山东石油化工学院机械与控制工程学院, 山东 东营 257061
近红外光谱定性分析技术研究中实验对象主要包括液态物质、 粉末状物质和非均匀固体颗粒物质。 液态物质与粉末状物质属于均匀分布被测对象, 光谱采集与分析相对容易。 而非均匀固体样品大小不一、 形态各异、 内部物质分布不均匀, 近红外光谱中既包含定性分析中需要提取的种类信息, 又包含需要消除的个体差异信息, 因此相对于均匀分布的液体或粉末状物质, 非均匀固体分析难度更大。 目前国内外尚未建立对于大小不一、 形状各异的非均匀固体颗粒物质的有效近红外定性分析方法。 以非均匀固体谷物玉米籽粒为主要研究对象, 在研究多种光谱采集方式的基础上, 分析了非均匀固体籽粒光谱采集的特点, 设计了针对非均匀固体籽粒的光谱采集装置, 为确保实验结果的客观性, 采用了朴素贝叶斯分类器、 K近邻、 支持向量机、 BP神经网络、 仿生模式识别等5种模式识别方法, 建立在漫反射及漫透射方式下单籽粒玉米近红外光谱多品种定性分析模型, 并对漫反射与漫透射方式下所建立的定性分析模型进行对比实验, 分析胚面朝向对玉米单籽粒的漫反射与漫透射光谱定性分析模型鉴别效果影响, 测试集与建模集时间间隔长短对漫反射及漫透射方式下玉米单籽粒品种鉴别精度的影响。 实验结果表明采用漫透射方式建立的模型不易受到非均匀固体籽粒摆放方式的影响, 且模型具有更好的泛化能力, 为后续研究提供可行光谱采集方法。 以非均匀固体玉米籽粒为主要实验对象, 对其采集方法与定性分析模型进行研究, 可为类似形态被测物体的近红外光谱定性分析提供有益借鉴, 具有重要研究意义。
非均匀固体籽粒 漫反射 漫透射 模式识别 Non-uniform solid particle Diffuse reflection Diffuse transmission Pattern recognition 光谱学与光谱分析
2021, 41(9): 2748
山东石油化工学院机械与控制工程学院, 山东 东营 257061
在近红外光谱定性分析时, 为取得良好识别效果, 预处理及特征提取是不可或缺环节。 预处理主要是为消除各种干扰因素对光谱数据影响, 常用预处理方法有平滑、 一阶导、 归一化等; 而特征提取方法能剔除数据中的无关信息, 保留有效信息, 常用特征提取方法有偏最小二乘、 主成分分析、 线性判别分析等。 不同预处理及特征提取方法具有不同特点, 构建定性分析模型时, 单一使用某种预处理或特征提取方法往往难以取得理想效果, 常需将多种预处理及多种特征提取方法组合使用以提升模型性能。 在各预处理及特征提取环节中往往有可变参数如特征提取维数等需要设定, 这些可变参数对模型性能有重要影响, 因此采用多个预处理及多个特征提取方法就存在多参数需要确定的问题。 研究中常采用试凑法求各待定参数最优值, 欲求得多个待定参数中某一个参数最优值, 首先需据经验固定其他参数值, 然后将某一个待优化参数代入近红外定性分析模型进行试凑, 以求得模型最优识别率所对应参数值, 并将其作为最优值。 利用试凑法逐个求得多个待优化参数后, 再将参数组合设置到定性分析模型中, 最后进行定性鉴别, 但试凑法求得的参数组合难以保证为全局最优解。 除试凑法外, 还可通过多重循环嵌套方法来获取近定性分析模型预处理与特征提取环节最优参数组合, 但是该方法需消耗大量计算机内存与计算时间, 而且效率低。 为此, 提出一种基于粒子群算法的近红外光谱定性分析模型预处理与特征提取参数优化方法, 可快速获得预处理与特征提取环节的最优参数组合, 并保证代入最优参数组合的定性分析模型具有最优识别性能, 采用粒子群算法对平滑系数、 一阶导系数、 偏最小二乘特征提取维数等参数进行寻优, 并将该方法与多重循环嵌套方法进行对比实验, 实验结果证明了方法的有效性。
粒子群算法 特征提取 参数寻优 定性分析 Particle swarm optimization Feature extraction Parameter optimization Qualitative analysis 光谱学与光谱分析
2021, 41(9): 2742
山东石油化工学院机械与控制工程学院, 山东 东营 257061
近红外光谱分析技术虽在多领域获得广泛应用, 但应用时仍以实验室仪器为主, 目前光谱仪存在体积大、 功耗高、 价格贵等问题, 有能力购买与使用此类仪器的主要是高校、 科研院所、 大型企业等, 常用的基于傅里叶变换或光栅原理的光谱仪价格通常高达几十万元, 超出中小企业、 普通百姓的经济承受能力, 因此近红外光谱仪的进一步推广应用仍有难度。 降低仪器造价并实现微型化, 是推广近红外光谱技术应用的一个重要方向, 近红外光谱仪小型化的努力方向有CT正交型光栅技术以及微机电系统技术, 但这两种技术方案对光谱仪体积缩小幅度有限, 仍存在价格高、 内部有移动部件等问题, 难以做到真正微型化。 据光谱仪的工作原理可知, 其价格高低及微型化难度与仪器所能检测波段以及分辨率密切相关, 以线性渐变滤光片与InGaAs探测器为例, 分辨率越高, 检测的波长点越多, 其价格越高, 制造难度越大。 针对某一特定的定性分析任务, 若能从大量波长点中挑选出少量特征波长点, 并利用挑选得到的少量特征波长点完成对被测样本的定性分析任务, 则可降低仪器制造成本, 并降低光谱仪微型化难度, 从而有利于近红外光谱分析技术的推广与应用。 以玉米单倍体和多倍体籽粒作为研究对象, 针对两类籽粒分类任务, 分多天以漫透射方式采集被研究对象的近红外光谱, 按时间顺序将所采数据分为5个数据集, 对第1个数据集使用遗传算法提取出10个特征波长点, 再将提取得到10个特征波长点, 用于剩余4个数据集的单倍体、 二倍体鉴别, 以检验方法的有效性。 实验结果表明使用10个特征波长点能够获得与全光谱基本一致的鉴别效果, 说明使用少量特征波长点上的吸光度值也能够有效鉴别单倍体, 可为其他领域某特定任务开发低成本便携式微型近红外光谱仪提供借鉴。
