特征峰值投影技术应用于鱼粉蛋白近红外波长优选

采用近红外光谱线性分析技术实现对鱼粉蛋白的快速检测,选择合适的波长变量是提高模型预测精度的关键。主要目的是建立一种稳健、简单的多元线性回归(MLR)模型,通过研究基于特征峰值的投影技术实现参与建模的波长优选。特征物质在近红外光谱区域的吸收特征,以鱼粉一阶导数光谱的峰谷波长点作为出发点,依次采用逐步多元线性回归(SMLR)和连续投影线性回归(SPA-MLR)方法完成两度特征信息波长筛选,进一步对备选的波长变量执行显著性检验,最终确定近红外线性分析的特征信息波长组合。结果表明,近红外长波区域中优选出53个特征信息波长变量,能够提高鱼粉蛋白近红外定量模型的预测精度,简化了模型,从而提高了模型的适用性和稳健性。     

基于人工蜂群波长优选和残差增广的近红外光谱定量模型研究

提出一种基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法的光谱波长优选和残差数据增广回归算法的近红外光谱定量模型.以勾兑果汁中苹果汁原汁含量的近红外光谱数据为基础,对原始光谱数据进行预处理,通过人工蜂群算法优选光谱波长变量,采用优选出的波长变量建立近红外光谱浓度残差增广的最小二乘回归(concentration residual augmented classical least squares,CRACLS)模型.将ABC波长优选后建立的CRACLS模型与全光谱建立的CRACLS模型,遗传算法(genetic algorithm,GA)波长优选后建立的CRACLS,ABC波长优选后建立的PLS模型,全光谱建立的PLS模型,GA波长优选后建立的PLS模型进行比较.实验结果表明,ABC-CRACLS模型的校正集的Rc值为0.999 8,RMSEC值为0.000 9,预测集的Rp值为0.999 1,RMSEP值为0.012 1,均优于其它几个模型.因此提出的人工蜂群算法能够有效地处理好波长变量的优选问题,并且CRACLS模型取得良好的预测结果.     

基于傅里叶近红外特征光谱的血流感染致病菌鉴别研究

利用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)收集1 000~1 852 nm范围内3种常见病原菌大肠杆菌(ATCC25922)、金黄色葡萄球菌(ATCC 29213)、铜绿假单胞菌(ATCC 27853)的近红外透射光谱,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对波长变量进行筛选,并分别结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立鉴别模型.比较两种鉴别模型在进行波长变量优选前后的性能发现,采用全波段建模的PLS-DA与LS-SVM两种模型的预测性能较低;利用CARS对波长变量进行筛选后,对优选的24个特征波长分别建立两种鉴别模型,模型预测性能明显提高,其中以LS-SVM模型最优,3种病原菌准确率分别为85.0%,100%和100%.研究结果表明,利用CARS能够有效去除光谱无用信息,减少模型复杂度,增强模型预测性能,结合LS-SVM可为临床利用近红外快速检测血流感染病原菌提供一种新的方法.     

基于长波近红外光谱快速无接触评估小麦籽粒含水率

利用长波近红外光谱(900～1700 nm)联用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法快速评估小麦水分含量。通过采集7个不同品种小麦籽粒(百农201、百农207、百农307、百旱207、AK-58、冠麦1号、周麦18)的近红外反射光谱信息,经高斯滤波平滑(Gaussian Filtering Smoothing,GFS)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)和标准正态变量变换(Standard Normal Variable Correction,SNV)三种预处理后,分别利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)挖掘光谱信息与小麦水分之间的定量关系。结果显示,经GFS预处理的近红外光谱(100个波长)构建的全波段PLS回归模型(F-PLS)的预测相关系数(RP=0.927)、预测误差(RMSEP=1.596%)和鲁棒性(ΔE=0.064)均优于另外两种光谱。采用Regression coefficient算法筛选最优波长优化F-PLS模型,以提高预测效率。结果显示,从GFS预处理光谱筛选的29个最优波长构建的O-PLS回归模型预测精度及鲁棒性均较好(R_P=0.909,RMSEP=0.229%,ΔE=0.078)。本试验表明,利用长波近红外光谱技术来快速无接触评估小麦籽粒含水率的潜力巨大。     

