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基于直接标准化与分段直接标准化联用的木质素近红外模型传递方法研究

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分析试验室 2024年第4期43卷 502-510页

作者：刘智健熊智新胡云超汪莹黄浩冉王红鸿梁龙南京林业大学轻工与食品学院南京210037 中国林业科学研究院林产化学工业研究所南京210042

为了提高木质素近红外分析模型转移的质量,提出了将直接标准化(DS)与分段直接标准化(PDS)联用的DS-PDS方法,即利用PDS算法校正使用DS方法全局校正后仪器之间仍然存在的局部差异,并以3台光谱仪(棱光为主机、 Si-ware和Insion为从机)测得... 详细信息

为了提高木质素近红外分析模型转移的质量,提出了将直接标准化(DS)与分段直接标准化(PDS)联用的DS-PDS方法,即利用PDS算法校正使用DS方法全局校正后仪器之间仍然存在的局部差异,并以3台光谱仪(棱光为主机、 Si-ware和Insion为从机)测得的81个样品木质素光谱数据为研究对象,验证该方法的可行性。结果表明,该联用算法能充分发挥DS算法与PDS算法各自的优点,与单独使用DS的最优结果相比,标样集并未增加,PDS算法的窗口宽度、偏最小二乘回归(PLSR)模型的主因子数均减小,对从机样品的预测精度进一步提高。对Si-Ware而言,相对标准偏差(RPD)值由DS方法的3.3853提高到4.0335, Insion的RPD值则从2.8600提高到3.4462。DS-PDS联用算法除了使用更少的参数,还能减弱模型转移中光谱不连续现象,弥补了单独使用DS和PDS算法的缺点,为近红外光谱的模型转移提供了一种新的解决方案。

关键词：木质素近红外光谱模型传递 DS-PDS

SWCSS-DS算法在纸浆材综纤维素近红外分析模型传递中的应用

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分析试验室 2024年第6期43卷 864-870页

作者：王红鸿汪莹黄浩冉熊智新胡云超刘智健梁龙南京林业大学轻工与食品学院南京210037 中国林业科学研究院林产化学工业研究所南京210042

以纸浆材为研究对象,对其综纤维素含量模型进行传递分析,以解决不同近红外光谱仪间多元校正模型无法共享的问题。利用筛选出仪器间具有稳定一致光谱信号的波长(SWCSS)算法,选出稳定性较好的波长,并采用直接校正法(DS)对SWCSS方法校正后... 详细信息

以纸浆材为研究对象,对其综纤维素含量模型进行传递分析,以解决不同近红外光谱仪间多元校正模型无法共享的问题。利用筛选出仪器间具有稳定一致光谱信号的波长(SWCSS)算法,选出稳定性较好的波长,并采用直接校正法(DS)对SWCSS方法校正后仍然存在的系统误差进一步校正。该联合算法能够提高主机模型的普适性,降低光谱矩阵维数,使模型转移更稳定和简单。将本文结果与单独的SWCSS, DS和分段直接标准化(PDS)算法校正后的传递结果进行比较。结果表明,与模型传递前分析能力相比,SWCSS-DS联用算法对2台从机样品的预测标准偏差(RMSEP)分别从2.48和2.31下降到了1.05和1.07,优于单独的SWCSS, DS和PDS算法结果。

关键词：综纤维素含量近红外光谱稳定一致波长 DS 模型传递

基于SWCSS-CARS算法的综纤维素近红外分析模型传递

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林业工程学报 2024年第3期9卷 88-95页

作者：汪莹王红鸿熊智新黄浩冉胡云超刘智健梁龙南京林业大学轻工与食品学院南京210037 中国林业科学研究院林产化学工业研究所南京210042

纸浆材综纤维素的近红外快速无损检测是提高造纸工业智能制造水平的重要手段之一。然而,在实际应用中已有的近红外模型往往无法预测不同仪器测得的木材样品光谱,从而大大限制了该技术的广泛应用。为了降低重新建模和维护的成本,需要运... 详细信息

