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灵武长枣蔗糖含量的高光谱无损检测 预览 被引量:1
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作者 程丽娟 刘贵珊 +4 位作者 何建国 杨晓玉 万国玲 张翀 马超 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期285-291,共7页
利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法、连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)和无信息... 利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法、连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)和无信息消除变量(uninformative variable elimination,UVE)降维处理,建立特征波段和全波段的主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)模型。结果表明,采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后,相关系数由0.611增大到0.846;正交信号校正法预处理效果最佳,RC和RP分别为0.853和0.794;利用SPA、UVE、CARS、CARS+SPA和CARS+UVE五种方法提取了5、21、17、10、18个特征变量,其中CARS-PCR模型最好,校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843,校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g。综上,高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测,为更深一步探讨枣的内部品质提供参考。 展开更多
关键词 灵武长枣 蔗糖 可见-近红外 高效液相色谱
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局部偏最小二乘法结合可见-近红外光谱预测猪肉挥发性盐基氮 预览
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作者 王文秀 彭彦昆 +1 位作者 王凡 马营 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第14期339-345,共7页
以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱... 以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角(spectral information divergence-spectral angle,SID-SAM)进行加权求和,构建评价不同样品相似性的相似度函数,定义相似度因子(SM),通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优,针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比,预测效果有明显提高,相关系数R从0.845 6上升至0.948 1,预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 猪肉 挥发性盐基氮 局部偏最小二乘法
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基于色敏传感器结合光谱技术的大米储藏期鉴别 预览 被引量:1
3
作者 林颢 王卓 +1 位作者 陈全胜 林金金 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期359-364,共6页
应用色敏传感器阵列(CSA)结合可见/近红外(Vis-NIR)光谱检测技术,对大米储藏时间进行鉴别。大米按不同储藏期(0、1、2、4、6个月)分为5组。色敏传感器由氟硼吡咯类色敏材料制成,与大米挥发性气体发生反应后,分别提取色敏材料的光谱数据... 应用色敏传感器阵列(CSA)结合可见/近红外(Vis-NIR)光谱检测技术,对大米储藏时间进行鉴别。大米按不同储藏期(0、1、2、4、6个月)分为5组。色敏传感器由氟硼吡咯类色敏材料制成,与大米挥发性气体发生反应后,分别提取色敏材料的光谱数据。光谱数据经SNV算法预处理后,用Si-PLS算法提取3类光谱数据的最佳光谱区间并合成一个数据集。分别用遗传算法(GA)、无信息变量消除法(UVE)和蚁群算法(ACO)提取光谱变量。并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)进行模式识别。结果表明,用Si-PLSUVE提取的光谱变量建立的LDA预测模型正确识别率最高。取主成分数为9时,训练集正确识别率为98%,校正集正确识别率为96%,为大米储藏时间的检测提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 大米 储藏时间 色敏传感器 可见/近红外光谱
