被广泛应用于食品、 农产品、 中药材等样品的快速鉴别。 道地药材新会陈皮具有较高的市场价值, 且陈化（贮藏）年份越久市场价格亦越高, 市场人工鉴别准确率低、 难度大。 基于高光谱技术结合化学计量学方法, 建立不同陈化年份新会陈皮的快速无损鉴别方法。 采集5个陈化年份样品在可见-近红外波段（400～1 000 nm）的高光谱信息, 提取高光谱图像感兴趣区域（ROI）的平均光谱值作为样本原始光谱。 经黑白校正后获得标准数据, 通过多元散射校正（MSC）、 一阶导数（D1）、 二阶导数（D2）、 SG平滑（SG）和标准正态变量变换（SNV）5种预处理方法对数据进行降噪处理后, 结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA) 、 随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等方法建立分类鉴别模型, 以预测结果的准确率作为评价指标筛选最佳模型, 使用混淆矩阵（confusion matrix）评估模型分类性能。 结果表明, 外表皮数据以MSC结合PLS-DA方法为最优鉴别模型, 预测集鉴别准确率达到97.59%； 而内表皮数据则以原始数据结合PLS-DA方法为最优鉴别模型, 预测集鉴别准确率亦达到97.59%。 采用内表皮数据, 进一步采用连续投影算法（SPA）选择19个特征波长建模, 整体判别准确率仍可达90%以上。 通过SPA方法提取的特征波长建模可以达到与全波长模型相似的识别效果, 去除冗余变量可以大大降低模型的复杂性, 减少模型的运算时间。 该研究建立的高光谱技术结合化学计量学的方法可实现不同陈化年份新会陈皮样品的快速无损鉴别, 为专属小型化仪器装备系统的开发提供了理论依据。
高光谱技术 模式识别 新会陈皮: 陈化年份 Hyperspectral imaging Mode recognition Xinhui Citri Reticulatae Pericarpium Aging years 光谱学与光谱分析
2023, 43(10): 3286
1 江南大学 理学院, 无锡 214122
2 江苏省轻工光电工程技术研究中心, 无锡 214122
为了能够快速准确地检测白酒年份酒的年份, 采用了平行因子算法和光谱相似度算法对白酒年份酒与基酒的3维荧光光谱进行分析, 分别建立了高年份基酒体积分数的测定函数和年份酒年份测定函数。结果表明, 高年份基酒体积分数测定误差不超过0.02, 平均加标回收率为100.28%, 年份测定误差小于1年; 基于3维荧光光谱快速测定白酒年份酒年份的方法, 解决了由于3种基酒配制年份酒的3维荧光光谱复杂性而导致的年份酒年份鉴别困难问题。该研究为多种基酒配制年份酒的年份检测问题和其中基酒体积分数的确定提供了参考。
光谱学 白酒年份检测 平行因子分析 光谱相似度 spectroscopy Baijiu age testing parallel factor analysis spectral similarity
1 石河子大学信息科学与技术学院, 新疆 石河子 832003
2 新疆生产建设兵团生态农业重点实验室, 新疆 石河子 832003
棉花精量播种技术目前已经在新疆兵团全面推广, 该技术能精确实现一穴一粒的农艺技术指标, 但是也对高质量棉种的筛选提出了更高的要求。 为了避免播种往年活力不足的棉种而导致发芽率降低的问题, 结合机器学习和近红外(NIR)高光谱成像技术(HSI)进行棉种年份精确鉴别, 实现棉种的快速无损筛选。 采集2016年—2019年近四年外观无明显差异的棉种各360粒, 共1 440粒棉种(按照3∶1∶1划分训练集、 验证集和测试集)作为样本, 按照每批60粒采集915~1 698 nm范围的棉种高光谱图像, 去除首尾两端噪声大的光谱, 保留1 002~1 602 nm范围的光谱为原始数据。 利用Savitzky-Golay(SG)平滑算法对光谱进行预处理, 采用主成分载荷方法(PCA-loading)选取13个特征波段, 基于全部光谱数据和特征波段(±10 nm)数据建立逻辑回归(LR)、 偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、 支持向量机(SVM)、 循环神经网络(RNN)、 长短记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)六种分类模型。 