基于近红外特征变量筛选对火麻油掺杂的快速检测

利用近红外光谱技术对掺杂了大豆油、花生油、葵花籽油和玉米油的火麻油进行鉴定,结合偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立定量分析,并利用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样算法(CARS)提取特征变量.结果表明:LS-SVM回归模型的准确度优于PLS模型,其预测相关系数R_p~2分别达到0.950 4、0.905 8、0.857 4和0.767 3;SPA和CARS是两种有效的特征变量选择算法,能够提高模型的准确性,并且CARS效果优于SPA;其中,LS-SVM-CARS模型的R_p~2分别达到0.982 1、0.907 5、0.958 7和0.924 9.因此,在油脂掺杂快速检测中,LS-SVM-CARS是一个准确度高、变量数少、传递性较强的定量分析模型.     

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.     

数控机床多变量关联热误差组合模型及其实验验证

针对主要基于受综合因素影响的机床本体温度所建立的热误差模型鲁棒性较差的问题.综合考虑机床本体温度、动力源转速、冷却液温度及环境温度提出了多变量关联热误差组合模型.将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法运用到热误差建模中,并利用偏最小二乘(PLS)方法提取输入变量的主成分作为LS-SVM的输入,形成PLS-LSSVM组合热误差模型.此外根据数控加工过程及材料热变形原理,将相对起始温度的差温值作为温度输入,使热误差补偿更加准确.在某型号精密加工中心进行实验验证,结果表明:PLS-LSSVM模型比LS-SVM更稳定,比PLSR预测精度高;考虑差温多变量的PLS-LSSVM模型较单纯考虑机床本体测量温度值的PLS-LSSVM~*模型,热误差预测值的均方根误差(RMSE)平均减少了5.5μm.     

应用间隔随机蛙结合连续投影算法检测橡胶树叶片氮含量

研究了基于可见/近红外光谱技术的橡胶树叶片氮含量无损检测方法。总共采集了176个橡胶树叶片样本,以350～2 500 nm的可见/近红外数据作为试验数据。首先,采用一种新颖的间隔随机蛙(iRF)算法选择交互验证均方根误差(RMSECV)最小的波长间隔组合;然后,采用连续投影算法(SPA)进一步选择特征波长;最后,将选出的特征波长作为输入变量,建立偏最小二乘法(PLS)模型。研究结果表明:通过两步策略进行波长选择,iRF算法粗选,从全光谱2 151个变量中筛选出714个,再采用SPA算法细选,从714个变量中进一步筛选出20个最优变量,降低了信息冗余,变量数减少了99.07%。建立的简化模型结果校正均方根误差(RMSEC)、校正相关系数(R_c)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(R_p)分别为0.091 3%、0.956 5、0.123 8%和0.901 8,比PLS、间隔偏最小二乘法(iPLS)、iRF算法和SPA有更低的均方根误差和更高的相关系数。因此,iRF-SPA可以作为一种策略的波长选择方法用于检测橡胶树叶片氮含量。     

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.     

污水化学需氧量近红外光谱分析的波段选择

采用近红外透射光谱和移动窗口偏最小二乘(MWPLS)方法,建立污水化学需氧量(COD)近红外光谱分析的优化模型最优模型的对应波段为820-850nm,采用波长点个数为16,PLS因子数、RMSEP、Rp分别为13,25.5mg/L,0.968,预测相关很高,其预测效果明显优于全谱模型,并且采用的波长点个数远远优于全谱波...     

递推部分最小二乘方法

部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方法和传统PLS方法同时用于仿真研究,结果表明递推算法性能和传统方法的相近,而计算量大大减少.     

基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测

将偏最小二乘回归(PLS)与神经网络(NN)耦合,建立了储层参数预报模型.利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数;同时,利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题.计算实例表明,本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度.     