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土壤速效磷可见-近红外光谱检测方法 预览
4
作者 方向 王文才 +2 位作者 金秀 齐海军 李绍稳 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期1112-1118,共7页
土壤速效磷是影响农作物生长发育的重要指标,利用可见-近红外光谱技术对速效磷含量定量估测可为精准施肥提供重要依据。采集农田土壤样本可见-近红外光谱数据,土壤样本共179个。在原始光谱基础上采用Savitzky-Golay卷积平滑,一阶微分,... 土壤速效磷是影响农作物生长发育的重要指标,利用可见-近红外光谱技术对速效磷含量定量估测可为精准施肥提供重要依据。采集农田土壤样本可见-近红外光谱数据,土壤样本共179个。在原始光谱基础上采用Savitzky-Golay卷积平滑,一阶微分,二阶微分,标准正态变换,多元散射校正以及去趋势校正等单一及其组合对原始光谱数据进行预处理,然后将可见-近红外光谱分为2个波段范围(400~850 nm和950~1600 nm)并与全波段分别建立偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机回归模型。结果表明Savitzky-Golay卷积平滑结合去趋势校正预处理效果最好,在此基础上,利用400~850 nm波段建立的最小二乘支持向量机模型取得了最佳效果,其模型验证集的决定系数为0.78,均方根误差为3.79mg/kg,相对分析误差为2.17。因此,采用最小二乘支持向量机回归建模法建立土壤速效磷的光谱定量分析模型,可实现土壤速效磷的定量估测。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 土壤速效磷 最小二乘支持向量机
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应用伽马射线和可见近红外光谱测定土壤容重 预览
5
作者 王晓晴 孙孝林 王会利 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期994-1003,共10页
现有的土壤容重测定方法存在诸多不足,不能满足快速发展的精准农业、生态环境模拟、土壤碳储量估算等对大量、准确容重数据的需求。鉴于此,有研究提出γ射线衰减与可见-近红外并用测定土壤容重的方法,并成功地将该方法应用于土壤碳储量... 现有的土壤容重测定方法存在诸多不足,不能满足快速发展的精准农业、生态环境模拟、土壤碳储量估算等对大量、准确容重数据的需求。鉴于此,有研究提出γ射线衰减与可见-近红外并用测定土壤容重的方法,并成功地将该方法应用于土壤碳储量估算中,得到了较好的应用结果。为了检验该方法在我国南方丘陵区土壤容重测定上的准确性和适用性,本研究采集了广西南宁丘陵区的土壤样品,使用该方法计算出土壤容重,并与传统环刀采样烘干称重法的容重结果进行比较。结果表明,两者测定的土壤容重具有较高的回归决定系数,R^2可达0.92,且两者间的均方根误差较低,仅占土壤容重平均值的4.48%。因此,本研究认为,γ射线衰减与可见-近红外并用测定土壤容重在我国南方丘陵区有较好的准确性和适用性。 展开更多
关键词 土壤容重 γ射线衰减 可见近红外光谱
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基于光谱和图像信息融合的玉米霉变程度在线检测 预览
6
作者 沈飞 黄怡 +5 位作者 周曰春 刘琴 裴斐 李彭 方勇 刘兴泉 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第16期274-280,共7页
