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可见和近红外透射光谱结合区间偏最小二乘法(iPLS)用于橄榄油中掺杂煎炸老油的定量分析

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光谱学与光谱分析 2016年第8期36卷 2462-2467页

作者：冼瑞仪黄富荣黎远鹏潘莎莎陈哲陈振强汪勇暨南大学光电工程系广东广州510632 暨南大学食品科学与工程系广东广州510632

为探寻一种快速可靠的分析方法用于橄榄油中掺杂煎炸老油含量的测定,实验采用可见和近红外透射光谱分析技术结合区间偏最小二乘法（interval partial least squares,iPLS）、联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least squa... 详细信息

为探寻一种快速可靠的分析方法用于橄榄油中掺杂煎炸老油含量的测定,实验采用可见和近红外透射光谱分析技术结合区间偏最小二乘法（interval partial least squares,iPLS）、联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least squares,SiPLS）和反向区间偏最小二乘法（backward interval partial least squares,BiPLS）,对掺杂不同含量煎炸老油的橄榄油建模分析,并对不同模型比较优选。采集样品400～2500 nm范围内的光谱,对光谱数据进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪。剔除奇异样本后,采用sample set partitioning based on joint X-Y distance（SPXY）法划分样本集,以不同的iPLS优选建模区域,建立煎炸老油含量预测模型。结果表明：对掺杂不同含量煎炸大豆油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[4,16]建立的SiPLS模型预测效果最好,相关系数（Rp）达0.998 9,预测均方根误差（RMSEP）为0.019 2。对掺杂不同含量煎炸花生油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[2,16]组合建立的SiPLS和BiPLS模型具有相同的预测效果,预测均方根误差（RMSEF）为0.0120,均优于iPLS模型。此外,与SiPLS模型相比,BiPLS模型运算量少,速度快。由此可见,基于掺杂油样品的可见和近红外透射光谱,分别采用组合区间偏最小二乘法（SiPLS）和反向区间偏最小二乘法（BiPLS）优选建模光谱区域,可以对橄榄油中掺杂煎炸大豆油和煎炸花生油含量进行准确测定。而且,实验过程无需对掺杂油样品进行预处理,无环境污染,操作简单,快速无损。

关键词：可见和近红外透射光谱区间偏最小二乘法掺伪煎炸老油定量分析

近红外光谱结合区间偏最小二乘法快速分析污泥中蛋白质含量

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环境工程学报 2017年第3期11卷 1819-1824页

作者：李卫华田士玉唐玉朝黄显怀刘绍根杨引浩安徽建筑大学环境与能源工程学院水污染控制与废水资源化安徽省重点实验室合肥230601

采用近红外光谱表征了不同来源污泥样品,并应用主成分投影实现了污泥样品的聚类分析。在此基础上,结合凯氏定氮法的蛋白质含量分析结果,采用区间偏最小二乘法(i PLS)选择光谱建模区间为4 382~3 996 cm^(-1),建立了近红外光谱反演污泥中... 详细信息

采用近红外光谱表征了不同来源污泥样品,并应用主成分投影实现了污泥样品的聚类分析。在此基础上,结合凯氏定氮法的蛋白质含量分析结果,采用区间偏最小二乘法(i PLS)选择光谱建模区间为4 382~3 996 cm^(-1),建立了近红外光谱反演污泥中蛋白质含量的数学模型,模型相关系数为0.973,交叉验证均方差为1.321,预测值与真实值的误差范围为^(-1)0.0%~8.52%,说明近红外光谱可以实现污泥样品的快速定性和定量分析。

关键词：凯氏定氮法近红外光谱区间偏最小二乘法污泥蛋白质含量

近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法对紫胶理化指标的快速测定

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食品与发酵工业 2020年第18期46卷 236-244页

作者：唐保山李坤张雯雯史正军关庆芳徐涓马金菊刘兰香张弘中国林业科学研究院资源昆虫研究所国家林业和草原局特色森林资源工程技术研究中心云南昆明650233 西南林业大学林学院云南昆明650224 安宁戴科精细化工有限公司云南昆明650301

采用化学法测定紫胶理化指标的化学值,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采集紫胶的近红外光谱并使用光谱预处理方法消除噪声,组合区间偏最小二乘法选择特征波段,采用内部交互验证法筛选主成分数,最后通过偏最小二乘法建立回归模型,最终得... 详细信息