紫外-可见光去浊度反演水体叶绿素a含量

城市景观水体的叶绿素a含量可直接反映其水质。紫外-可见光谱方法可快速低廉反演叶绿素a的含量,但城市水体水深较浅、浊度较高,容易对该波段光谱产生干扰。采用实验室培养的螺旋藻水样和浊度水样的混合水样来模拟城市景观水体环境,并使用UV—2600分光光度计获取混合水样的吸光谱数据;对吸光谱数据分别建立一元线性回归模型、偏最小二乘算法(PLS)模型和BP神经网络模型,以寻找降低水体浊度干扰的办法,为水体水质评价提供可靠参考数据。结果显示,BP神经网络预测模型可以同时预测混合水样中叶绿素a的浓度和浊度的浓度值,模型预测值与样本测量值之间的R~2为0. 997 2,并且模型的预测误差在5%以内。去浊度反演水体叶绿素a含量的能力最高;偏最小二乘算法模型测量值与预测值的R2为0. 999 4,模型的预测误差小于4%,但该模型在预测叶绿素a浓度时不能同时预测浊度值,去浊度反演叶绿素a含量的能力次之;一元线性回归模型的去浊度反演叶绿素a含量的能力最差。     

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.     

基于改进连续投影算法的光谱定量模型优化

分别对葡萄酒和苹果的原始光谱及其小波变换(WT)后的谱图采用改进连续投影算法(MS-PA)进行酒精度和可溶性固形物信息的提取,偏最小二乘(PLS)回归用于定量模型的构建,预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数Rv和akaike信息标准(AIC)用于模型优劣的评价.结果表明:葡萄酒的原始光谱经WT-MSPA-PLS方法优化计算后得到了较简化的酒精度分析模型,模型的RMSEP由0.178减小为0.139,Rv由0.963变为0.976,AIC由4 085.60减小为-1.06,建模变量由2 073缩减为34；苹果光谱经WT-MSPA-PLS方法运算后,可溶性固形物定量模型的RMSEP由0.565减小为0.541,Rv由0.920提高为0.930,模型的AIC值由1 047.20减小为57.43,建模变量由535减小为41.     

基于多维度光谱特征波长提取大豆冠层SPAD值估算模型

应用多种光谱特征波长段提取技术,研究了全生育期大豆冠层的近红外光谱曲线特性,提出了基于多维度光谱特征波长提取的大豆冠层叶绿素相对含量(SPAD值)估算模型.在大豆冠层原始近红外光谱曲线中,优选多元散射校正预处理和偏最小二乘回归法建模.经多元散射校正预处理后,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA),提取大豆冠层的光谱特征波长数量分别为22,51和12个.以此特征波长为基础,利用偏最小二乘回归法和多元线性回归法(MLR),分别建立大豆冠层SPAD值估算模型.结果表明CARS-MLR模型试验效果较好,该模型校正样本和预测样本SPAD值的均方根误差分别为5.67和5.94,平均值约为5.81.     

基于可见/近红外光谱技术的新鲜茶叶叶片含水率快速测定

提出了利用可见/近红外光谱技术检测新鲜茶叶叶片中含水量的方法.首先采集350~2500nm波段范围内177个新鲜茶叶叶片的光谱反射率信息,作为X变量.将不同预处理后的光谱数据建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型,再利用回归系数法(regression coefficients,RC)提取全波段光谱中的特征波长并建立基于特征波长的预测模型.结果显示,利用全谱段光谱信息建立的模型中,未经预处理建立的模型最优,建模集和预测集中决定系数(coefficient of determination,R~2)分别是0.9039和0.8856,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别是0.0092和0.0120,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)是2.9659;基于特征波长的模型中,也是未经预处理建立的模型最优,建模集和预测集中R~2分别是0.9070和0.8199,RMSE分别是0.0107和0.0151,RPD是2.3701.结果表明,可见-近红外光谱技术结合特征波长提取进行新鲜茶叶叶片中含水率检测是可行的.     