融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法。辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85%相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变。在样品储藏的第0、6、9、12、15天,同时在线采集其光谱及图像特... 融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法。辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85%相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变。在样品储藏的第0、6、9、12、15天,同时在线采集其光谱及图像特征信息,将提取的样品光谱特征波长和图像颜色特征参数融合成总特征参数,建立玉米霉变程度定性定量模型。结果表明,主成分分析可成功区分不同霉变程度的玉米样品;基于光谱和图像信息融合的线性判别分析模型对不同霉变程度玉米样品的整体识别率达91.1%,比单独应用光谱和图像时的准确率分别提高4.4%和8.9%;基于信息融合的玉米菌落总数偏最小二乘回归模型结果也同样较优,模型预测决定系数Rp~2为0.894 1,均方根预测误差为0.665(1g(CFU/g)),相对分析偏差达3.06。结果表明光谱和图像数据融合能够提高模型精度,在霉变玉米在线检测方面具有可行性。下一步应不断扩大样品量,补充自然霉变及受更多代表性霉菌侵染的玉米样品,以不断增强模型的鲁棒性和适用性。 展开更多
关键词 玉米 霉菌侵染 霉变 可见-近红外光谱 图像 数据融合 在线检测
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鲜切果品新鲜度可见/近红外快速检测装置设计与实验 预览
7
作者 孙红 梁媛媛 +3 位作者 田男 吴童 李民赞 唐芳玉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期393-398,共6页
为了适应日益增长的鲜切果品消费需求,基于光谱分析技术和传感器技术,集成微型光谱仪、质量传感器、照度计和树莓派显示屏等电子元器件,设计了一套鲜切果品新鲜度可见光/近红外快速检测装置。硬件系统包括数据采集模块、光源模块、结果... 为了适应日益增长的鲜切果品消费需求,基于光谱分析技术和传感器技术,集成微型光谱仪、质量传感器、照度计和树莓派显示屏等电子元器件,设计了一套鲜切果品新鲜度可见光/近红外快速检测装置。硬件系统包括数据采集模块、光源模块、结果输出显示模块和控制器模块,软件实现处理数据、调用分级模型和反馈分级结果等功能。以鲜切苹果为例,采集24个红富士苹果样本在400~820nm波段的光谱反射率,并在室温下分别于0~2h、2.5~8h和8.5~30h3个时间段,对每一个待测样品进行4组光谱数据测量,共获取288个原始样本数据。以切开时长2h为分界线,将苹果样品分为2个等级。利用15点的S-G平滑卷积对反射光谱数据进行平滑处理后,使用核函数为高斯核函数(RBF)的支持向量机建立苹果新鲜度可见/近红外光谱检测分级模型,预测集准确率可达86.81%。该鲜切果品新鲜度可见/近红外快速检测装置可为果品新鲜度或切后存放时长的快速无损检测提供方法与技术支持。 展开更多
关键词 鲜切果品 无损检测 可见/近红外光谱 装置
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苹果内部品质分级机械手设计与试验 预览
8
作者 彭彦昆 马营 李龙 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期307-312,共6页
为检测苹果内部品质,基于可见/近红外光谱检测技术并结合分拣机械手,设计了苹果内部品质分级机械手。该装置主要由夹持机构、近红外光谱采集系统、控制系统等组成。机械手稳定夹持苹果后采集苹果的近红外光谱数据,上位机软件中的预测模... 为检测苹果内部品质,基于可见/近红外光谱检测技术并结合分拣机械手,设计了苹果内部品质分级机械手。该装置主要由夹持机构、近红外光谱采集系统、控制系统等组成。机械手稳定夹持苹果后采集苹果的近红外光谱数据,上位机软件中的预测模型对光谱数据进行分析处理,并显示光谱曲线和预测结果。为建立苹果可溶性固形物含量预测模型,基于该装置采集了苹果在650~1 100 nm波长范围内的光谱数据,通过国家标准测量法测得苹果样本的可溶性固形物含量,采用SG卷积平滑(SG smooth)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,并结合可溶性固形物含量测量值建立偏最小二乘(PLSR)模型。结果表明,采用多元散射校正方法预处理后的建模效果最优,其预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0.978 2、0.970 1,均方根误差分别为0.274 6、0.326 3°Brix。选取20个同品种苹果样本对该装置的稳定性和准确性进行了测试,可溶性固形物含量预测值与测量值相关系数为0.957 3,均方根误差为0.422 4°Brix。试验结果表明,苹果内部品质分级机械手在夹持苹果的同时可以实现对苹果可溶性固形物含量的准确预测。 展开更多
关键词 苹果 机械手 无损检测 光谱分析 可溶性固形物 可见/近红外光谱
