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为寻找适合近红外光谱无损检测鲜长枣糖度含量的最佳光谱预处理方法,进行鲜长枣样品近红外光谱数据的预处理方法比较研究.探讨了15种光谱预处理方法对偏最小二乘法建模精度的影响.结果表明,小波变换和多元散射校正相结合是近红外光谱偏最小二乘模型无损检测鲜长枣糖度的有效预处理方法,其相关系数和内部交叉验证均方差分别为0.741 1... 相似文献
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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. 相似文献
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近红外光谱-偏最小二乘法无损定量分析异烟肼片 总被引:4,自引:0,他引:4
应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法, 对异烟肼片中异烟肼的含量进行分析, 建立了近红外光谱数学校正定量分析模型, 其对校正集样品的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00632. 对预测集样品的预测均方根误差(RMSEP)为0.00603; 回归系数为0.99456;加样平均回收率为99.772%. 重现性实验相对标准偏差(RSD)为0.526%. 结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测和重现性好等优点. 相似文献
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利用近红外和拉曼光谱法定量分析了甲醇汽油中甲醇的含量,采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立甲醇的定量模型.近红外光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.998,预测均方根误差(RMSEP)为0.289%;拉曼光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.982,预测均方根误差(RMSEP)为1.141%.实验表明,近红外与拉曼光谱技术均可用于甲醇汽油中甲醇含量的快速检测. 相似文献
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《江苏大学学报(自然科学版)》2016,(2)
针对传统稻种发芽率检测操作复杂,耗时长,稻种外壳污染物干扰光谱检测等问题,提出一种基于稻种糙米近红外光谱检测实现稻种发芽率快速检测的新方法.将192份糙米样品的光谱分为校正集144份和预测集48份,通过不同预处理方法和化学计量学建模方法,分析不同老化时间糙米的光谱差异,建立糙米发芽率的预测模型.结果表明:在全波段570~1 848 nm采用二阶导数+SNV and Detrend的预处理并结合偏最小二乘法(PLS)建立的模型最优,其校正集决定系数RC与标准偏差SEC分别为0.976和1.244,预测集相关系数RP与标准偏差SEP分别为0.951和1.935.采用近红外光谱分析技术对稻种糙米发芽率进行测定是可行的,所建模型在稻种糙米发芽率预测方面有较好的预测能力. 相似文献
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偏最小二乘法-可见/近红外光谱测定南丰蜜桔糖度的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了南丰蜜桔糖度的快速测定方法,选择漫反射原始光谱采用偏最小二乘法(PLS)建立了南丰蜜桔糖度的校正模型,并对模型的预测性能进行了验证.在糖度预测模型中,预测集的相关系数为0.9133,预测均方根误差为0.5577,平均预测偏差为-0.0656.结果表明:可见/近红外漫反射光谱结合PLS方法对南丰蜜桔糖度的快速测定是有效的. 相似文献
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近红外光谱法测定汽油中的芳烃含量 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了采用近红外光谱测定汽油中芳烃含量的方法,通过汽油单体分析法获得汽油中芳烃的基础数据。在1000—2000nm波长范围内,应用傅立叶变换近红外光谱仪,交互检验偏最小二乘法对使用的近红外光谱数据进行优化,所得校正模型对训练集样品预测的相对平均误差为0.42%,相关系数为0.9696。对未知样品将近红外预测结果与GC的测定结果进行比较,相对平均误差为0.45%。作为一种快速分析技术,近红外光谱测定汽油中芳烃含量是简便可靠的方法。 相似文献
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拉曼光谱和近红外光谱在小麦粉品质定量分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
应用拉曼光谱分析技术结合最小二乘法,应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,以及现有的小麦粉光谱数据,对小麦粉进行采集光谱信息,选择最优的光谱预处理方法,分别建立了水分、灰分、面筋的定量模型,并验证了模型的可行性.实验分析表明,近红外光谱技术建立的模型比拉曼光谱分析技术建立的模型效果要好. 相似文献
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《江苏大学学报(自然科学版)》2014,(2)
花青素是花茶中的主要质量指标,为了快速准确的检测花茶中花青素的含量,提出一种基于蚁群算法(ACO)结合区间偏最小二乘法(iPLS)的近红外光谱检测方法.原始近红外光谱经过预处理采用ACO-iPLS优选花青素含量对应的特征子区间.当全光谱划分为12个子区间时,ACO-iPLS优选出第1,9,10共3个子区间,在此基础上建立的近红外光谱模型最佳.模型对校正集和预测集相关系数分别为0.901 3和0.864 2;交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.160 0 mg·g-1和0.202 0 mg·g-1.研究结果表明:与常规的iPLS相比,ACO-iPLS不但可以有效选择近红外光谱特征谱区,而且建立的模型具有更高的精度和鲁棒性. 相似文献
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由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和玉米油共50个食用油样本;实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。以不同的仪器组合设计了3组实验,采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数,由0.068419和-0.371980上升至0.730980和0.819040;校正均方根误差系数由0.358180和0.090110下降至0.192480和0.032720。实验表明,迁移学习可以有效地缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力。该研究可为光谱分析模型的广泛应用提供新的思路。 相似文献
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近红外光谱在快速检测棉制品中含棉量的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
以两组棉制品为研究对象,利用遗传算法提取有效近红外光谱信息,采用偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)建立了棉制品中舍棉量的近红外定量的校正模型,讨论了遗传算法提取有用信息的具体应用方法.结果表明:棉制样品的近红外光谱经过遗传算法提取有用信息(波长优选)后,通过一定数据预处理方法,运用PLS建立的定量校正模型,可以大大降低数据运算量,为近红外光谱分析技术应用于棉制品中舍棉量的预测,提供了理论依据和实用方法. 相似文献
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近红外漫反射光谱法对蛇床子SFE萃取产物的质量监控 总被引:5,自引:3,他引:2
采用近红外漫反射光谱法对中药蛇床子SFE萃取过程中主要成分蛇床子素和欧前胡素进行快速、 无损检测. 以HPLC分析值作参比值, 采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与各组分含量间的定量校正模型. 讨论了波长范围的选择和主成分数对PLS定量预测蛇床子萃取物中蛇床子素和欧前胡素含量能力的影响, 并对预测集样品含量进行预测, 结果令人满意. 相似文献
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NIR对真伪枸橼酸西地那非片快速定性定量分析 总被引:1,自引:1,他引:0
应用近红外光谱技术建立对枸橼酸西地那非片的定量及定性分析方法.通过对162个样品进行近红外光谱分析,分别采用偏最小二乘和第一范围标定法建立定量和定性模型,并将定量分析方法的结果与HPLC定量结果进行比对.所建定量分析模型,主成分数为4,R2为98.91%、RMSECV为1.54.该模型对预示集枸橼酸西地那非的平均回收率为100.14%,近红外光谱分析法处理结果与HPLC法处理结果无显著差异.定性分析模型组间选择性为5.09,对42批真伪样品判错率为0.结果显示,所建立方法可对真伪枸橼酸西地那非片进行快速准确的定性及定量分析. 相似文献