纸浆材综纤维素的近红外快速无损检测是提高造纸工业智能制造水平的重要手段之一。然而,在实际应用中已有的近红外模型往往无法预测不同仪器测得的木材样品光谱,从而大大限制了该技术的广泛应用。为了降低重新建模和维护的成本,需要运用模型转移技术。笔者以实现纸浆材综纤维素含量近红外分析模型在3台棱光光谱仪器上的共享为目标,以在3台同型号的近红外光谱仪采集的纸浆材样本为研究对象,采用竞争性自适应重加权采样(CARS)波长优化算法,减少筛选稳定一致性波长(SWCSS)方法中无效波长的不利影响,以提高模型对2台从机测量样品的分析能力。建立基于SWCSS-CARS算法的偏最小二乘回归(PLSR)模型,并将其对从机样品的分析能力与单独的SWCSS和CARS的分析能力进行对比分析。结果表明,以综纤维素为基础的SWCSS-CARS方法选出的30个波长建立的主机模型对2台从机样品分析的RPD均大于4.6,Akaike信息准则(A IC)的值为67.68,远远小于模型传递前的3209.83和SWCSS算法的942.82,降低了光谱矩阵的维数,显著提高了模型传递效率。表明SWCSS-CARS算法能够有效去除SWCSS方法中的无效波长,实现了纸浆材综纤维素含量模型在3台同型号近红外光谱仪间的共享。

关键词：综纤维素含量近红外光谱稳定一致波长波长优选模型传递

基于衰减消去蜻蜓算法的小麦粉蛋白质近红外特征波长优选

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食品科学 2022年第14期43卷 219-225页

作者：陈勇吴彩娥熊智新南京林业大学轻工与食品学院江苏南京210037

为优选小麦粉蛋白质近红外光谱特征波长,结合指数和线性衰减函数对单群蜻蜓算法(single-binary dragonfly algorithm,single-BDA)进行改进并提出一种衰减消去蜻蜓算法(attenuation elimination-BDA,AEBDA)。分别使用single-BDA和AE-BDA筛选160个小麦粉样本中蛋白质近红外光谱的波长,并用偏最小二乘回归法建立蛋白质定量分析模型评价波长选择效果。结果表明:与single-BDA相比,AE-BDA所选波长数量少、稳定性强,建立的模型预测效果最佳,模型最佳的预测决定系数为0.9727,预测标准偏差为0.2811。8次AE-BDA实验挑选出特征波长的平均数量为15.8个,占原始波长数的12.6%,其中有3个波长每次均被选中。经近红外光谱解析,各入选的波长均包含在小麦粉蛋白质及背景组分的主要吸收谱带范围内。AE-BDA能够以较高的计算效率从小麦粉近红外光谱中筛选出较少的特征波长建立蛋白质分析模型,提高了模型的预测精度和稳定性,可为近红外分析建模提供一种更加简便有效的波长优选方法。

关键词：衰减消去蜻蜓算法蛋白质近红外光谱波长选择

基于近红外光谱和水分校正算法的造纸木片基本密度预测

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光谱学与光谱分析 2023年第8期43卷 2476-2482页

作者：梁龙吴珽沈葵忠熊智新许凤房桂干中国林业科学研究院林产化学工业研究所、江苏省生物质能源与材料重点实验室、江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心、国家林业和草原局林产化学工程重点实验室、林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042 北京林业大学材料科学与技术学院林木生物质化学北京市重点实验室北京100083 中国林业科学研究院生态保护与修复研究所北京100091 广西民族大学林产化学与工程国家民委重点实验室广西林产化学与工程重点实验室广西南宁530006 南京林业大学轻工与食品学院江苏南京210037

基本密度是评估木材制浆造纸性能的重要指标。采用近红外光谱技术检测造纸木片基本密度,实时掌握原料材性变化,能够为制定和优化制浆生产工艺提供基础理论数据。但在实际生产中,原料来源的复杂性造成木片水分含量波动较大,光谱中的水分... 详细信息

