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近红外光谱技术在男宝胶囊质量筛查中的应用 预览
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作者 王荣 张芦燕 +1 位作者 丁锐 王庆 《宁夏医科大学学报》 2019年第8期856-859,共4页
目的建立男宝胶囊近红外模型,对其进行快速质量筛查。方法在波数12000~4000cm^-1区间、分辨率为8cm^-1、扫描次数为32次的条件下,用Bruker Matrix-F型傅立叶变换近红外光谱仪扫描采集男宝胶囊近红外光谱,每批样品扫描6次,建立近红外分... 目的建立男宝胶囊近红外模型,对其进行快速质量筛查。方法在波数12000~4000cm^-1区间、分辨率为8cm^-1、扫描次数为32次的条件下,用Bruker Matrix-F型傅立叶变换近红外光谱仪扫描采集男宝胶囊近红外光谱,每批样品扫描6次,建立近红外分析模型。结果建立的近红外一致性分析模型筛查出的CI值大于6的样品,RF-HPLC方法进一步测定淫羊藿苷、补骨脂素、异补骨脂素、丹皮酚4种成分的含量,得出不合格结论;阈值95%建立的快速比较模型,能准确筛选目标厂家与其他厂家的男宝胶囊样品。结论建立的近红外分析模型在不同的分析条件下均能对男宝胶囊质量进行快速、有效筛查。关键词:男宝胶囊;近红外光谱;快速质量筛查。 展开更多
关键词 男宝胶囊 近红外光谱 快速质量筛查
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油桐籽不同年份和含油率差异对其含油率NIR检测模型影响的研究 预览
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作者 马强 李水芳 +2 位作者 付红军 王琼 文瑞芝 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期92-96,共5页
收集了2014和2015年的油桐籽样本,用偏最小二乘法(PLS)分别建立了单一年份、混合年份及单一年份不同含油率范围的油桐籽含油率近红外光谱(NIR)检测模型,并验证。结果显示单一年份模型对本年份样本有较好预测,而对另一单一年份样本的预... 收集了2014和2015年的油桐籽样本,用偏最小二乘法(PLS)分别建立了单一年份、混合年份及单一年份不同含油率范围的油桐籽含油率近红外光谱(NIR)检测模型,并验证。结果显示单一年份模型对本年份样本有较好预测,而对另一单一年份样本的预测精度明显下降,而混合年份模型对各年份样本都有较好预测;同年份不同含油率范围样本所建模型,含油率范围大,则模型预测精度下降,但稳定性更好。利用竞争性自适应重加权(CARS)算法筛选出30个变量,并结合PLS对混合年份样本建模,既简化了模型,又提高了模型预测性能,验证集相关系数为0.929,均方根误差为1.765,相对标准偏差为3.31%。因此,建立油桐籽含油率NIR检测模型时,应收集不同年份、不同含油率范围样本,并结合特征波长,以建立预测精度更好、稳定可靠且适应范围广的检测模型。 展开更多
关键词 油桐籽 年份 含油率 近红外光谱
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光谱技术在乳及乳制品研究中的应用进展 预览
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作者 剧柠 胡婕 《食品与机械》 北大核心 2019年第1期232-236,共5页
文章阐述了光谱技术在乳及乳制品掺假和掺伪检测、营养成分检测、抗生素检测、微生物污染检测,乳及乳制品种类的鉴定等方面的应用。综述了近红外光谱、拉曼光谱、高光谱成像技术在乳及乳制品品质检测和安全评定上的重要应用和研究进展,... 文章阐述了光谱技术在乳及乳制品掺假和掺伪检测、营养成分检测、抗生素检测、微生物污染检测,乳及乳制品种类的鉴定等方面的应用。综述了近红外光谱、拉曼光谱、高光谱成像技术在乳及乳制品品质检测和安全评定上的重要应用和研究进展,指出多种技术联合应用是未来研究的趋势。 展开更多
关键词 乳及乳制品 近红外光谱 拉曼光谱 高光谱成像
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土壤粒径的光谱响应特性研究 预览
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作者 曾远文 段松江 《山东国土资源》 2019年第11期78-82,共5页