在线富集近红外光谱法测定痕量重金属铅

选择螯合树脂D401对水中的重金属铅进行在线富集,使铅离子络合在有机吸附材料上,实现能被近红外光谱检测的目的。利用特殊设计的富集检测装置,富集后的铅离子不经洗脱而直接在线进行漫反射近红外光谱的测量。采用多元散射校正(MSC)对光谱进行校正后,利用偏最小二乘方法(PLS)建立铅浓度与近红外光谱之间的线性模型。经MSC校正后,铅浓度与近红外光谱有很好的线性关系,单个波长吸光度与浓度之间的线性相关系数最高可达0.958 8,用偏最小二乘方法建模的结果是,当隐变量数目为2时,预测误差达到最小,为0.869 7μg/mL,预测相关系数为0.958 4。     

基于支持向量机的软测量建模方法的应用

利用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法,通过工业现场数据来对丁二烯精馏装置建立软测量模型.对于该软测量模型,支持向量机方法比BP神经网络方法具有更好的泛化能力.研究结果表明,基于最小二乘的支持向量机建模方法是一种有效的软测量建模方法.     

固定影响平行数据模型参数的偏最小二乘估计

当平行数据的解释变量之间存在严重的多重共线性,或者样本点个数与解释变量个数相比较少时,用经典方法求解模型(如最小二乘法等)误差偏大,难以满足实际要求。针对这种情况本文提出用偏最小二乘法思想求解固定影响平行数据模型,并且实例表明误差明显减少,可以满足建模、预报的要求。     

汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机建模方法

为提高近红外光谱法检测汽油辛烷值的精度,该文提出一种汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机(i ELM)新型建模方法。该算法融合了极限学习机算法(ELM)与基于变量投影重要性系数的改进叠加偏最小二乘回归(VIP-SPLS)模型算法,有效解决了ELM模型隐含层输出矩阵维数高和高度共线性的问题。采用该算法对汽油辛烷值的近红外光谱检测数据进行建模,发现改进极限学习机模型的精度比现有的偏最小二乘回归模型和极限学习机模型分别提高20.0%和29.3%,验证了方法的有效性。实验表明,该文方法可用于汽油辛烷值的近红外光谱检测,检测精度良好。     

基于偏最小二乘回归的国家示范高职院校绩效分析

本文章基于70所国家示范性高职院校的相关指标数据,运用偏最小二乘(PLS)回归方法进行建模分析,构建其投入产出绩效模型,给出各产出指标关于投入指标的数量化关系表达式。计算结果表明,PLS是对高职院校绩效分析行之有效的量化分析方法。     

基于PLS的高速电主轴热变形建模与分析

目的提出偏最小二乘方法(Partial Least Squares,PLS),对不同工况下的电主轴热变形进行预测,并分析多个温度变量和三维热变形的相关关系.方法以型号为150MD24Z7.5的电主轴为研究对象,采用精密传感器测量稳态条件下电主轴的热变形和温升数据,根据PLS模型内部分析机理,利用提取的主成分对变量的解释能力、精度及变量整体相关关系进行分析.结果分析结果验证了自变量温升之间存在多重相关性,采用PLS方法建模有益于模型精度的提高,模型提取的主成分能够反应原始变量的大多数信息,自变量温升和因变量热变形之间存在明显的线性相关关系,PLS模型的预测精度优于多元回归模型.结论电主轴热变形的PLS模型预测精度较高,适用于实际加工工况,对热误差的补偿具有补充意义.     

基于PLS软测量技术在加氢裂化产品质量控制中的应用

相关因素分析和产品质量建模是产品质量控制的关键.针对加氢裂化装置航煤闪点难以在线控制的难点,采用部分最小二乘法(PLS)进行油品质量相关因素分析,并通过部分最小二乘回归(PLSR)建立了航煤闪点的软测量模型.计算结果表明,PLS是收集、整理、分析现场数据的有效方法,用于质量指标的统计和建模,具有较高的精度,能很好地用于产品质量控制之中.