基本密度是评估木材制浆造纸性能的重要指标。采用近红外光谱技术检测造纸木片基本密度,实时掌握原料材性变化,能够为制定和优化制浆生产工艺提供基础理论数据。但在实际生产中,原料来源的复杂性造成木片水分含量波动较大,光谱中的水分干扰信息严重影响模型预测效果,成为制约近红外技术实际应用的主要因素。以杨木片为研究对象,通过对木片失水过程的近红外光谱动态监测,结合主成分分析明确光谱中水分吸收信息的特征响应,揭示了木片水分中结合水和自由水的变化规律。分别采用不同水分条件下的木片光谱建立偏最小二乘回归(PLS)模型预测木片基本密度,通过对比分析模型预测性能,探究木片水分变化对近红外预测木片密度的影响,并采用外部参数正交化算法(EPO)消除光谱中水分的干扰,提高模型对水分变化的抗干扰能力。研究结果表明,基于饱水木片光谱的模型具有最好的预测精度,模型的建立主要依靠近红外光谱对木片纤维结构特征信息的获取。而光谱中大量的水分吸收信息对建模是冗余无用的,并且会导致模型对样品水分高度敏感,当测试集水分含量变化时,模型预测出现严重偏差。通过EPO算法对木片失水过程动态光谱的解析,提取水分校正因子,能够有效消除水分变化引起的光谱差异。基于水分校正的基本密度预测模型对不同水分条件下的测试集均表现出稳定的预测性能,均方根误差、决定系数和预测相对标准偏差分别为12.23 kg·m^(-3)、0.8834和2.93。该研究将EPO算法引入对木材材性的近红外光谱分析,构建了抗水分干扰的稳健型基本密度预测模型,较好地解决了水分含量波动对原料材性快速检测的影响,为近红外光谱技术在制浆造纸领域的推广应用提供了依据。

关键词：造纸木片近红外光谱基本密度外部参数正交化算法

基于稳定一致波长优选的综纤维素近红外分析模型传递

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分析试验室 2023年第11期42卷 1468-1475页

作者：王红鸿熊智新胡云超刘智健梁龙南京林业大学轻工与食品学院南京210037 中国林业科学研究院林产化学工业研究所南京210042

以实现纸浆材综纤维素含量的近红外分析模型在3台不同型号光谱仪上共享为目标,提出SWCSS-UVE及SWCSS-CARS联用算法。即分别利用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)和无信息变量剔除(UVE)算法,减少SWCSS方法中入选的无信息或信息少波长的... 详细信息

以实现纸浆材综纤维素含量的近红外分析模型在3台不同型号光谱仪上共享为目标,提出SWCSS-UVE及SWCSS-CARS联用算法。即分别利用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)和无信息变量剔除(UVE)算法,减少SWCSS方法中入选的无信息或信息少波长的不利影响,以提高模型转移精度,并与单独的SWCSS和分段直接标准化算法(PDS)以及斜率截距(S/B)算法校正后的传递结果进行比较。结果表明,通过SWCSS-UVE方法最终可从稳定一致光谱信号中进一步优选出91个波长建立模型,该模型能同时应用于2台从机所测量光谱的分析,预测标准偏差(RMSEP)分别从模型转移前的2.0114和9.4518下降到了1.5919与1.6818,优于SWCSS,SWCSS-CARS和PDS以及S/B算法的结果。这表明SWCSS-UVE算法可以有效剔除SWCSS方法中包含的无效波长,简化模型传递过程,提高模型传递效率和稳健性。

关键词：综纤维素含量近红外光谱稳定一致波长波长优选模型传递

基于DS与PDS联用的木质素近红外模型传递方法研究

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分析试验室 2023年

作者：刘智健熊智新胡云超汪莹黄浩冉王红鸿梁龙中国林业科学研究院林产化学工业研究所南京林业大学轻工与食品学院

为了提高木质素近红外分析模型转移的质量，提出了将直接标准化（DS）与分段直接标准化（PDS）联用的DS-PDS方法，即利用PDS算法校正使用DS方法全局校正后仪器之间仍然存在的局部差异，并以3台光谱仪（棱光为主机、Insion和Si-ware为从... 详细信息

为了提高木质素近红外分析模型转移的质量，提出了将直接标准化（DS）与分段直接标准化（PDS）联用的DS-PDS方法，即利用PDS算法校正使用DS方法全局校正后仪器之间仍然存在的局部差异，并以3台光谱仪（棱光为主机、Insion和Si-ware为从机）测得的81个样品木质素光谱数据为研究对象，验证该方法的可行性。结果表明，该联用算法能充分发挥DS算法与PDS算法各自的优点，与单独使用DS的最优结果相比，标样集并未增加，PDS算法的窗口宽度、偏最小二乘回归（PLSR）模型的主因子数均减小，对从机样品的预测精度进一步提高。对Si-Ware而言，相对标准偏差(RPD)值由DS方法的3.3853提高到4.0335，Insion的RPD值则从2.8600提高到3.4462。DS-PDS联用算法除了使用更少的参数，还能减弱模型转移中光谱不连续现象，弥补了单独使用DS和PDS算法的缺点，为近红外光谱的模型转移提供了一种新的解决方案。