以实验室制备的5个不同粒径水平的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理并进行单因素方差分析、相关性分析和回归分析,探讨土壤粒径的高光谱特性,建立了光谱数据预测土壤粒径的校正模型。结果表... 以实验室制备的5个不同粒径水平的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理并进行单因素方差分析、相关性分析和回归分析,探讨土壤粒径的高光谱特性,建立了光谱数据预测土壤粒径的校正模型。结果表明,土壤粒径对反射光谱有显著的影响,波长越长影响越大;在全波段范围内土壤粒径和光谱数据都呈负相关关系,对原始光谱数据进行微分变换能增加其与土壤粒径的相关性;以反射率一阶微分建立的回归模型为反演土壤粒径的最佳模型,其建模决定系数Rc2、预测决定系数Rp2、预测相对偏差RPD分别为0.666,0.653,2.043,预测均方根误差RMSE为0.175。 展开更多
关键词 土壤粒径 近红外光谱 单因素方差分析 相关性分析 回归分析
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迁移学习在食用油光谱模型转移中的应用 预览
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作者 刘翠玲 周子彦 +3 位作者 李天瑞 徐莹莹 孙晓荣 吴静珠 《食品科学技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期95-102,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 近红外光谱 迁移学习 食用油 酸值 过氧化值 模型转移
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近红外光谱技术在肉类品质评价中的应用
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作者 沈啸 唐修君 +3 位作者 樊艳凤 葛庆联 陆俊贤 高玉时 《食品安全质量检测学报》 CAS 2019年第21期7260-7264,共5页
我国作为肉品消耗大国,肉类品质一直是政府和百姓关注的热点问题.传统肉品检测方法不仅所用试剂会对环境造成污染,而且检测周期也很难满足当今快速增长的肉品消耗需求.近红外光谱作为一个快速、无损、无污染、效率高、低成本、响应速度... 我国作为肉品消耗大国,肉类品质一直是政府和百姓关注的热点问题.传统肉品检测方法不仅所用试剂会对环境造成污染,而且检测周期也很难满足当今快速增长的肉品消耗需求.近红外光谱作为一个快速、无损、无污染、效率高、低成本、响应速度快、选择性强、抗干扰能力强和多组分同时分析(即一个近红外光谱数据可获得样品多种物质信息)的检测技术已逐渐被广泛用于肉品检测领域.本文综述了近红外光谱技术在肉品种类判别、产地溯源和品质分类定性鉴别中的研究,以及在肉品颜色、pH值、持水力和常规化学组成定量分析中的研究,并对近红外光谱在肉品检测领域的发展前景进行展望,以期为更好评价肉类品质提供参考. 展开更多
关键词 近红外光谱 肉品 定性鉴别 定量分析
近红外光谱结合化学计量学的常见中国蜂蜜掺杂糖浆鉴别 预览
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作者 黄富荣 宋晗 +4 位作者 郭鎏 杨心浩 李立群 赵红霞 杨懋勋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3560-3565,共6页
目前我国蜂蜜市场掺假现象严重,研究一种快速、准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。采用近红外光谱(NIR)结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假(掺杂常见糖浆)蜂蜜进行建模识别,并比较偏最小二乘-判别... 目前我国蜂蜜市场掺假现象严重,研究一种快速、准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。采用近红外光谱(NIR)结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假(掺杂常见糖浆)蜂蜜进行建模识别,并比较偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)及支持向量机(SVM)对糖浆掺假蜂蜜鉴别模型的影响。首先,采集来自中国10个省份、20种常见蜂蜜的112个天然纯蜂蜜样品,以及6种常见糖浆样品按不同糖浆含量(10%,20%,30%,40%,50%,60%)配制的112个掺假蜂蜜样品,共计224个样品;通过近红外光仪器扫描获得所有样品的近红外光谱数据(波长范围400~2 500nm);然后,分别采用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNVT)四种方式对原始光谱进行预处理;再结合PLS-DA和SVM建立天然蜂蜜和糖浆掺假蜂蜜的鉴别模型,比较不同预处理方法对两种不同建模算法建立的蜂蜜掺假鉴别模型效果。