采用化学法测定紫胶理化指标的化学值,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采集紫胶的近红外光谱并使用光谱预处理方法消除噪声,组合区间偏最小二乘法选择特征波段,采用内部交互验证法筛选主成分数,最后通过偏最小二乘法建立回归模型,最终得到紫胶中灰分、水分、冷乙醇可溶物、热寿命、酸值和颜色指数的近红外光谱定量分析模型。灰分、水分、冷乙醇可溶物、热寿命、酸值和颜色指数校正集校正决定系数分别为0.968、0.982、0.945、0.821、0.873和0.946,交叉验证标准误差分别为0.054、0.081、1.050、0.359、1.230和1.880;验证集的决定系数分别为0.958、0.981、0.904、0.810、0.872和0.930,预测标准误差分别为0.039、0.039、0.039、0.234、0.700和0.618;相对分析误差值分别为5.58、7.65、3.30、2.51、2.82和4.31。结果表明,近红外光谱法对热寿命和酸值进行定量分析是可行的,但其精度有待进一步提高。对于紫胶中灰分、水分、冷乙醇可溶物和颜色指数,内部交叉验证和外部验证均证明,建立的近红外定量分析模型的准确度和预测性能良好,为紫胶理化指标的快速分析方法的研究提供了新的参考。

关键词：近红外光谱紫胶理化指标快速测定区间偏最小二乘法

基于iPLS原理最优化信息区间的桃糖度组合权重PLS模型研究

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红外与毫米波学报 2009年第5期28卷 386-391页

作者：王加华李鹏飞曹楠宁韩东海中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083

采用反向区间偏最小二乘法和组合区间偏最小二乘法优化桃糖度可见/近红外光谱的信息区间组合,在选择的信息区间的基础上建立了一种线性组合权重PLS模型.对近红外光谱进行二阶导数处理、卷积平滑校正后,发现在区间分割数为15时筛选结果最... 详细信息

采用反向区间偏最小二乘法和组合区间偏最小二乘法优化桃糖度可见/近红外光谱的信息区间组合,在选择的信息区间的基础上建立了一种线性组合权重PLS模型.对近红外光谱进行二阶导数处理、卷积平滑校正后,发现在区间分割数为15时筛选结果最优,BiPLS所选择的信息区间为742～770nm和862～920nm,SiPLS所选择的信息区间为742～770nm、832～860nm和892～920nm.直接组合信息区间BiPLS和SiPLS模型的RMSEP值分别为0.386和0.308,线性组合权重PLS模型的RMSEP值分别为0.351和0.364.结果说明在近红外定量分析中线性组合权重模型的建立克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题.

关键词：可见/近红外光谱区间偏最小二乘法组合权重PLS模型糖度

基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究

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光谱学与光谱分析 2023年第6期43卷 1711-1718页

作者：张美志张宁乔聪许黄蓉高博孟庆扬鱼卫星西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院光谱成像技术重点实验室陕西西安710119

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,... 详细信息

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,并分别划分为训练集和测试集,采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地,首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱,将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest,RF)、偏最小二乘(partial least squares,PLS)、支持向量机(support vector machine,SVM)、多层感知机(muhi-layer perception,MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型,并对比各模型性能指标。分析结果发现,经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative,SG-1^(st)-Der)预处理后的RF、SVM、XGBoost模型和经标准正态变量(standardized normal variate,SNV)预处理后的PLS、MLP模型具有较好的训练结果。为进一步提高模型精度和运算效率,提出利用区间偏最小二乘法(interval partial least squares,IPLS)对SG-1^(st)-Der和SNV预处理后的光谱数据首先进行降维,然后再分别建立基于RF、SVM、XGBoost、PLS及MLP等算法的预估模型,最后通过测试集对模型进行验证。结果发现原始光谱数据经SG-1^(st)-Der预处理后所建立的IPLS-XGBoost分类模型性能最优,在不同储藏条件下测试集的F-measure分别为92.33%和90%,Accuracy分别达到94.44%和91.67%,而程序运行时间均不超过0.6 s。表明,可见-近红外光谱结合IPLS-XGBoost分类算法可应用于鸡蛋新鲜度评估,该方法在模型分类性能、准确度评估、运行速度等方面比传统方法更具优越性。

