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基于卷积神经网络的近红外光谱定量分析模型建立与转移研究

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基于卷积神经网络的近红外光谱定量分析模型建立与转移研究

作者：张小丹中北大学

学位级别：硕士

由于计算机的发展和化学计量学的深入研究,以及光谱仪器制造技术的不断快速发展,近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)也得到不断完善。NIRS作为一种新兴的成分分析技术,具备低成本,几乎无污染,高效等特点,在... 详细信息

由于计算机的发展和化学计量学的深入研究,以及光谱仪器制造技术的不断快速发展,近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)也得到不断完善。NIRS作为一种新兴的成分分析技术,具备低成本,几乎无污染,高效等特点,在各个研究领域被广泛运用,但其吸收强度偏弱、谱峰重叠、存在干扰信息等,使得近红外光谱模型建立前通常需要进行光谱预处理(去噪、求导、基线校正等)和特征波长筛选等操作,对建模分析人员的要求非常高。因此,研究一种简单便捷的近红外光谱建模方法,对于降低建模分析人员的门槛具有重要的研究意义。此外,在光谱采集过程中,经常会出现“同一物质在不同光谱仪器下采集的光谱不同,不同物质在相同光谱仪器下采集的光谱却一样”的现象,这导致不同光谱仪器下建立的模型无法共享,若每台光谱仪单独进行建模操作既费时又费力。因此,研究一种具有普适性的近红外光谱定量分析模型转移方法,亦具有重要的应用价值。针对上述问题,本文提出基于卷积神经网络的近红外光谱定量分析模型建立与转移新思路和新方法,主要的研究工作如下:(1)本文提出一种“端到端”(End-to-End)的近红外光谱建模方法,即采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)方法建立近红外光谱定量分析模型。首先,根据数据集的分布规律,将数据集按比例分别拆分为训练集和测试集合,并对卷积神经网络模型的拓扑结构和超参数进行设计;接着,利用设定的训练算法对训练集数据进行学习,当训练过程收敛后即可得到近红外光谱定量分析模型;最后,将其与传统的偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)和支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)算法所构建的模型进行对比。玉米数据集上的实验结果表明,使用卷积神经网络建立的定量分析模型性能最优,决定系数R可达0.97844。且若再增加数据增强,采用CNN+数据增强的方式可以使其模型效果更佳。(2)本文提出一种基于迁移学习算法的近红外光谱定量分析模型转移方法,即将上述已建立的卷积神经网络定量分析模型作为源域预训练模型,利用目标域上的少量样本,通过微调迁移训练的方法,完成近红外光谱定量分析模型从源域到目标域的转移。进一步地,本文对比分析了三种不同的迁移方案(仅训练全连接层、训练全连接层及最后一个卷积块、训练网络结构所有层)对目标域模型性能的影响。玉米数据集上的实验结果表明,利用迁移学习算法训练得到的目标域近红外光谱定量分析模型泛化性能显著优于未迁移模型(直接将源域模型应用于目标域进行预测)以及传统的Tr Ada Boost模型转移方法,决定系数R可达约0.93。本文基于卷积神经网络实现了“端到端”(End-to-End)的近红外光谱定量分析模型的构建。同时,基于迁移学习算法实现了不同近红外光谱仪设备之间的模型转移。本文研究结果对于降低近红外光谱建模分析人员的门槛和提高定量分析模型的适用性具有重要的意义和价值。

关键词：近红外光谱定量分析模型卷积神经网络迁移学习模型转移

常见纤维织物近红外定量分析模型的建立及预测检验

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北京服装学院学报（自然科学版） 2019年第2期39卷 30-37,55页

作者：魏子涵李文霞王华平张朔北京服装学院材料科学与工程学院北京100029 东华大学材料科学与工程学院上海201620 浙江绿宇环保股份有限公司绍兴312000

以纯纺织物(聚酯、羊毛、棉、锦纶)和混纺织物(聚酯/棉、聚酯/羊毛、聚酯/锦纶)共计7类1394个样本为研究对象,利用近红外光谱仪采集样本的原始NIRS谱图,并用近红外分析测量软件RIMP结合偏最小二乘法(PLS)在1 000~1 800 nm、1000-2 200 n... 详细信息