其中SVM算法的惩罚参数c和核函数参数g通过网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)三种寻优算法进行优化。分析结果表明:光谱数据进行预处理后所建立的模型准确率均有明显提升,而对于SVM模型,惩罚参数c和核函数参数g对模型准确率的提升效果要比光谱预处理带来的提升效果更明显。在PLS-DA算法中,经FD光谱预处理后建立的模型效果最好,最佳PLS-DA模型准确率为87.50%;在SVM算法中,经MSC预处理后,再通过GS寻优,获得惩罚参数c为3.0314,核函数参数g为0.3298的条件下所建立的模型效果最好,最佳SVM模型准确率为94.64%。由此可见,非线性的SVM算法结合NIR光谱数据所建立的天然蜂蜜与糖浆掺假蜂蜜鉴别模型要优于线性的PLS-DA模型,同时表明NIR光谱结合化学计量学方法对常见糖浆掺杂的中国蜂蜜鉴别是可行的。 展开更多
关键词 蜂蜜掺假 近红外光谱 PLS-DA SVM 糖浆 鉴别
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LS-SVM结合近红外光谱快速检测香梨可溶性糖
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作者 盛晓慧 李子文 +5 位作者 李宗朋 买书魁 高祺 王健 尹建军 刘伯扬 《食品科技》 CAS 北大核心 2019年第5期307-312,共6页
利用可见/近红外光谱技术对"库尔勒香梨"内部品质的快速无损检测具有非常重要的研究意义。为了解决光谱数据中由于大量无关信息的存在而导致模型精度降低的问题,探究了基于不同可见/近红外光谱特征波长筛选方法建立模型的效... 利用可见/近红外光谱技术对"库尔勒香梨"内部品质的快速无损检测具有非常重要的研究意义。为了解决光谱数据中由于大量无关信息的存在而导致模型精度降低的问题,探究了基于不同可见/近红外光谱特征波长筛选方法建立模型的效果。分别采用无信息变量消除算法(UVE)、后向偏最小二乘算法(BiPLS)对香梨可溶性糖的特征波长进行筛选,并将其作为输入变量分别建立偏最小二乘(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明,UVE算法可以有效地减少建模变量,UVE-LS-SVM模型效果明显优于UVE-PLS模型,其决定系数(R^2)为0.976、预测均方根误差(RMSEP)为2.313、预测相对分析误差(RPD)为5.45,验证了UVE-LS-SVM结合近红外光谱分析技术能实现对"库尔勒香梨"可溶性糖含量的快速无损测量。 展开更多
关键词 库尔勒香梨 可溶性糖 近红外光谱分析技术 无信息变量消除(UVE)
近红外光谱分析技术用于硫酸羟氯喹原辅料混合均匀度在线定量监测
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作者 李沙沙 赵云丽 +1 位作者 陆峰 于治国 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期995-1000,共6页
目的建立在线监测硫酸羟氯喹原辅料混合均匀度的定量分析模型,以准确、快速判断混合终点。方法制备硫酸羟氯喹标示百分含量为70%~130%的原辅料混合物。采集近红外光谱,对原始光谱进行标准正则变换、一阶导数和Norris平滑处理,建模波段为... 目的建立在线监测硫酸羟氯喹原辅料混合均匀度的定量分析模型,以准确、快速判断混合终点。方法制备硫酸羟氯喹标示百分含量为70%~130%的原辅料混合物。采集近红外光谱,对原始光谱进行标准正则变换、一阶导数和Norris平滑处理,建模波段为8 372~9 045 cm^1、5 616~6 058 cm^1,运用偏最小二乘回归建立定量分析模型。运用建立的定量分析模型预测硫酸羟氯喹在原辅料混合过程中的标示百分含量,以高效液相色谱法(HPLC)作为参考方法对混合终点进行验证。结果建立模型所用主因子数为5;模型的校正误差均方根为0.96,校正集相关系数Rc为0.998;预测误差均方根为0.97,验证集相关系数Rp为0.998;交互验证的校正误差均方根为1.56,交互验证相关系数Rcv为0.995。近红外模型的预测结果与HPLC验证结果相符。结论所建近红外定量分析模型可以用于硫酸羟氯喹原辅料混合均匀度的在线定量分析,能够准确、快速判断混合终点。 展开更多
关键词 近红外光谱分析技术 硫酸羟氯喹 混合均匀度 定量分析模型 在线监测 高效液相色谱法
近红外光谱技术在食品微生物检测中的应用
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作者 周冰谷 花振新 +2 位作者 杨荣 林燕贞 朱文亮 《食品安全质量检测学报》 CAS 2019年第16期5393-5398,共6页