关键词：可见/近红外光谱技术 XGBoost算法区间偏最小二乘法鸡蛋新鲜度

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地表水总有机碳含量紫外-可见光谱检测方法

光谱学与光谱分析 2022年第11期42卷 3423-3427页

作者：李庆波毕智棋崔厚欣郎嘉晔申中凯北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院精密光机电一体化技术教育部重点实验室北京100191 河北先河环保科技股份有限公司河北石家庄050035

总有机碳是以碳含量评价水质有机污染的指标,可以反映水体受污染程度。目前地表水总有机碳检测多采用现场取样后实验室分析检测方法,该方法存在费时费力、操作复杂、二次化学污染等缺点。紫外-可见光谱法具有环保、操作简便、可实时在... 详细信息

总有机碳是以碳含量评价水质有机污染的指标,可以反映水体受污染程度。目前地表水总有机碳检测多采用现场取样后实验室分析检测方法,该方法存在费时费力、操作复杂、二次化学污染等缺点。紫外-可见光谱法具有环保、操作简便、可实时在线原位检测等优点,在地表水总有机碳检测中具有很好的应用前景。针对总有机碳检测问题,采用了一种基于自适应增强学习的区间偏最小二乘回归方法,该方法将总有机碳吸收光谱波段分为若干子区间,初始化训练样本权重,依次在各子区间建立偏最小二乘回归模型,根据子区间模型预测误差率计算该子区间预测结果的权重系数,并更新下一子区间训练样本权重,最后将各子区间模型预测结果线性加权得到总有机碳的检测结果。实验配制总有机碳标准溶液浓度25~150 mg·L^(-1)共43个样品,第一时间段采集35个总有机碳标准样品光谱分为训练集和测试集,建立并验证总有机碳检测算法模型。为评价算法模型鲁棒性,在另一时间段采集剩余的8个标准样品光谱进行反测验证。实验结果表明,采用基于自适应增强学习的区间偏最小二乘回归法建立的总有机碳定量模型具有较高的精度和鲁棒性,分组验证和反测验证的预测均方根误差分别为1.304和1.533 mg·L^(-1),均优于偏最小二乘回归和极限学习机方法。为进一步验证该方法的有效性,使用该建模方法预测生活污水的总有机碳含量。实际地表水样本取样于河北石家庄藁城污水处理厂排污口污水及河北先河公司园区的生活污水,经稀释后共获得50组地表水样本,采用SPXY方法分为训练集33组水样,测试集17组水样。在实际水样检测中,采用净信号分析方法进行光谱预处理,降低总有机碳与其他水质参数间的交叉干扰;分组验证预测均方根误差为3.26 mg·L^(-1),平均绝对值百分比误差为3.46%。综上所述,基于自适应增强学习的区间偏最小二乘回归方法,可以快速准确地对地表水中总有机碳进行检测,为在线水质总有机碳检测提供了方法支撑。

关键词：紫外-可见光谱自适应增强学习区间偏最小二乘法总有机碳检测地表水

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近红外光谱快速检测大豆原油含磷量

食品科学 2023年第24期44卷 316-322页

作者：王雪张海荣吴丹丹王伟宁王立琦罗淑年于殿宇哈尔滨商业大学黑龙江哈尔滨150028 九三食品股份有限公司黑龙江哈尔滨150060 东北农业大学食品学院黑龙江哈尔滨150030

针对现有含磷量检测方法无法通过实时监测指导调控精炼过程中酸碱的添加量问题,提出一种基于近红外光谱分析的大豆原油含磷量的快速检测方法。对比分析发现标准正态变换法对大豆原油样本含磷量光谱数据的去除噪声效果最优。采用组合区... 详细信息

针对现有含磷量检测方法无法通过实时监测指导调控精炼过程中酸碱的添加量问题,提出一种基于近红外光谱分析的大豆原油含磷量的快速检测方法。对比分析发现标准正态变换法对大豆原油样本含磷量光谱数据的去除噪声效果最优。采用组合区间偏最小二乘法优选出磷脂的最佳特征吸收波段,选用学习效率0.005、训练次数108,建立了大豆原油含磷量的BP神经网络预测模型。模型校正集的决定系数(R^(2))为0.979 7、均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.859 3、相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)为1.89%;预测集的R^(2)为0.978 5、RMSE为0.963 8、RSD为2.15%。以上结果说明近红外光谱技术能够实现大豆原油中含磷量的快速、精准、无损检测,为后续精炼工段及调控提供切实可行的方法。