使用全光谱数据建模时, 六种分类模型在测试集上的鉴别准确率分别为96.27%, 98.98%, 99.32%, 96.95%, 97.63%和100%, 其中CNN和SVM模型取得了较好的结果; 使用特征光谱数据建模时, 六种分类模型在测试集上的鉴别精度分别为93.56%, 97.29%, 98.30%, 95.25%, 94.24%和99.66%, 其中CNN和SVM模型仍有较好的分类结果。 结果表明, 使用全光谱数据建模时, 六种分类模型都可以实现较高精度的棉种年份鉴别, 使用特征光谱数据建模时CNN和SVM模型的鉴别精度仍可达到98%; 其中深度学习方法优于传统机器学习方法, 但是传统机器学习方法仍能保持较好的鉴别准确率。 因此, 结合近红外高光谱成像技术和机器学习方法能够实现棉种年份的高精度鉴别, 为棉花精量播种过程中的优质棉种选种技术提供理论依据和方法。
高光谱成像 棉种年份鉴别 卷积神经网络 机器学习 Hyperspectral imaging Cotton seed year-identification Convolution neural network Machine learning 光谱学与光谱分析
2021, 41(12): 3857
1 河海大学理学院, 江苏 南京 210098
2 江南大学理学院, 江苏 无锡 214122
3 山西医科大学基础学院化学教研室, 山西 太原 030051
4 中交建机场勘测设计研究院, 广东 广州 510000
5 中交第四航务工程勘察设计院有限公司, 广东 广州 510000
近年来年份白酒市场中行业规范有所缺失, 因此年份白酒的研究具有深远意义和市场价值。 白酒中单体物质的浓度会随着白酒的年份改变, 检测白酒中单体浓度可用来鉴定白酒质量及其年份。 基于国内某品牌年份原桨白酒的三维荧光光谱, 对其中乙酸浓度进行了建模研究。 对原始光谱进行了小波分解和求导预处理。 研究发现小波分解第一层和第二层呈噪声特征, 浓度信息主要分布在第三层和第四层信号中。 不同激发波长的荧光发射光谱强度分布不同, 如何选择合适的激发波长目前还没有一个统一的方法。 根据小波分解信号引入有效信号强度概念并获得了合适的建模激发波长(200 nm); 导数光谱的细节特征比原始光谱丰富, 光谱求导可以提高光谱的分辨率。 研究了乙酸浓度与荧光光谱的相关性, 原始荧光光谱与乙酸浓度之间相关性较小, 小波分解光谱和导数光谱与浓度的相关性达0.8以上, 且呈现出更多离散化的相关性特征峰。 因此, 小波分解光谱和导数光谱中包含更多乙酸浓度信息且分布比原始光谱更广。 基于荧光光谱和模拟退火法研究了乙酸浓度偏最小二乘法(PLS)多元回归模型。 研究发现原始光谱的乙酸浓度预测集的均方根误差高达70.03 mg·L-1, 模型效果较差; 小波分解光谱和导数光谱由于光谱之间多重相关性降低且分辨率提高的特点, 模型预测效果更好, 其中二阶导数光谱的乙酸浓度预测集的均方根误差和相关系数分别为20.32 mg·L-1和0.999 8, 建模效果最好。 基于1 000次循环执行模拟退火算法建模得到的光谱信息密度曲线显示出二阶导数光谱比原始光谱包含更多的乙酸浓度信息。 以乙酸为例, 为年份白酒中物质浓度预测提供了一种简易的光学方法, 研究方法对研究多组分渐变体系浓度预测具有一定的参考价值。
荧光光谱 年份白酒 乙酸 模拟退火算法 Fluorescence spectrum Year liquor Acetic acid Simulated annealing algorithm 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2159
1 陕西科技大学电气与控制工程学院, 陕西 西安 710021
2 广州谱民信息科技有限公司, 广东 广州 510006
3 中山大学药学院, 广东 广州 510006
4 江西保利制药有限公司, 江西 赣州 341900