食品微生物受环境和时间的影响等因素产生变化,并且检测周期长,导致关系食品质量安全的微生物检测数据不能相对真实地反映食品微生物情况。近些年,近红外检测技术因其高效、无损、快捷特点,在食品微生物检测领域越来越受到重视。文章综... 食品微生物受环境和时间的影响等因素产生变化,并且检测周期长,导致关系食品质量安全的微生物检测数据不能相对真实地反映食品微生物情况。近些年,近红外检测技术因其高效、无损、快捷特点,在食品微生物检测领域越来越受到重视。文章综述了近红外检测技术的原理、特点和检测过程,以及食品中产毒真菌、食源性致病菌和食品腐败菌等检测斱面的应用,以期为近红外检测技术在食品微生物检测中的应用研究提供参考,促迚食品微生物检测采用近红外迚行在线快速检测。 展开更多
关键词 近红外光谱 食品微生物 检测 综述
基于中药质量标志物构建中药材品质的近红外智能评价体系 被引量:1
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作者 白钢 侯媛媛 +4 位作者 丁国钰 姜民 高洁 张铁军 刘昌孝 《药学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期197-203,共7页
中药质量是中药产业的生命线,人工智能的发展又给中药材质量管理提供了新的手段。本文以中药质量标志物为切入点,围绕从化学标志物到质量标志物的研究路径,通过深入挖掘特定药材质量标志物的近红外光谱特征,探讨了建立以质量标志物为核... 中药质量是中药产业的生命线,人工智能的发展又给中药材质量管理提供了新的手段。本文以中药质量标志物为切入点,围绕从化学标志物到质量标志物的研究路径,通过深入挖掘特定药材质量标志物的近红外光谱特征,探讨了建立以质量标志物为核心的近红外光谱检测方法的可行性。进一步整合生物活性预判与人工神经网络算法,探索药材的光谱属性与特定功效的关联关系,希望能够通过药材的近红外光谱特征结合数据库的信息,智能化评价药材的质量,尝试解决制约在中药生产过程中质量属性的传递溯源、量值变化、全程质量控制等瓶颈问题,推进中药材传统产业的升级和发展。 展开更多
关键词 中药材 质量标志物 近红外光谱分析 质量管理 智能评价
近红外光谱仪在婴幼儿肢体灌注术中监护的应用
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作者 陈梅丽 李航 +3 位作者 韩丁 欧阳川 吴新雁 潘守 《中华现代护理杂志》 2019年第11期1385-1387,共3页
目的使用近红外光谱仪(NIRS)监测外周动脉置管对婴幼儿肢体肌肉氧饱和度(SmO2)的影响。方法选择2017年3—9月首都儿科研究所附属儿童医院行择期手术小于36月龄患儿共60例。全麻气管插管、动脉穿刺置管前后,使用NIRS监测并记录双侧肢体... 目的使用近红外光谱仪(NIRS)监测外周动脉置管对婴幼儿肢体肌肉氧饱和度(SmO2)的影响。方法选择2017年3—9月首都儿科研究所附属儿童医院行择期手术小于36月龄患儿共60例。全麻气管插管、动脉穿刺置管前后,使用NIRS监测并记录双侧肢体大鱼际肌或腓肠肌SmO2。以无置管肢体、置管肢体初始SmO2值作对照,观察置管肢体置管后SmO2的变化。结果置管前置管肢体与无置管肢体初始SmO2值比较差异无统计学意义(P>0.05)。置管后置管肢体SmO2降低,且低于无置管肢体,差异有统计学意义(P<0.001)。年龄<6月患儿SmO2下降程度>6~12月和>12~36月患儿;体重<10 kg患儿SmO2下降程度大于10~20 kg患儿,差异均有统计学意义(P<0.001)。结论NIRS可以较准确、实时反映动脉置管后肢体SmO2变化,使用NIRS监测有益于更精准地评估肢体灌注。年龄<6月及体重<10 kg的儿童需加强肢体灌注监护。 展开更多
关键词 血流动力学 血气分析 近红外光谱仪 婴幼儿 肢体灌注 术中监护
茶叶傅里叶近红外光谱的混合模糊极大熵聚类分析 预览
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作者 傅海军 周树斌 +3 位作者 武小红 武斌 孙俊 戴春霞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3465-3469,共5页
茶作为世界最受欢迎的三大饮料之一,不仅能够提神醒脑,而且还有帮助消化和降低血压等作用。随着人们对茶叶品质要求的日益提高,需要对不同品种的茶叶实现准确的鉴别分析以防止茶叶市场里茶叶品牌名不副实和以次充好等现象的发生。为实... 茶作为世界最受欢迎的三大饮料之一,不仅能够提神醒脑,而且还有帮助消化和降低血压等作用。随着人们对茶叶品质要求的日益提高,需要对不同品种的茶叶实现准确的鉴别分析以防止茶叶市场里茶叶品牌名不副实和以次充好等现象的发生。为实现对茶叶快速精准的鉴别分析,设计了一种综合采用傅里叶近红外光谱和新的模糊极大熵聚类(FEC)分析算法的茶叶品种鉴别系统。传统模糊极大熵聚类分析在聚类含噪声数据时,聚类结果往往容易出现错误,即FEC对噪声数据敏感。为解决这个问题,在FEC分析算法的基础上引入可能C均值聚类分析(PCM),提出了一种混合模糊极大熵聚类(MFEC)分析算法。MFEC可通过迭代计算得到模糊隶属度值,能实现对含噪声的茶叶傅里叶近红外光谱数据的准确聚类分析。