关键词：近红外光谱大豆原油含磷量区间偏最小二乘法 BP神经网络

基于模拟退火的土壤钾含量近红外光谱波段优选

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激光与光电子学进展 2022年第13期59卷 413-418页

作者：李春婷张优优陈华舟辜洁莫丽娜李小玉桂林理工大学理学院广西桂林541004 重庆人文科技学院机电与信息工程学院重庆401524 桂林旅游学院旅游数据学院广西桂林541006

土壤钾含量对作物的品质和产量有重要影响,因此,用近红外(NIR)光谱技术结合特征波段筛选方法对土壤钾含量进行快速定量检测。首先,结合模拟退火算法和区间偏最小二乘法(SA-iPLS)建立土壤钾含量的特征波段优化NIR模型。然后,通过调试子... 详细信息

土壤钾含量对作物的品质和产量有重要影响,因此,用近红外(NIR)光谱技术结合特征波段筛选方法对土壤钾含量进行快速定量检测。首先,结合模拟退火算法和区间偏最小二乘法(SA-iPLS)建立土壤钾含量的特征波段优化NIR模型。然后,通过调试子区间数量得到SA-iPLS的最优特征波段。最后,根据模型的评价指标将SA-iPLS模型与偏最小二乘法(PLS)、区间PLS(iPLS)、协同iPLS(SiPLS)模型进行对比。结果表明,当子区间数为90时,SA-iPLS模型在训练集上的表现最优,对测试集的预测均方根误差和相关系数分别为0.0117和0.8884。全谱PLS模型对测试集样品的预测均方根误差和相关系数分别为0.0140和0.8506,iPLS、SiPLS模型的最优子区间数分别为80、70,对测试集样品的预测均方根误差分别为0.0155、0.0145,相关系数分别为0.7786、0.8420。相比常规的iPLS、SiPLS模型,SA-iPLS模型能保留更多有用的光谱信息,提高对土壤钾含量的预测精度。

关键词：光谱学近红外光谱土壤钾含量波段优选模拟退火算法区间偏最小二乘法

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维C银翘片包衣过程近红外光谱实时检测研究

中草药 2023年第19期54卷 6276-6285页

作者：陶青姜丽钟友兵刘微金正吉詹国平王峰何雁罗晓健江西中医药大学江西南昌330004 中药固体制剂制造技术国家工程研究中心江西南昌330006 中国兵器工业计算机应用技术研究所北京100089 深圳市南山区蛇口人民医院广东深圳518067 石药集团江西金芙蓉药业股份有限公司江西彭泽332700

目的建立一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测维C银翘片(Vitamin C Yinqiao Tablets,VCYT)引湿率与包衣增重的方法,用于包衣过程的实时检测。方法参考《中国药典》2020年版测量引湿率,将其作为包衣防潮效果的... 详细信息

目的建立一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测维C银翘片(Vitamin C Yinqiao Tablets,VCYT)引湿率与包衣增重的方法,用于包衣过程的实时检测。方法参考《中国药典》2020年版测量引湿率,将其作为包衣防潮效果的指标。通过在线NIRS技术实时采集包衣过程中的片剂光谱,比较了区间偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)、随机蛙跳(rand frog,RF)、蒙特卡罗-无信息变量消除(Monte Carlo-uninformative variable elimination,MCUVE)、竞争自适应重采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)4种波长选择算法对偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)的影响。结果所得定量模型可准确、稳定地预测引湿率与包衣增重,其决定系数(Rp 2)分别为0.8918和0.9396,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.1754和0.2742,相对分析误差(relative prediction errors,RPD)分别为3.1219和4.1484。另外,在1批包衣过程实时检测的结果显示,预测模型对引湿率的预测效果良好(RPD=4.1991),但对包衣增重的预测效果较差(RPD=1.8152)。结论NIRS对维C银翘片包衣过程的实时检测是可行的。

关键词：近红外光谱维C银翘片包衣过程实时检测引湿率包衣增重区间偏最小二乘法随机蛙跳蒙特卡罗无信息变量消除竞争自适应重采样法偏最小二乘回归决定系数预测均方根误差相对分析误差

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