遗传算法 近红外光谱 特征波长 微型近红外光谱仪 Genetic algorithm Near infrared spectroscopy Characteristic wavelength Micro near infrared spectroscopy 光谱学与光谱分析
2021, 41(8): 2437
1 中国石油大学胜利学院, 山东 东营 257061
2 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院, 山东 东营 257061
近红外光谱属微弱信号, 其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰, 具体而言, 在近红外光谱定性分析中, 影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、 光谱采集人员错误操作、 奇异样本干扰等。 建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性, 因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。 目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多, 而用于定性分析的光谱质量判定研究较少, 为此, 提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法, 采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱, 以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本, 而人为漏光、 近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、 光源强度改变、 光源与被测玉米籽粒距离改变、 相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本, 在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法, 其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、 局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比, 并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准, 对实验结果进行分析, 由实验结果可以看出相比其他两种方法, 基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力, 建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力, 在实际使用光谱质量判定方法时, 建模集应包含足量样本。 在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段, 在预处理、 特征提取, 模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤, 并剔除异常光谱, 可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性, 亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。
近红外光谱 定性鉴别 质量判定 支持向量数据描述 Near infrared spectroscopy Qualitative analysis Quality determination Support vector machines data description 光谱学与光谱分析
2019, 39(12): 3783
1 中国石油大学胜利学院, 山东 东营 257061
2 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院, 山东 东营 257061