首先,使用傅里叶近红外光谱仪(AntarisⅡ型)采集岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰三种安徽茶叶的傅里叶近红外光谱数据,光谱波数范围为10 000~4 000cm^-1。其次,对采集到的光谱数据使用多元散射校正(MSC)进行预处理,预处理后先用主成分分析(PCA)将光谱数据维数降至10维,然后再用线性判别分析(LDA)对降维后的近红外光谱数据进行特征提取。最后,通过混合模糊极大熵聚类分析和传统的模糊极大熵聚类分析对三种茶叶的光谱数据进行聚类分析,并对两种聚类分析算法得到的聚类准确率、收敛速度等进行对比分析。实验结果表明:混合模糊极大熵聚类(MFEC)分析算法与传统的模糊极大熵聚类(FEC)分析算法相比较,在相同的权重指数m下MFEC具有更高的聚类准确率。在m=2条件下,MFEC的聚类准确率达到了100%,而传统的模糊极大熵聚类在相同条件下聚类准确率仅为37.98%。MFEC收敛过程中仅需迭代10次即可达到收敛,而FEC需要迭代100次,因此MFEC可以更高效的进行模糊聚类分析,MFEC相比于FEC聚类性 展开更多
关键词 近红外光谱 茶叶 主成分分析 线性判别分析 模糊极大熵聚类分析
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近红外光谱技术快速鉴别前胡药材及其伪品
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作者 胡轶娟 王佳晨 +7 位作者 梁卫青 徐攀 张宏建 楼柯浪 俞叶飞 王盼 陈子林 浦锦宝 《中国现代应用药学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第14期1749-1753,共5页
目的应用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立前胡及其伪品的快速鉴别模型。方法收集6个主产地前胡(54批)和7种常见伪品(35批)共89批样品,采集近红外光谱图,采用化学计量学方法建立前胡及其伪品的鉴别模型。结果优选的模型参数:光谱... 目的应用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立前胡及其伪品的快速鉴别模型。方法收集6个主产地前胡(54批)和7种常见伪品(35批)共89批样品,采集近红外光谱图,采用化学计量学方法建立前胡及其伪品的鉴别模型。结果优选的模型参数:光谱预处理方法为多元散射校正+一阶求导+Norri导数平滑滤波,光谱波段为6 800~5 700 cm-1,偏最小二乘-判别分析方法的主成分数为14。验证集的鉴别结果表明真伪鉴别模型的正确识别率为100%。结论近红外光谱法简便、快速,能够正确鉴别前胡药材及其伪品,为前胡药材的快速定性评价提供了一种新方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 快速鉴别 前胡 偏最小二乘-判别分析
近红外光谱技术在生鲜禽肉质量检测中应用的研究进展 预览
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作者 何鸿举 朱亚东 +10 位作者 王慧 马汉军 陈复生 刘玺 贾方方 康壮丽 刘红 朱明明 赵圣明 王正荣 刘苏汉 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第21期317-323,共7页
近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)技术作为一种快速、无损、绿色的检测技术正在被广泛用于禽肉品质研究,通过将肉样光谱信息和品质指标参考值相关联,构建高精度、高稳定性的数学模型预测未知肉品品质。相比传统检测方式,NIR... 近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)技术作为一种快速、无损、绿色的检测技术正在被广泛用于禽肉品质研究,通过将肉样光谱信息和品质指标参考值相关联,构建高精度、高稳定性的数学模型预测未知肉品品质。相比传统检测方式,NIRS技术具有无需预处理、更加丰富的信息量、数据计算更快等优势,在肉制品检测应用方面潜力巨大。本文主要综述了NIRS技术在生鲜禽肉(鸡肉、鸭肉、鹅肉)物理属性、化学指标以及微生物腐败等方面检测的研究进展,归纳总结了NIRS技术结合不同化学计量学算法构建模型检测禽肉各品质指标的效果,同时提出了NIRS技术在检测禽肉方面存在的缺点及未来发展趋势,可为改善NIRS技术检测应用、研发便携式NIRS检测设备提供数据支撑和理论参考。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 生鲜禽肉 品质 检测
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近红外光谱仪监测成人主动脉弓部术中脑组织氧饱和度与中枢神经系统预后的相关性探索 预览
