以近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用为研究对象，在简单介绍近红外光谱技术的原理、特点及分析过程的基础上，详细阐述了该技术在油茶籽粕检测中的建模过程，为后续工作者更好地建立油茶籽粕近红外光谱分析模型提供理论依据和指导。同时，通过分析近红外光谱技术在油茶籽粕检测指标、标准制定以及模型转移技术中的发展，总结出该技术在油茶籽粕检测中的三个研究方向：开拓新项目的模型建立、制定普遍适用的标准、解决台间差并完成模型转移。油茶籽粕广泛应用于动物饲料、特医食品、保健食品等行业，因此大力开拓和推广近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用是必然趋势。

检测生物质原料的灰分含量是高效转化能源的基础, 但传统高温灼烧法测试耗时长、 成本高, 而近红外光谱分析技术能够实现无损、 快速及低成本对未知样本定性或定量的分析。 以5个地点、 10种类型的1 465份生物质原料样品为研究对象, 应用“筛选分类集合法”将样品划分9个集合, 构建近红外光谱生物质样品灰分含量模型。 主要结果为: 玉米秸秆（M）、 小麦秸秆+玉米秸秆+棉花秸秆（WCM）和小麦秸秆+杂草+园林叶（WWL）主因子数分别为5、 6和6； M集合的交叉验证决定系数（R2cv）为0.975, WCM集合的预测决定系数（R2p）为0.983, 模型拟合度最高； 长白皮+棉花秸秆集合（WC）的均方根标准误差（RMSE）最小分别为0.588 7和0.486 4, M集合的交叉验证相对分析误差（RPDcv）最高为6.3, WCM集合的预测相对分析误差（RPDp）最高为7.8, 模型预测精度最高； M集合的交叉验证平均相对偏差ARDcv最小为6%, WCM集合预测平均相对偏差ARDp最小为8%, 木质（W）集合RMSECV/RMSEP为1.01, 模型稳健性最高； 9个生物质样品灰分含量集合模型的R2范围为0.753 8~0.979 4, 建模集与预测集偏差较小均具有较好的线性关系, 其中, H集合（R2=0.942 5）、 M集合（R2=0.979 4）和WCM集合（R2=0.978 7）其拟合度与线性关系最优； L集合（木材边角料）的R2最低, 其值为0.753 8, 判断影响的主要因素是样品中含有泥沙、 粘合剂和油漆等杂质。 为解决常见生物质发电厂原料检测评估问题, 利用9个生物质灰分集合模型对11种生物质样品计算平均相对偏差（ARD）进行预测评估, 草质样品模型预测效果好（ARD范围为3.7%~16.5%）。 应用“筛选分类集合法”划分样品集合来建立近红外光谱生物质灰分含量模型, 其拟合度、 稳健性和精确度都较全样品集合模型性能更高。

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、 准确率不够高等问题, 提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究, 以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。 将不同储存条件下的鸡蛋作为样本, 并分别划分为训练集和测试集, 采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。 具体地, 首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱, 将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、 偏最小二乘(partial least squares, PLS)、 支持向量机(support vector machine , SVM)、 多层感知机(muhi-layer perception , MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型, 并对比各模型性能指标。 分析结果发现, 经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标准正态变量(standardized normal variate, SNV)预处理后的PLS、 MLP模型具有较好的训练结果。 为进一步提高模型精度和运算效率, 提出利用区间偏最小二乘法(interval partial least squares, IPLS)对SG-1st-Der和SNV预处理后的光谱数据首先进行降维, 然后再分别建立基于RF、 SVM、 XGBoost、 PLS及MLP等算法的预估模型, 最后通过测试集对模型进行验证。 结果发现原始光谱数据经SG-1st-Der预处理后所建立的IPLS-XGBoost分类模型性能最优, 在不同储藏条件下测试集的F-measure分别为92.33%和90%, Accuracy分别达到94.44％和91.67％, 而程序运行时间均不超过0.6 s。 表明, 可见-近红外光谱结合IPLS-XGBoost分类算法可应用于鸡蛋新鲜度评估, 该方法在模型分类性能、 准确度评估、 运行速度等方面比传统方法更具优越性。

基于近红外光谱技术与统计方法, 提出了一种樱桃番茄内部品质快速、 无损检测方法。 首先采集样品的近红外光谱, 采用多元散射校正(MSC)、 Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、 Savitzky-Golay卷积一阶导数(SG 1st)、 去趋势化(De-trending)、 变量标准化(SNV)5种预处理方法消除光谱干扰, 筛选出最佳预处理方法; 然后采用连续投影算法(SPA)、 稳定性竞争性自适应重加权算法(SCARS)、 遗传算法(GA), 以及引入自动有序预测因子选择算法进行改进的遗传算法(IGA)4种特征波长提取方法减少变量冗余, 选择最优特征波长提取方法; 最后结合回归方法——将冯诺依曼拓扑结构、 轮盘赌选择、 锦标赛选择和自适应权重与鲸鱼算法相结合来对算法进行改进, 采用改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机方法(IWOA-LSSVM), 与基于粒子群算法优化的BP神经网络方法(PSO-BPNN)和基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机方法(WOA-LSSVM)进行对比, 分别建立樱桃番茄内部品质含量的预测模型。 结果表明： 樱桃番茄内部品质中的可溶性固形物(SSC)含量使用De-trending-IGA-IWOA-LSSVM模型效果最佳, 其中校正集决定系数和预测集决定系数分别是0.917 2和0.866 7, 校正均方根误差和预测均方根误差为0.542 3和0.768 2, 预测相对误差达到2.592 9; 维生素C(VC)含量使用SG-IGA-IWOA-LSSVM模型预测效果最准确, 其中校正集决定系数和预测集决定系数分别为0.857 6和0.821 6, 校正均方根误差和预测均方根误差分别是0.661 4和0.634 2, 预测相对误差达到2.078 5。 以上结果表明, 采用近红外光谱技术与统计方法结合可实现对樱桃番茄内部品质的快速无损预测分析。