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基于高光谱成像技术的滩羊肉新鲜度快速检测研究 预览
9
作者 张晶晶 刘贵珊 +3 位作者 任迎春 苏文浩 康宁波 马超 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1909-1914,共6页
滩羊肉的新鲜度是其品质安全的一个重要衡量指标,也是肉品品质安全控制的关键环节。挥发性盐基氮(TVB-N)是表征肉品腐败过程主要的化学信息,能有效地评价出滩羊肉的新鲜度。然而,TVB-N的传统检测过程繁琐且人为影响因素大,检测结果缺乏... 滩羊肉的新鲜度是其品质安全的一个重要衡量指标,也是肉品品质安全控制的关键环节。挥发性盐基氮(TVB-N)是表征肉品腐败过程主要的化学信息,能有效地评价出滩羊肉的新鲜度。然而,TVB-N的传统检测过程繁琐且人为影响因素大,检测结果缺乏客观性和一致性,不能满足当今肉品检测过程无损、快速、高效的需求。高光谱成像技术符合现代检测技术向多源信息融合方向发展的需求,已在食品安全领域得到广泛应用。利用可见/近红外高光谱成像技术(400~1 000 nm)结合动力学和化学计量学方法以及计算机编程技术,将同时实现滩羊肉贮存期内(15℃环境)TVB-N浓度的快速检测和贮藏期的预测。研究中提取每个样品感兴趣区域的平均光谱数据,选用蒙特卡洛算法剔除异常样本。采用X-Y共生距离(SPXY)法划分为校正集和预测集,分别选用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、卷积平滑(savitzky-golay,SG)、标准变量变换(standard normalized variate,SNV)、归一化(normalization)、基线校准(baseline)五种方法对原始光谱数据进行预处理,优选出最佳预处理方法。采用竞争性自适应重加权法(campetitive adaptive reweighted sampling,CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)分别提取了21个和6个特征波长。为优化模型并提高其模型精度,采用SPA算法对CARS所选特征波长进行二次提取,优选出14个特征波长。基于所提取的特征波长建立TVB-N浓度的PLSR模型,优选出SNV-CARS-SPA-PLSR模型具有较高的预测能力(R^2 c=0.88,RMSEC=2.51,R^2 p=0.65,RMSEP=2.11)。同时,建立了滩羊肉TVB-N变化与贮藏时间的动力学模型,并将优化后的光谱模型和动力学反应模型相结合建立了滩羊肉光谱吸光度值与贮藏时间的高光谱动力学模型,实现对贮藏时间的预测,并通过PLS-DA判别模型对滩羊肉贮藏时间进行判别分析(校正集判别准确率为1 展开更多
关键词 可见/近红外高光谱 动力学模型 PLS-DA判别模型 新鲜度 化学计量学
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可见-近红外光谱的古陶瓷断代分类识别 预览
10
作者 吴晓萍 管业鹏 +1 位作者 李伟东 罗宏杰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期756-764,共9页
为客观、有效对古陶瓷进行无损断代,提出了一种基于可见-近红外光谱古陶瓷断代分类识别方法。耀州窑古陶瓷跨代较多,且不同朝代之间具有物理相似性,因此耀州窑的断代具有一定的挑战性。以耀州窑为研究对象,在采用紫外-可见-近红外光谱... 为客观、有效对古陶瓷进行无损断代,提出了一种基于可见-近红外光谱古陶瓷断代分类识别方法。耀州窑古陶瓷跨代较多,且不同朝代之间具有物理相似性,因此耀州窑的断代具有一定的挑战性。以耀州窑为研究对象,在采用紫外-可见-近红外光谱分析仪获取古陶瓷不同朝代的多光谱数据的基础上,提出基于分数阶微分对光谱数据进行预处理,避免微分预处理常用的一阶微分和二阶微分遗漏中间过渡信息,同时压制并消除光谱数据中的背景信息和噪声干扰。实验结果表明,未进行微分处理(0阶)时,耀州窑不同年代古陶瓷的分类准确率仅为84.8%,而基于不同分数阶微分的分类准确率均较0阶明显高,分数阶微分的最优阶数为0.7阶。另外,提出基于深度信念网络对不同朝代古陶瓷进行断代分类,首先采用层叠的受限玻尔兹曼机(RBM)对深度网络进行预训练,提取光谱数据高层特征以消除光谱数据中的冗余特征。实验结果表明,光谱数据经RBM降维之前特征间的相关系数为0.8857,经第一层和第二层RBM降维后的相关系数分别为0.5446和0.3915,特征间的相关性明显下降,冗余度明显减少。然后将RBM预训练得到的权值参数对BP神经网络进行初始化,并对深度信念网络进行微调,在克服BP神经网络因随机初始化权值参数而陷入局部最优局限性的同时,提升网络训练主动性。实验可得,深度信念网络的最优RBM数量为2,RBM隐藏层最优节点数为100。最后,为避免小样本数据基于深度信念网络进行训练易出现过拟合,提出了一种Dropout随机丢弃策略,在深度信念网络训练阶段以一定概率随机让网络某些隐含层节点的权重不工作,以减少网络训练过程特征之间的相互依赖性,实验可得当Dropout丢弃比例为0.45时,分类性能最高。采用所提方法,耀州窑不同朝代古陶瓷分类的平均准确率为93.5%,而耀州窑五代时期� 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 分数阶微分 深度信念网络 随机丢弃