近红外光谱定量预测奶粉中三聚氰胺的含量

近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘算法(PLS)建立了奶粉中三聚氰胺含量的定量分析模型.采用二阶导数光谱建立模型,最有效的波长范围为4000.63~6803.63 cm-1和6800~9700 cm-1,最优模型的定标模型的相关系数(R)为0.9999,定标标准分析误差(SEC)为1.43%,预测相关系数(R)达到0.9284,预测标准分析误差(SEP)为1.03%,模型具有较好的预测效果.研究表明近红外光谱检测技术可用于奶粉中三聚氰胺的定量分析.     

基于改进遗传算法的区间光谱特征波长变量选择方法

为提高土壤养分近红外光谱预测模型的鲁棒性和预测精度,提出一种基于改进遗传算法的近红外区间光谱特征波长变量选择方法.利用土壤速效磷近红外光谱全光谱波长变量纯度梯度的正负变化次数将全光谱划分为多个波长间隔,以偏最小二乘回归模型(PLS-R)输出的变量投影重要性系数(V_(VIP))大于1作为提取准则,提取对土壤养分预测目标量解释性较强的波长间隔,并合并成一个区间光谱.建立区间光谱特征波长变量(FWV)PLS-R模型,利用改进遗传算法选择PLS-R的均方根误差为最小对应的FWV为最优FWV.试验结果表明:该方法在区间光谱选择最优FWV,能提高回归模型的鲁棒性和预测精度,简化模型结构;改进遗传算法采用一种改进的实数编码差分变异算子,扩大了全局最优解搜索空间,提高了收敛速度.     

多维标度和随机森林应用于汽油近红外定量分析

随机森林(RF)回归应用于汽油辛烷值的近红外定量模型的波长优选。提出的双中心指标多维标度(DC-MDS)方法能够有效地找到定标和预测样品集的合理划分。RF回归建模的过程中选择采用较大的决策树数量(nTree=500),避免建模过程发生拟合,进一步调试并选择最优的分裂变量数(mtry=130);最后在最优参数的RF建模过程中提取具有最大贡献的30个信息波长,为汽油辛烷值的测定建立离散波长的近红外定量分析模型;其预测决定系数为0.971,预测均方根偏差为0.219%。结果表明,RF回归具有应用于汽油辛烷值近红外定量测定的潜力。     

近红外光谱用于土壤锌的快速分析及其稳定性

利用近红外(NIR)光谱结合偏最小二乘(PLS)回归研究珠三角农田土壤锌含量的无试剂快速定量分析方法,基于定标集、预测集的多次划分讨论模型的稳定性。将全部扫描谱区(400~2 498 nm)分成可见区(400~780 nm)、短波近红外区(780~1 100 nm)、长波近红外区(1 100~2 498 nm)和全近红外区(780-2 498 nm)。经过比较、检验,长波近红外区达到最好的模型效果和稳定性,其最优PLS因子个数为8,检验集的预测均方根偏差(V-SEP)和预测相关系数(V-RP)分别为78.847 mg/kg-1和0.731。结果表明,长波近红外光谱可以应用于土壤锌含量的无试剂快速定量分析。     

可见/近红外联合变量优选检测油茶籽油掺假

利用可见/近红外光谱技术联合CARS(competitive adaptive reweighted sampling)方法对油茶籽油中掺杂大豆油及菜籽油进行检测.采用CARS方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘回归(PLS)方法分别建立油茶籽油中大豆油掺伪量、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量的定量检测模型,并与经连续投影算法(SPA)及无信息变量消除(UVE)方法变量筛选后所建立的PLS模型进行比较.研究结果表明:可见/近红外联合CARS方法可以分别检测油茶籽油中大豆油、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量.大豆油、菜籽油及大豆油与菜籽油总和的CARS-PLS掺伪量模型的预测集相关系数r和预测均方根误差RMSEP分别为0.950,0.928,0.980和24.5,29.0,30.8g·kg-1;CARS-PLS模型性能优于全波段PLS,SPA-PLS及UVE-PLS,表明CARS方法是一种有效的波长变量选择方法,可以剔除冗余波长变量.     