随着中药制剂存储时间的延长, 其有效成分含量逐渐降低。 化学检测手段损耗样品、 检测时间长、 成本高, 利用近红外光谱对不同年份的经典名方安胎丸进行年份鉴别。 为探讨这种无损、 快速质量控制方式的可行性, 采集了三年的105粒样本在1 000～1 799 nm波段近红外光谱吸光度数据, 随机选择80个作为训练集, 25个作为测试集。 首先采用连续投影算法（SPA）, 消除原始光谱数据中的冗余信息, 对输入全光谱进行优化降维, 根据测试集的内部交叉验证均方根误差值, 从输入的800个波长中提取出11个特征波长, 分别是: (1 692, 1 714, 1 405, 1 001, 1 114, 1 478, 1 514, 1 788, 1 202, 1 014, 1 164) nm; 然后建立支持向量机(SVM)分类模型, 由于SVM模型中的参数选取对分类正确率影响很大, 利用粒子群优化（PSO）算法, 对SVM模型中惩罚参数C和核函数参数进行寻优, 形成PSOSVM分类模型; 最后将SPA降维后的特征波长输入到PSOSVM分类算法中。 用Matlab软件进行仿真测试, 分别构建SVM, SPA-SVM和本文的SPA-PSOSVM三种方法分类模型, 分类测试正确率分别达到了76%, 92%和100%。 从仿真结果可以看出, SPA波长优选可有效地降低光谱信息中存在的冗余信息, 减少建模所需的时间, 结合PSOSVM分类模型降低了模型的复杂度, 提高分类精度。 结果证实, 依照所建立的利用近红外算法, 可以准确无损区分中药制剂安胎丸生产的年份, 该研究可为中药制剂年份间差异评价提供一种思路。
近红外光谱 安胎丸 年份预测 连续投影算法 粒子群优化结合支持向量机 Near infrared spectroscopy Antai pills Year classification Successive projection algorithm(SPA) Particle swarm optimization combined with support 光谱学与光谱分析
2020, 40(8): 2592
1 江南大学 理学院, 无锡 214122
2 .江苏省轻工光电工程技术研究中心, 无锡 214122
3 江南大学 物联网工程学院, 无锡 214122
为了快速测定白酒年份酒中乙酸的体积分数, 采用3维荧光光谱结合交替拟合残差算法, 首先将不同体积分数的乙酸乙醇水溶液的3维荧光光谱作为校正集, 然后将白酒的3维荧光光谱作为预测集, 利用交替拟合残差算法进行解析分辨, 采用标准添加法来验证结果的准确性。结果表明, 预测体积分数与真实体积分数的相关系数为0.9926, 平均回收率为101.97%;3维荧光光谱结合交替拟合残差算法可以快速有效地测定白酒年份酒中乙酸的体积分数。这一结果对白酒年份酒中单体体积分数的检测是有帮助的。
光谱学 3维荧光光谱 交替拟合残差算法 白酒年份酒 乙酸 spectroscopy 3-D fluorescence spectra alternate fitting residue algorithm Chinese aged liquor acetic acid
1 江南大学理学院, 江苏 无锡 214122
2 江苏省轻工光电工程技术研究中心, 江苏 无锡 214122
提出了一种基于小波分解和因子模型分析白酒荧光光谱， 对白酒香型进行分类和年份预测的方法。 白酒的三维荧光光谱包含了其所含荧光物质信息， 对其进行小波分解， 其分解系数与特征峰的强度相关。 选取高斯小波对三维荧光光谱进行分解， 可以避免对二维荧光光谱进行分解时需要选取特定激发波长的问题。 对样品的三维荧光光谱进行小波分解后， 选取第4层近似系数构建正交因子模型， 通过因子载荷系数对白酒进行鉴别。 结果指出， 贡献率较小的因子蕴含着样品的独特信息， 在相似样品的比较中， 不容忽视。 在对10个品牌的白酒进行香型分类时， 先将样品的三维荧光光谱进行高斯小波分解， 使用第4层近似系数进行因子分析， 得到贡献率由大到小的多个因子。 根据因子的载荷系数， 对样品进行聚类分析。 结果表明， 加入贡献率较小的因子可以将正确率提高至90%。 通过对因子载荷系数与年份的相关性分析得出， 贡献率排在前六位的因子和白酒年份关系较大， 而排在后面的因子和白酒年份的相关性较小， 因此可以选取前六位的因子建立白酒年份预测模型。 通过选取不同贡献率的因子对白酒年份进行预测， 其平均误差可降低至0.9年。