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二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究 预览 被引量:3
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作者 王文秀 彭彦昆 +1 位作者 房晓倩 卜晓朴 《光谱学与光谱分析》 CSCD 北大核心 2018年第7期2094-2100,共7页
为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1~14d的400~1 000nm范围的可见/近红外反射光... 为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1~14d的400~1 000nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数Rp^2由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2mg·(100g)^-1下降至3.246 0mg·(100g)^-1。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。 展开更多
关键词 二维相关光谱 可见/近红外光谱 挥发性盐基氮 特征变量
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光谱分析技术在水果品质与安全检测中的应用 预览
12
作者 沈宇 王风云 +3 位作者 郑纪业 房胜 李哲 张琛 《中国农业信息》 2018年第3期105-112,共8页
【目的】对可见光/近红外光谱和拉曼光谱应用于我国水果品质与安全检测领域近年来的研究成果进行总结,并展望其未来发展方向。【方法】文章在纵向梳理基于光谱分析技术检测水果品质与安全研究文献的基础上,深入分析了可见光/近红外光谱... 【目的】对可见光/近红外光谱和拉曼光谱应用于我国水果品质与安全检测领域近年来的研究成果进行总结,并展望其未来发展方向。【方法】文章在纵向梳理基于光谱分析技术检测水果品质与安全研究文献的基础上,深入分析了可见光/近红外光谱和拉曼光谱在我国水果品质(包括内部糖、酸、可溶性固形物、维生素C含量、内部霉变、坚实度及外部缺陷、损伤检测)与安全(农药残留)检测中的研究状况及存在的问题。【结果】在我国,可见光/近红外光谱技术广泛应用于水果各品质指标检测研究,并取得了大量研究成果。拉曼光谱技术在我国水果品质分析领域获得成功应用较少,但在水果农药残留量检测方面比可见光/近红外光谱分析技术更具优势。【结论】可见光/近红外光谱和拉曼光谱在水果品质与安全检测方面应用广泛,但存在较多问题。同时检测指标多、通用性强的便捷式检测系统和痕量检测是未来光谱分析技术在水果质量检测与分级方面的发展方向。 展开更多
关键词 光谱分析 可见光/近红外光谱 拉曼光谱 水果 品质检测 安全检测
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基于光谱融合的火星表面相关矿物分类方法研究 预览
13
作者 徐伟杰 武中臣 +4 位作者 朱香平 张江 凌宗成 倪宇恒 郭恺琛 《光谱学与光谱分析》 CSCD 北大核心 2018年第6期1926-1932,共7页
多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射... 多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射光谱和拉曼(Raman)散射光谱两种技术手段测量了火星表面主要矿物(硅酸盐、硫酸盐、碳酸盐)的光谱特征曲线,并对获取的光谱数据进行基线校正、Savitzky-Golay平滑以及标准矢量归一化(SNV)等必要的数据预处理。根据光谱特征,首先选取样品Vis-NIR和Raman数据信息丰富、信噪比高、光谱信号重叠小的波段(Vis-NIR:430~2 430 nm,Raman:130~1 100 cm-1),然后运用软独立建模分类法(SIMCA)、主成分分析法-K最邻近分类法(PCA-KNN)分别建立基于Vis-NIR,Raman及两者融合(累加融合、串联融合)的矿物聚类分析模型。采用SIMCA算法的矿物聚类准确率由单一光谱建模的72.6%(Vis-NIR),90.7%(Raman)提升为融合建模的96.3%(累加融合)和98.1%(串联融合);采用PCA-KNN的准确率由单一光谱建模的68.9%(Vis-NIR),72.9%(Raman)提升为融合后的80.3%(累加融合)和92.6%(串联融合)。实验结果表明:光谱融合能够发挥Vis-NIR,Raman各自的数据优势,所建火星表面相关矿物分类模型的预测准确度更高。该研究为我国火星探测任务奠定了岩石分类方法基础。 展开更多