关键词：木质素近红外光谱模型传递 DS-PDS

基于SWSRA-UVE算法的纸浆材综纤维素近红外预测模型共享研究

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林业工程学报 2023年第2期8卷 101-108页

作者：胡云超王红鸿熊智新刘智健梁龙南京林业大学轻工与食品学院南京210037 中国林业科学研究院林产化学工业研究所南京210042

为实现纸浆材综纤维素质量分数的近红外分析模型在3台不同光谱仪器上的共享,提出了光谱信号比值分析筛选波长-无信息变量剔除(SWSRA-UVE)联用算法。即利用无信息变量剔除(UVE)算法,减少光谱信号比值分析筛选波长(SWSRA)方法中无效波长... 详细信息

为实现纸浆材综纤维素质量分数的近红外分析模型在3台不同光谱仪器上的共享,提出了光谱信号比值分析筛选波长-无信息变量剔除(SWSRA-UVE)联用算法。即利用无信息变量剔除(UVE)算法,减少光谱信号比值分析筛选波长(SWSRA)方法中无效波长的不利影响,以提高模型传递精度。建立基于SWSRA-UVE算法优选波长的偏最小二乘回归(PLSR)主机模型,并将其模型传递效果与其他常用模型传递方法进行了对比。结果表明,针对2台从机采用SWSRA-UVE方法最终分别优选出的252和105个波长建立模型,分别用于从机1和从机2测量光谱样品的综纤维素质量分数,预测标准偏差(RMSEP)与模型传递前相比分别从2.011 4和9.451 8下降到了1.238 6和1.629 4,且优于SWSRA和其他模型传递算法结果。因此,SWSRA-UVE方法通过UVE算法进一步优选SWSRA一致性波长结果,大大简化了模型传递过程,显著地提高了主机模型的普适性,有利于近红外光谱分析技术的推广应用。

关键词：综纤维素纸浆材近红外光谱波长优选模型传递

二进制蜻蜓算法-直接校正算法优选标样集在小麦粉蛋白质近红外模型传递中的应用

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分析科学学报 2023年第3期39卷 267-274页

作者：王红鸿陈琴陈勇熊智新吴彩娥谢德红南京林业大学轻工与食品学院江苏南京210037 南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037

为了实现小麦粉蛋白质含量近红外分析模型的传递,探究二进制蜻蜓算法(Binary Dragonfly Algorithm,BDA)与直接校正算法(Direct Standardization,DS)相结合构成的BDA-DS算法挑选标样集对模型传递结果的影响。以棱光S450光栅型近红外光谱... 详细信息

为了实现小麦粉蛋白质含量近红外分析模型的传递,探究二进制蜻蜓算法(Binary Dragonfly Algorithm,BDA)与直接校正算法(Direct Standardization,DS)相结合构成的BDA-DS算法挑选标样集对模型传递结果的影响。以棱光S450光栅型近红外光谱仪为主机,NeoSpectra Micro傅里叶变换型近红外光谱仪为从机,采集了126个小麦粉的近红外光谱,用偏最小二乘回归法建立了主机近红外光谱与小麦粉蛋白质的关联模型。经BDA-DS算法模型传递后,主机模型对从机样品预测决定系数为0.9812,预测标准偏差为0.1838,从机与主机的光谱集合平均马氏距离由22.34下降到1.40,均接近于主机模型精度水平。该研究同时与采用Kennard/Stone(K/S)挑选标样集再结合DS构成的传统K/S-DS算法进行了对比,结果表明:相对于K/S-DS算法,BDA-DS算法挑选出较少的标样集就能表征仪器的差异,有效地提高了主机模型对从机样品的预测精度,为近红外模型传递提供了一种更加有效的标样集选择方法。

关键词：二进制蜻蜓算法直接校正算法近红外光谱模型传递小麦粉蛋白质