连续小波分解 正交因子模型 年份预测 三维荧光光谱 白酒 Continuous wavelet decomposition Orthogonal factor model Year prediction Three-dimensional fluorescence spectrum Chinese wine 光谱学与光谱分析
2018, 38(8): 2511
浙江大学生物系统工程与食品科学学院, 浙江 杭州 310058
市场上陈皮以次充好现象时有发生, 而年份是衡量陈皮品质的重要指标。 研究用高光谱技术结合化学计量学算法, 在380～1 023及874～1 734 nm两波段对不同放置方式的陈皮进行年份鉴别。 为了寻找更合适的波段和模拟实际生产检测中陈皮放置的随机性, 采集了四个年份共180个样本在380～1 023及874～1 734 nm的正、 反面高光谱图像（720幅）。 用主成分分析法（principal component analysis, PCA）对陈皮光谱信息进行定性分析, 发现不同年份陈皮基于正反面光谱有明显的聚类; 而后以回归系数法（regression coefficient, RC）选取陈皮年份相关的特征波段以减少变量; 用偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）基于全波段、 特征波段对三种放置方式（正、 反、 正反混合）的样本建立模型, 最后对特征波段建立线性PLS-DA模型和非线性ELM模型并进行比较分析。 研究表明: 在380～1 023 nm的预测效果大多高于874～1 734 nm, 基于非线性ELM的判别结果均高于线性PLS-DA模型, 准确率最高可达到建模集10000%, 预测集9833%, 陈皮正、 反、 正反混合三种放置方式预测准确率多数可高于85%, 故采用高光谱技术可实现对不同放置方式的陈皮年份进行无损鉴别, 为进一步开发便携仪器或在线生产设备提供方法和理论依据。
高光谱技术 陈皮 年份 化学计量学 极限学习机 Hyperspectraltechnique Dried tangerine Year Chemometrics models Extreme learning machine 光谱学与光谱分析
2017, 37(6): 1866
1 河海大学理学院, 江苏 南京 211100
2 江南大学理学院, 江苏 无锡 214122
年份白酒现已成为企业开发重点, 但年份标准有较大的随意性, 建立年份标准已成为规范行业和市场的迫切需要。 基于某品牌原浆白酒的三维荧光光谱, 对白酒年份预测模型进行了研究。 研究内容和创新工作如下: 首先, 研究了荧光光谱与白酒年份的相关性。 研究发现: 0.5年与其他年份白酒的三维荧光光谱之间的相关系数达0.811 4; 原始光谱中年份信息主要分布在激发波长为200~230和250~320 nm、 发射波长为400~500 nm的光谱区; 导数光谱的年份信息分布区域广且离散性高。 其次, 研究了荧光光谱之间的相关性。 研究表明: 原始光谱具有严重的多重共线性, 在400~600 nm的区间内, 相关系数接近1; 求导能提高光谱分辨能力并降低多重共线性, 二阶导数具有更好的抑制多重共线性的作用, 相关系数大部分小于0.6。 最后, 基于量子遗传算法-小波神经网络研究了激发波长为300 nm的白酒年份预测模型, 并提出了光谱建模信息密度的概念。 研究发现: 原始光谱年份预测误差达5.4年, 效果最差, 其原因是原始光谱具有严重的多重共线性以及光谱与年份的相关性不显著; 导数光谱具有更高的信息密度和更好的建模效果, 二阶导数光谱预测集的相关系数达0.999 8, 年份预测误差达0.79年。 研究成果将为白酒年份标定提供一种便捷的光学手段, 同时也为多组分渐变体系的荧光光谱研究提供重要的参考。
白酒 荧光光谱 相关性 量子遗传算法 小波神经网络 年份预测 Chinese liquor Fluorescence spectra Correlation Quantum genetic algorithm Wavelet neural network Year forecast 光谱学与光谱分析
2017, 37(5): 1431