关键词 可见近红外光谱 拉曼光谱 光谱融合 软独立建模分类法 主成分分析-K值最邻近分类法
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云计算的蚕豆虫害可见-近红外光谱分类 预览 被引量:1
14
作者 夏吉安 杨余旺 +3 位作者 曹宏鑫 韩晨 葛道阔 张文宇 《光谱学与光谱分析》 CSCD 北大核心 2018年第3期756-760,共5页
利用蚕豆叶片可见-近红外反射光谱结合导数光谱对健康、少量、大量虫害三种等级的实验样本进行光谱特征分析,并选择虫害检测最优波段。采用Hadoop,Spark和VMWare虚拟机搭建云计算平台,使用MLlib机器学习库实现人工神经网络(ANN)和支持... 利用蚕豆叶片可见-近红外反射光谱结合导数光谱对健康、少量、大量虫害三种等级的实验样本进行光谱特征分析,并选择虫害检测最优波段。采用Hadoop,Spark和VMWare虚拟机搭建云计算平台,使用MLlib机器学习库实现人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分类算法,并对三种等级蚕豆叶片全波段和最优波段光谱进行分类建模与预测。结果表明ANN虫害光谱分类模型准确率优于SVM虫害光谱分类模型,并且在云平台上运行效率更高,同时全光谱波段的预测准确性高于最优波段。通过扩展光谱数据集,云计算技术在光谱数据挖掘中的计算效率有显著提升。云计算分类检测可以为作物生物胁迫光谱识别提供新的技术和方法。 展开更多
关键词 蚕豆虫害 可见-近红外光谱 云计算 分类
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基于可见-近红外光谱的生鲜紫薯食味品质快速无损检测
15
作者 卜晓朴 李永玉 闫帅 《食品安全质量检测学报》 2018年第11期2703-2709,共7页
目的建立可见-近红外光谱法快速无损检测生鲜紫薯的熟化黏度和甜度,并对其食味品质进行评价。方法以生鲜紫薯为研究对象,用竞争性自适应加权算法(competitive adaptibe reweighted sampling,CARS)筛选出生鲜紫薯预处理后的光谱数... 目的建立可见-近红外光谱法快速无损检测生鲜紫薯的熟化黏度和甜度,并对其食味品质进行评价。方法以生鲜紫薯为研究对象,用竞争性自适应加权算法(competitive adaptibe reweighted sampling,CARS)筛选出生鲜紫薯预处理后的光谱数据的特征波长,再用偏最小二乘法(partial least square regression,PLS)建立了生鲜紫薯熟化峰值扭矩和可溶性糖含量的定量预测模型。另外,选取12个生鲜紫薯根据划分分值区间法对紫薯食味品质进行评价。结果生鲜紫薯峰值扭矩模型预测集的相关系数r为0.9195,均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.0526Nm;可溶性糖含量模型的预测集的相关系数r为0.9515,RMSEP为0.3100mg/g。结论基于可见一近红外光谱技术可以对生鲜紫薯食味品质进行初步快速无损评价,为鲜食性紫薯品质评价提供理论参考。 展开更多
关键词 紫薯 黏度 可溶性糖 食味品质 可见-近红外光谱 无损检测
二维相关可见-近红外光谱结合支持向量机评价猪肉新鲜度 预览 被引量:3
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作者 王文秀 彭彦昆 +2 位作者 孙宏伟 魏文松 郑晓春 《食品科学》 CSCD 北大核心 2018年第18期273-279,共7页