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作者 朱凯 潘旭东 +4 位作者 董松波 郑军 刘永民 孙立忠 郑斯宏 《心肺血管病杂志》 2019年第5期484-489,共6页
目的:探讨成人主动脉弓部术中脑组织氧饱和度与术后神经系统预后的相关性。方法:连续收集北京安贞医院2018年7月至2018年10月,应用中低温停循环行主动脉弓部替换手术的患者65例。术中以近红外光谱仪(NIRS)连续监测患者双侧脑组织氧饱和... 目的:探讨成人主动脉弓部术中脑组织氧饱和度与术后神经系统预后的相关性。方法:连续收集北京安贞医院2018年7月至2018年10月,应用中低温停循环行主动脉弓部替换手术的患者65例。术中以近红外光谱仪(NIRS)连续监测患者双侧脑组织氧饱和度(rScO2)。主要终点事件为院内中枢神经系统并发症(ND),比较ND组和NND(无ND)组患者术中rScO2值,分析ND发生的危险因素及其与术中rScO2变化的相关性。结果:25例(38.5%)患者出现ND,40例(61.5%)未出现ND(NND组)。ND组患者术中双侧rScO2最低值明显低于NND组(P<0.05)。ND组的术后各时间点rScO2值均低于NND组(P<0.05)。Logistic回归分析示,夹层累及颈动脉(P=0.005)、术前尿素氮升高(P=0.004)、术中左侧rScO2降低(P=0.008)是术后发生ND的危险因素。进一步分组示左侧rScO2min<55%是术后发生ND的危险因素(P=0.011)。结论:术中左侧rScO2降低是术后发生ND的危险因素;其最低值<55%是术后发生ND的危险因素。 展开更多
关键词 主动脉弓部手术 近红外光谱技术 脑组织氧饱和度 神经系统并发症
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基于压缩自编码融合极限学习机的柑橘黄龙病鉴别方法 预览
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作者 路皓翔 徐明昌 +2 位作者 张卫东 杨辉华 刘振丙 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期652-660,共9页
针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑橘黄龙病鉴别方法。此方法通过ELM代替CAE顶层的Softmax分类器... 针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑橘黄龙病鉴别方法。此方法通过ELM代替CAE顶层的Softmax分类器和反向微调阶段,达到减少算法运行时间同时提高模型的稳定性及鉴别能力的目的。其中,CAE实现了样本深层特征提取,ELM可实现分类鉴别。为了评估CAE-ELM模型性能,以不同比例的柑橘叶片近红外光谱数据作为训练集进行实验,采用波形叠加极限学习机(Summation wavelet extreme learning machine, SWELM)、ELM、支持向量机(Support vector machine, SVM)、堆叠去噪自编码(Stacked denoising auto-encoder, SDAE)、反向传播模型(Back propagation, BP)、CAE作为对比方法。在柑橘黄龙病的鉴别实验中,无论训练集样本大小,CAE-ELM均能保持最高的分类准确度,尤其当训练集与测试集为1080/165时分类准确度达100.00。同时,CAE-ELM模型比SDAE、CAE和BP模型具有更快的训练速度,但慢于SVM、ELM和SWELM模型。结果表明,CAE-ELM模型可以准确鉴别柑橘黄龙病,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。 展开更多
关键词 压缩自编码 极限学习机 近红外光谱 柑橘黄龙病
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苜蓿干草常规营养成分含量近红外预测模型的建立 预览
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作者 何云 张亮 +6 位作者 武小姣 郑爱荣 刘薇 贺永惠 牛岩 王跃先 张晓霞 《动物营养学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期4684-4690,共7页