NIR光谱法快速预测小麦籽粒干物质含量

通过采集百农201、百农207、百农307、百旱207、AK-58、冠麦1号、周麦18等7个不同品种完整小麦籽粒的近红外光谱(900～1700 nm)信息,经高斯滤波平滑(Gaussian Filtering Smoothing,GFS)、标准化校正(Normalization Correction)和卷积平滑(Savitzky-Golay Convolution Smoothing,SGCS)三种预处理后,利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)算法寻找光谱信息与小麦籽粒干物质含量之间的定量关系。结果显示,经GFS预处理的近红外光谱(100个波长)构建的全波段PLSR模型(PLSR)预测相关系数(RP)为0.952,预测误差(RMSEP)为0.158%,RMSEC与RMSEP绝对值差(ΔE)为0.082,预测效果优于其他两种预处理光谱。从GFS光谱中经PLSR-β法筛选获得17个最优波长,构建的优化模型(O-PLSR)RP为0.928,RMSEP为0.191%,ΔE为0.049,其预测效果接近于PLSR模型。试验表明,利用900～1700 nm光谱可被潜在用于快速无损预测小麦籽粒干物质含量。     

FT-NIR光谱应用于柚子皮果胶定量分析的波段优选

基于傅里叶变换近红外(FT-NIR)漫反射光谱分析技术,采用分段多元散射校正(PMSC)预处理与移动窗口偏最小二乘(MWPLS)方法为柚子皮果胶的定量分析优选波段。基于全谱进行PMSC预处理,在此基础上结合留一交叉检验技术优选21个分段窗口大小,以此设定为MWPLS方法波段优选的窗口宽度。详细讨论先后采用或不采用MSC预处理的MWPLS模型的预测效果,并从中优选定标预测模型。最优的方案为先MWPLS选择波段,后MSC预处理再建立PLS模型,其优选波段为8 540—7 944(cm-1),窗口宽度为310,对应的最优PLS因子数为11,相应的预测均方根偏差(RMSEP)和预测相关系数(RP)分别为0.520 7(%)、0.871 1。该模型明显优于先对全谱做MSC预处理再建立MWPLS模型,且大幅度优于基于原光谱数据直接建立的MWPLS模型。结果表明,采用PMSC预处理为MWPLS方法搜索窗口宽度预设值,大大降低了MWPLS模型的运算量,有利于波段优选光谱。MWPLS模型结合MSC预处理方法可以有效地应用于柚子皮果胶成分的FT-NIR定量分析。     

FTIR/ATR光谱快速测定糖厂废水COD

利用FTIR/ATR光谱技术建立糖厂废水化学需氧量(COD)的快速测量方法.基于光谱Savitzky-Golay(SG)平滑和偏最小二乘法(PLS)建立光谱优化模型.建立计算机算法平台,把540种平滑模式和1-40的PLS因子数任意组合分别建立SG-PLS模型,预测效果最优的模型平滑模式为2阶导数平滑,6次多项式,51...     

近红外光谱-偏最小二乘法非破坏分析酱油的主要成分

将近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）相结合建立 数学校正模型, 对酱油中的氨基酸态氮、 总酸以及食盐进行快速、 无损定量分析, 并对酱油的色度进行预测, 同时讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预测精度的影响. 结果表明, 采用一阶导数预处理光谱建立的数学校正模型能得到最佳的预测效果, 在对预测集18个样本中的氨基酸态氮、 总酸、 食盐的含量和色度进行预测时, 所得的预测集相对标准 偏差分别为1516%, 1811%, 1798%, 1893%. 实验结果具有较高的预测精度, 可以用于酱油中主要 成分含量的测定.     