为探究二维相关同步光谱优选生鲜肉新鲜度特征变量的可行性,采集生鲜猪肉在1~15 d共58个样品的可见-近红外反射光谱信息,并参照国标方法测定其挥发性盐基氮值(total volatile basic nitrogen,TVB-N)。然后,以TVB-N为“外界扰动”,选择1... 为探究二维相关同步光谱优选生鲜肉新鲜度特征变量的可行性,采集生鲜猪肉在1~15 d共58个样品的可见-近红外反射光谱信息,并参照国标方法测定其挥发性盐基氮值(total volatile basic nitrogen,TVB-N)。然后,以TVB-N为“外界扰动”,选择10条代表性光谱并进行包络线去除,结合光谱差异选取了7个子区间。通过对每个子区间作二维相关分析,解析其二维相关同步谱和自相关谱,获取与TVB-N变化密切相关的敏感变量。最后,利用所选特征变量,分别基于原始、标准正态变量变换预处理和归一化预处理的光谱,建立猪肉新鲜度的支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型。结果表明,利用二维相关光谱分析共提取到17个特征波长,仅占总变量个数的1.61%,建立的SVM模型总体正确率分别为94.83%、98.28%和98.28%。这表明所建立的模型具有较好的判别效果,也说明二维相关分析用于筛选与生鲜肉新鲜度相关特征变量的方法是可行的。这有利于解析生鲜肉在腐败变质过程中的光谱特征信息变化,也为近红外光谱分析中变量筛选提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 二维相关光谱 新鲜度 生鲜肉 判别模型
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寒富苹果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测模型的优化 预览 被引量:5
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作者 陈帅帅 张鹏 +1 位作者 李江阔 张鹤 《保鲜与加工》 北大核心 2018年第2期86-93,共8页
为提高可见/近红外光谱无损检测寒富苹果可溶性固形物的检测精度,应用近红外漫反射光谱仪对寒富苹果进行扫描,对主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和改进偏最小.2-... 为提高可见/近红外光谱无损检测寒富苹果可溶性固形物的检测精度,应用近红外漫反射光谱仪对寒富苹果进行扫描,对主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和改进偏最小.2-乘法(modified partial least squares,MPLS)三种建模方法进行比较,通过改变波长的范围、导数处理、去散射处理、标准化处理、加权多元离散校正及间隔平滑处理等光谱预处理,研究不同建模和光谱预处理方法对寒富苹果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测模型准确性的影响。结果表明,在780~1100nm范围内,采用MPLS,间隔点为2,平滑点为2,结合去散射处理和一阶求导处理所建立的寒富苹果可溶性固形物定标模型最好,其定标模型的校正交互验证标准误差(standard error of cross validation,SECV)为0.306,交互验证决定系数(determination coemcient of cross validation,R^2)为0.961;预测标准偏差(square error of prediction,SEP)、预测决定系数(determina-tioneoeffieient of prediction,Rp^2)、预测相对分析误差(residual predictive deviation,RPD)分别为0.357、0.944、4.967,表明模型具有良好的预测效果,适用范围广。建模方法、波长范围、导数处理、间隔平滑处理、去散射处理使模型误差分别降低了14.688%~53.407%、20.787%~33.146%、1.918%~13.123%、1.813%~7.553%、0-2.647%,建模方法和光谱预处理对模型优化的次序依次为:建模方法〉波长范围〉导数处理〉间隔平滑处理〉去散射处理。 展开更多
关键词 寒富苹果 可见/近红外光谱 光谱预处理 可溶性固形物
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基于可见-近红外光谱预测灵武长枣脆度及模型优化 预览
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作者 王芹志 强锋 +3 位作者 何建国 王松磊 贺晓光 吴龙国 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期205-211,共7页