本试验旨在建立一线生产企业所用苜蓿干草常规营养成分含量的近红外预测模型。从9个省份的奶牛场及牧草生产企业采集265个苜蓿干草草捆样品,利用近红外光谱技术,采用偏最小二乘(PLS)的化学计量学方法,结合4种散射校正和10种导数处理方法... 本试验旨在建立一线生产企业所用苜蓿干草常规营养成分含量的近红外预测模型。从9个省份的奶牛场及牧草生产企业采集265个苜蓿干草草捆样品,利用近红外光谱技术,采用偏最小二乘(PLS)的化学计量学方法,结合4种散射校正和10种导数处理方法,建立苜蓿干草干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(Ash)含量这5个指标的近红外预测模型。结果显示:CP含量的预测决定系数(RSQ V)和外部验证相对分析误差(RPD V)最高,而DM、NDF和ADF含量的RSQ V和RPD V略低于CP;DM、CP、NDF和ADF含量这4个指标的RSQ V均大于0.80、RPD V均大于2.50,说明这4个指标的建模效果较好,能用于实际含量测定;Ash含量的RSQ V和RPD V分别为0.793和2.102,分别低于0.80和2.50,说明Ash含量的预测模型仅能用于粗略筛选,暂不能用于实际含量测定。综上所述,本试验初步建立苜蓿干草DM、CP、NDF和ADF含量这4个指标的近红外预测模型,为生产中快速高效测定苜蓿干草这4个指标提供了便利。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 苜蓿干草 常规营养成分
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基于近红外的红茶发酵中TFs/TRs评价模型研究 预览
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作者 邓余良 胡强 +2 位作者 夏康炎 陈伟东 董春旺 《现代农业装备》 2019年第4期64-70,共7页
基于近红外光谱和化学计量学方法,建立了红茶发酵过程中茶黄素和茶红素比值(TFs/TRs)的预测模型,为发酵品质的快速评价提供方法。本研究以标准正态变量变换法(SNVT)预处理的光谱数据作为输入变量,采用Si和CARS联合方法筛选出11个特征变... 基于近红外光谱和化学计量学方法,建立了红茶发酵过程中茶黄素和茶红素比值(TFs/TRs)的预测模型,为发酵品质的快速评价提供方法。本研究以标准正态变量变换法(SNVT)预处理的光谱数据作为输入变量,采用Si和CARS联合方法筛选出11个特征变量,使变量压缩率达98.6%。基于特征变量,分别构建了TFs/TRs值的线性(PLS,Si-PLS,Si-CARS-PLS)和非线性(Si-CARS-ELM,Si-CARS-ELMAdaBoost预测模型。通过模型性能比较表明,Si-CARS-ELM-AdaBoost强预测器模型,其预测性能高于ELM模型和线性模型,并明显优于全光谱的PLS模型,校正集和预测集的相关系数为0.957和0.934,均方根误差分别为0.004 1和0.004 4。近红外光谱可用于红茶TFs/TRs值的快速预测方法,结合特征变量选择算法能有效简化模型,提高预测精度。 展开更多
关键词 红茶 发酵 近红外光谱 变量选择 模型
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近红外光谱技术检测灵武长枣果肉硬度和贮藏时间 预览 被引量:1
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作者 彭雅玲 邱雪 +2 位作者 张海红 吴宝婷 朱韵昇 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期182-188,共7页
利用近红外光谱(400~1000nm)系统采集140个灵武长枣样本的光谱信息,采用不同方法预处理原始光谱数据,优选出最佳预处理方法。分别建立竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征变量的果肉硬度偏最小二乘回归(PLSR)预测模... 利用近红外光谱(400~1000nm)系统采集140个灵武长枣样本的光谱信息,采用不同方法预处理原始光谱数据,优选出最佳预处理方法。分别建立竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征变量的果肉硬度偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用原始光谱建立灵武长枣贮藏时间的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,去趋势法(Detrend)为最优预处理方法;建立的Detrend-CARS-PLSR模型效果较好,果肉平均硬度校正集和预测集模型相关系数均为0.868;果肉最大硬度校正集和预测集模型相关系数分别为0.914、0.849。建立的贮藏时间PLS-DA判别模型的校正集判别准确率为98%,预测集判别准确率为99%。说明,采用近红外光谱技术对灵武长枣贮藏过程中长枣果肉硬度和贮藏时间的快速预测具有可行性。 展开更多
关键词 近红外光谱 果肉硬度 贮藏时间
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