一类带有变质性质的库存系统的PLS模型

本文是将物品带有变质性质引入到经典的PLS模型中,建立了库存模型,得出了相应的最优存贮策略。     

可见-短波近红外光谱用于血红蛋白分析及其稳定性

基于随机性、相似性和稳定性,通过定标集、预测集、检验集的建模过程,采用可见-近红外(NIR)光谱结合偏最小二乘(PLS)方法建立人类溶血液样品的血红蛋白(Hb)的分析模型。将全谱扫描区(400—249 8 nm)分成可见区(400—780nm)、短波近红外区(780—110 0 nm)、长波近红外区(1100—249 8 nm)、可见-短波近红外区(400-1100 nm)、全近红外区(780—249 8 nm)。经过比较、检验,结果表明,可见-短波近红外区达到了最好的模型效果和稳定性,最优PLS因子数为7,检验的预测均方根误差(V-SEP)和预测相关系数(V-RP)分别为4.42 g.L-1、0.967,达到了高的预测精度和稳定性。     

近红外光谱在印刷品颜色检测中的应用

为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术(NIR)并结合偏最小二乘法(PLS)建立印刷品颜色检测模型.对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5.选取的主成分作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后,将144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测.研究结果表明:利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数(R~2)为99.74%,预测平均相对误差为0.636%,表明利用近红外光谱技术检测印刷品颜色是可行的.     

DWT-PLS在SELDI-TOF MS血清多肽谱解析中的应用

针对表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF MS)血清多肽谱解析,首先采用离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)对数据进行滤噪、压缩;再采用偏最小二乘(partial leastsquares,PLS)法建立癌症诊断预测模型.考察了DWT对血清多肽谱数据预滤噪、压缩的效率,同时重点研究了小波分解尺度、主成分数对诊断预测准确率的影响.研究结果表明,采用DWT-PLS法解析血清多肽谱简便、高效、预测准确.     

短波近红外光谱-偏最小二乘法对食醋中总酸含量的无损定量分析

将短波近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）结合,对食醋中的总酸含量进行快速、无损定量分析,建立了最佳数学校正模型．讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预报精度的影响．研究表明,采用一阶导数预处理光谱建立的数学校正模型能够得到最佳的预报结果,在对预测集8个样本中总酸的含量进行预报时,所得的集相对标准偏差为1．386％．实验结果表明,该方法方便快捷,并且具有较高的预报精度,可以用于食醋中总酸含量的测定．     

Nonlinear Spline Kernel-based Partial Least Squares Regression Method and Its Application

Inspired by the traditional Wold＇s nonlinear PLS algorithm comprises of NIPALS approach and a spline inner function model, a novel nonlinear partial least squares algorithm based on spline kernel （named SK-PLS ） is proposed for nonlinear modeling in the presence of multicollinearity. Based on the inner-product kernel spanned by the spline basis functions with infinite number of nodes, this method firstly maps the input data into a highdimensional feature space, and then calculates a linear PLS model with reformed NIPALS procedure in the feature space and gives a unified framework of traditional PLS ＂kernel＂ algorithms in consequence. The linear PLS in the feature Space corresponds to a nonlinear PLS in the original input （primal） space. The good approximating property of spline kernel function enhances the generalization ability of the novel model, and two numerical experiments are given to illustrate the feasibility of the proposed method.     

重油加氢裂化过程稳态模型的建立

为保证石油化工系统安全生产，采用偏最小二乘法（ＰＬＳ）与人工神经网络（ＡＮＮ）相结合的方法，建立了重油加氢裂化过程的稳态模型，解决了体系复杂、影响因素多、现场数据的噪声等对模型的运算速度和精度不易满足要求的困难。对ＰＬＳ的主矢量所张成的子空间进行了数学分析，并对该方法的降维去噪能力进行了讨论。仿真实例表明，ＰＬＳ－ＡＮＮ法与ＡＮＮ法相比，在训练与预报精度都有所改善的条件下，不仅具有良好的降维效果，且有更强的除噪能力；与线性ＰＬＳ法相比具有更好的非线性映射能力。