单倍体育种技术是玉米育种新方法, 该方法可有效缩短产生纯合系的周期, 提高育种效率。 该技术需首先挑选足量单倍体籽粒, 而玉米在未加人工干预时, 单倍体在混合籽粒中仅占0.05%～0.1%, 即使采用生物诱导技术, 单倍体籽粒数一般也不到籽粒总数的10%。 高速、 精准地从大量混合籽粒中挑选得到占比少于10%的单倍体籽粒, 才能够满足工程化育种需要, 而实际育种工作中挑选单倍体时常用的分子生物学、 田间形态学辨别等方法存在耗时长、 成本高、 破坏样本等缺点, 难以高效精准地得到玉米单倍体籽粒。 相关研究已经证明高油玉米的单倍体与二倍体之间具有明显含油率差异, 目前低场核磁共振技术可用于检测玉米单籽粒的含油率, 并根据含油率对单倍体进行鉴别, 但核磁共振仪存在价格贵、 维护难、 速度慢、 效率低等弱点, 现有设备完成单籽粒分选需用时4 s, 无法满足工程化育种中大量筛选的速度需求。 使用VIAVI微型近红外光谱仪能够达到0.25 s每颗的检测速度, 相比核磁共振技术速度快, 仪器价格较低, 维护方便。 使用近红外光谱仪分析技术对单倍体与二倍体籽粒进行鉴别, 可以取代核磁共振鉴别单倍体的方法。 采用近红外光谱定性鉴别单倍体籽粒虽然取得了一定效果, 但目前研究中所采集玉米品种相对较少, 研究只针对某一品种单倍体建立模型, 对该品种单倍体进行分类; 国内外尚无多品种混合单倍体鉴别相关研究, 而工程化育种亟需一种能够识别多个品种玉米单倍体的鉴别方法。 为此, 本文提出一种基于深度信念网络的多品种混合玉米籽粒单倍体鉴别方法, DBN是一种多层深度神经网络, 每层由受限玻尔兹曼机构成, 采用逐层训练策略, 可解决传统神经网络训练方法不适用于多层网络训练的问题。 对比实验结果表明使用DBN方法建立多品种单倍体鉴别模型具有较高分类性能, 能够满足玉米工程化育种精度要求。
深度信念网络 单倍体 近红外光谱 定性鉴别 Deep belief net Haploid Near infrared spectroscopy Qualitative identification
1 中国石油大学胜利学院, 山东 东营 257061
2 中国石油大学信息与控制工程学院, 山东 东营 257061
目前, 在单倍体育种技术中, 可先使用低场核磁共振方法定量测得玉米单倍体与二倍体的油分, 再依据二者油分差异鉴别单倍体, 该方法在实际育种工作中已取得初步应用, 但核磁共振鉴别单倍体方法存在速度慢、 价格贵、 维护难等缺点, 难以获得大范围应用。 近红外光谱技术有诸多优点并在各领域取得广泛应用, 相关研究也表明该技术可用于玉米单倍体的定性鉴别, 但是目前该方法用于鉴别单倍体实验研究时涉及的玉米品种相对较少, 对于某些品种识别效果较差, 且内部机理类似于黑盒, 难以指明单倍体、 二倍体两类种子是依据何种物质的差别进行区分, 有时难以获得农业领域专家认可。 根据花粉直感效应的原理, 玉米单倍体与二倍体存在明显的油分区别, 通过油分鉴别单倍体原理直观明白, 易于被业内专家接受。 因此, 提出了一种先定量得到油分, 再依据定量分析所得油分进行分类的方法, 即首先使用玉米单籽粒的近红外光谱定量回归分析得到各籽粒的油分含量, 再利用定量分析所得的油分值, 并使用最小平方误差方法对单倍体、 二倍体混合籽粒进行定性分类。 实验结果表明近红外定量分析方法的识别精度与核磁共振方法相当, 与几种定性分析方法比较, 在训练集规模相同时, 近红外定量分析方法所得识别率优于几种定性分析方法, 进一步表明近红外定量分析方法鉴别单倍体具有一定优势, 可满足育种行业精度要求, 能够为尽快实现单倍体工程化育种提供保障。
油分 单倍体 近红外光谱 定量 分类 Oil content Haploid Near infrared spectroscopy Qualitative Classification 光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1089
1 第四军医大学西京骨科医院, 陕西 西安 710032
2 第四军医大学军事预防医学系劳动与环境卫生学教研室, 陕西 西安 710032
本研究构建急性大鼠脊髓夹伤模型, 并将大鼠随机分为单纯脊髓损伤对照组及脊髓损伤联合弱激光照射组。照射组应用810 nm波长, 150 mW照射功率, 照射光斑0.3 cm2的弱激光对脊髓损伤区进行经皮照射, 连续照射3天, 7天或14天。应用免疫荧光、免疫印迹实验方法, 测定脊髓损伤区巨噬细胞及小胶质细胞的极化表达。应用酶联免疫吸附法测定脊髓损伤区白细胞介素4的表达情况。应用坚牢蓝髓鞘染色测定两组损伤脊髓中髓鞘保留的差异。采用BBB评分对两组大鼠后肢运动功能的恢复进行评估。结果表明, 810 nm弱激光对脊髓损伤区连续照射3天, 7天后, 可显著减少M1型巨噬细胞及其标志物诱导型一氧化氮合酶的表达, 在7天时间增加M2型巨噬细胞及其标志物精氨酸酶1的表达。弱激光照射组白细胞介素4的表达明显增加。损伤后14天, 弱激光照射组脊髓损伤区髓鞘保留面积比值明显提高。损伤后7天及14天时, 弱激光照射组大鼠的BBB评分明显升高。该实验结果表明, 810 nm弱激光经皮照射, 可增加大鼠急性脊髓损伤区M2型巨噬细胞及小胶质细胞的表达, 并减少脊髓损伤后的髓鞘脱失, 促进脊髓损伤大鼠运动功能的恢复。
医用光学 弱激光治疗 脊髓损伤 巨噬细胞极化 medical optics low level laser therapy spinal cord injury macrophage polarization