肺部疾病的诊断和治疗很重要，目前实现肺部疾病的无创监测具有一定困难。笔者采用近红外光子传输技术，定量研究了人体肺部的结构。以可视中国人数据集（VCH）为实验对象，利用蒙特卡罗（MC）模拟对其进行了仿真。对肺部血流动力学非侵入式测量的可行性进行了理论探讨，并对光子在肺部传输时的最佳光源位置进行了研究，同时还对光源‐检测器距离进行了优化。光通量强度显示，光子在人体肺部可以穿透6~8.4 mm，光源到检测器的最佳距离是2.8~3.6 cm。在此基础上，对13名志愿者进行了近红外漫反射实验，实验数据与仿真结果基本一致。实验结果表明，本研究在肺部血流动力学无创监测方面具有广阔的应用前景，同时也为生物医学光学技术在人体上的应用提供了参考。

近红外光谱检测技术可反映样品内部含氢化学键伸缩振动与合频吸收信息, 具有分析速度快、 经济、 重现性好以及环境友好等优点, 常用于食品、 药品及材料领域的检测分析之中。 豌豆是世界上最重要的栽培作物之一, 种植、 分布广泛, 具有高淀粉、 高蛋白、 低脂质等营养特性, 长久以来受到消费者的喜爱。 为了明确不同产地豌豆的近红外光谱建模差异, 对不同产地豌豆进行建模分析。 研究采集了河南省南阳市不同地区42份豌豆样本, 首先测定了豌豆的营养成分(总淀粉、 蛋白质、 水分、 灰分及脂质), 再重点采用近红外光谱中的积分球漫反射技术, 在12 000~4 000 cm-1波段对不同豌豆样品进行光谱采集, 通过判别分析模型(DA)结合不同的预处理方法得到最优预处理数据, 结合主成分分析(PCA)、 偏最小二乘判别分析(PLS-DA)以及正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等方法, 对光谱特征差异进行分类分析, 从而构建并验证南阳豌豆的产地识别模型。 结果表明, 不同区域南阳豌豆的营养组分及含量总体差异较小(总淀粉36.30%~46.93%, 蛋白质16.37%~25.50%, 水分6.78%~9.16%, 灰分2.29%~3.38%, 脂质0.37%~1.43%)； 基于近红外光谱建立的判别模型表明, DA模型判别分析准确率可达92.4%, 并且PCA、 PLS-DA以及OPLS-DA得到的模型预测能力分别为96.7%, 85.1%和83.6%, 表明以上模型均可实现南阳豌豆鉴别模型的建立。 此外, 通过变量重要性投影值法提取(VIP>1.0)筛选出的不同产地差异波段显示, 4 710~4 000, 5 320~5 200以及7 200~6 220 cm-1可作为南阳豌豆产地鉴别的特异性检测波段。 该研究可为构建不同区域豌豆产地鉴别、 追溯信息库提供方法学依据。

柑橘是我国总种植面积最大的水果，改进其品质筛选方法能够降低劳动成本并有效提升产业经济收益。本文利用蒙特卡罗法对柑橘的近红外光检测进行模拟仿真，根据柑橘三层结构建立了具有不同吸收系数、散射系数、折射率和各向异性因子的三层球形光学模型。同时，综合考虑光子入射轨迹、曲面边界对光子运动轨迹的影响以及收集的反馈信息，搭建了柑橘品质近红外检测的仿真系统，并设计了一种收发一体的多功能光纤探测器。结果表明，所设计的光纤探测器可以实现对果肉层光子的选择性探测，有效提高了柑橘内部品质信息的检测灵敏度。

肺动脉数字减影血管造影技术是现阶段临床检测肺动脉栓塞的主要手段，但该技术是一种有创的检查，且易对血管及周围组织造成损伤。在目前的心血管医学研究中，肺动脉栓塞的无创检测具有一定挑战性。本课题组运用蒙特卡罗方法模拟研究了光在人体胸部组织中的传输规律，探讨了近红外光谱技术在肺动脉栓塞无创检测中的可能性。结果表明：在2.8～3.1 cm的光源与探测器距离下，检测到信号对肺动脉部位激活的灵敏度可达到0.073%的峰值；不同栓塞水平下的归一化光照强度差异显著，且二者之间呈线性关系(R²＝0.998, p<10^－5)。这些结果表明，近红外光谱技术在肺动脉栓塞定量检测中具有巨大潜力。本研究为无创光学方法诊断肺动脉栓塞提供了参考。