利用可见-近红外光谱对在4℃下冷藏24 h的灵武长枣脆度进行检测,并建立了最优模型。通过400-1 000 nm高光谱成像系统采集了112个长枣图像,对原始光谱与经SNV,MSC、S-G、1ST、2ND、SNV+1ST、MSC+1ST、SNV+2ND、MSC+2ND、SNV+S-G、MS... 利用可见-近红外光谱对在4℃下冷藏24 h的灵武长枣脆度进行检测,并建立了最优模型。通过400-1 000 nm高光谱成像系统采集了112个长枣图像,对原始光谱与经SNV,MSC、S-G、1ST、2ND、SNV+1ST、MSC+1ST、SNV+2ND、MSC+2ND、SNV+S-G、MSC+S-G预处理后光谱的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行了对比分析;采用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权法(CARS)提取特征波长,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型;将经预处理后的简化PLSR模型与全波段PLSR模型进行了对比分析。结果表明,采用标准归一化法(SNV)预处理后的PLSR模型优于原光谱及其他预处理方法;提取特征波长后建立的CARS-PLSR模型优于CARS-PCR模型和全波段PLSR模型,其相关系数(RP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.919、1.121。这表明,基于可见-近红外光谱检测冷藏灵武长枣脆度是可行的,SNVCARS-PLSR模型最佳。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 灵武长枣 脆度 模型优化
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巴山木竹蛋白质可见/近红外光谱定量分析模型研究 预览
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作者 王逸之 董文渊 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期69-72,110共5页
探讨了运用可见/近红外光谱分析技术建立巴山木竹蛋白质定量分析模型的可行性。运用传统方法实测了样品蛋白质含量,并运用光谱分析软件建立了样品蛋白质含量与光谱数据的PLS与PCR校正模型。基于主要性能指标对不同光谱预处理与建模方... 探讨了运用可见/近红外光谱分析技术建立巴山木竹蛋白质定量分析模型的可行性。运用传统方法实测了样品蛋白质含量,并运用光谱分析软件建立了样品蛋白质含量与光谱数据的PLS与PCR校正模型。基于主要性能指标对不同光谱预处理与建模方法进行评价,筛选出最优校正模型并使用验证集样品对校正模型的预测能力进行了验证。巴山木竹竹叶与竹秆蛋白质最优校正模型的决定系数(Rc^2)分别为0.935和0.862,交叉验证均方差(RMSEC)分别为0.351和0.172;经外部验证,预测模型决定系数(Rp^2)分别为0.916和0.874,验证集样品的相对分析误差(RPD)分别为3.562和2.840。表明应用可见/近红外光谱分析技术可以实现巴山木竹蛋白质含量快速检测。 展开更多
关键词 巴山木竹 蛋白质 可见/近红外光谱 定量分析
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基于可见/近红外光谱技术的湄潭翠芽等级判别 预览 被引量:1
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作者 彭清维 刘芸 +2 位作者 于建成 魏晓楠 唐延林 《茶叶科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期458-464,共7页
以湄潭翠芽为研究对象,利用可见/近红外光谱技术对其等级进行判别。首先利用卷积平滑、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数法、二阶导数法、去趋势法等预处理方法对样本原始光谱数据进行处理。然后基于不同光谱预处理方法和原... 以湄潭翠芽为研究对象,利用可见/近红外光谱技术对其等级进行判别。首先利用卷积平滑、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数法、二阶导数法、去趋势法等预处理方法对样本原始光谱数据进行处理。然后基于不同光谱预处理方法和原始光谱建立偏最小二乘回归模型,研究分析不同光谱预处理方法对模型的影响,结果表明,使用卷积平滑预处理方法的模型效果最好。然后,研究分别采用逐步回归分析、连续投影算法和竞争性自适应重加权算法3种特征波长选择方法,对卷积平滑预处理后的光谱数据进行特征波长的筛选,以基于不同特征波长选择算法筛选的特征波长和原始全波段数据进行偏最小二乘回归模型建模。结果表明,基于竞争性自适应重加权算法方法筛选的特征波长建立的模型预测效果最好,模型的预测集相关系数达到0.9739,均方根误差为0.2250,这可为湄潭翠芽等级的快速判别提供理论依据。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 湄潭翠芽 等级 竞争性自适应重加权算法 偏最小二乘回归
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