以纯纺织物(聚酯、羊毛、棉、锦纶)和混纺织物(聚酯/棉、聚酯/羊毛、聚酯/锦纶)共计7类1394个样本为研究对象,利用近红外光谱仪采集样本的原始NIRS谱图,并用近红外分析测量软件RIMP结合偏最小二乘法(PLS)在1 000~1 800 nm、1000-2 200 nm和1 000-2 500 nm(全波段)3个波段范围内,分别对聚酯/棉、聚酯/羊毛和聚酯/锦纶织物建立定量分析模型。当波段选择1 000~2 200 nm、预处理方法选择S-G平滑、S-G导数、多元散射校正(MSC)和均值中心化时,聚酯/棉和聚酯/羊毛混纺织物的定量分析模型预测效果最佳;而选择S-G平滑、S-G导数、正交信号校正(OSC)和均值中心化时,聚酯/锦纶模型的预测效果最佳。利用共计638个未参与建模的验证样本对三类模型进行外部检验,平均绝对误差均小于3%,预测准确率均达95%以上。因此,所建模型可以较好地对常见纤维制品进行含量预测。

关键词：近红外常见纤维织物预处理方法定量分析模型

基于近红外漫反射光谱的规模化奶牛场粪水氮磷定量分析及模型构建

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农业环境科学学报 2019年第8期38卷 1768-1776页

作者：赵润牟美睿王鹏孙迪刘海学张克强杨仁杰农业农村部环境保护科研监测所天津300191 天津农学院农业分析测试中心天津300384 天津农学院工程技术学院天津300384

为建立规模化奶牛场粪水中氮磷含量现场快速检测方法,以实现准确预测的同时替代常规监测程序,选取23家天津市典型种养结合模式的规模化奶牛场,围绕粪水处理全过程环节依次开展样品采集、实验室常规化学检测、近红外漫反射光谱采集,并进... 详细信息

为建立规模化奶牛场粪水中氮磷含量现场快速检测方法,以实现准确预测的同时替代常规监测程序,选取23家天津市典型种养结合模式的规模化奶牛场,围绕粪水处理全过程环节依次开展样品采集、实验室常规化学检测、近红外漫反射光谱采集,并进行主成分分析和偏最小二乘分析,建立多种动态复合影响因素条件下的全局、全程快速检测定量分析模型。结果表明:主成分分析不仅反映出同一奶牛场粪水有机组分随处理环节的变化,而且也反映出不同奶牛场粪水样品的差异性,以及在粪水处理过程中各因素对后续模型的影响程度。建立的全过程环节定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为187.80;对总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为3.59。建立的全局定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为238.59;总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为6.56。研究表明,基于近红外漫反射光谱和偏最小二乘法对规模化奶牛场粪水处理全过程环节粪水样品中氮、磷含量进行定量分析是可行的;纵向模型比横向模型能提供更好的预测结果;近红外漫反射光谱技术可实时、快速、高效地对规模化奶牛场粪水处理全过程总氮和总磷进行跟踪和监控。

关键词：规模化奶牛场粪水近红外漫反射光谱主成分分析偏最小二乘总氮总磷定量分析模型

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多重接触式静密封泄漏特性定量分析模型

机械工程师 2022年第12期 45-47,50页

作者：赵飞张晓妹刘鸣王立权首都医科大学附属北京朝阳医院高压氧科北京100020 黑龙江省城镇住宅建筑工程有限公司哈尔滨150000 哈尔滨工程大学哈尔滨150001

多重接触式静密封广泛应用于海洋工程、石油化工、工程机械、医疗设备、建筑等领域,文中针对其泄漏特性提出了一种定量分析理论模型,通过数值仿真分析了密封区域数量、密封空间体积对泄漏特性的影响。该理论模型也同样适用于动密封和非... 详细信息

多重接触式静密封广泛应用于海洋工程、石油化工、工程机械、医疗设备、建筑等领域,文中针对其泄漏特性提出了一种定量分析理论模型,通过数值仿真分析了密封区域数量、密封空间体积对泄漏特性的影响。该理论模型也同样适用于动密封和非接触式密封,为开展多重密封设计,定量分析密封性能提供了参考。

关键词：多重密封多重接触式静密封定量分析模型泄漏特性

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猪苓多糖的近红外光谱定量分析模型研究

时珍国医国药 2019年第5期30卷 1090-1093页

作者：李丽红刘亚男毛睿王飘尹莉窦志英天津中医药大学

目的以偏最小二乘法(PLS)建立猪苓多糖的近红外光谱定量分析模型。方法采用正交法优化猪苓多糖提取工艺,结合紫外分光光度法测定猪苓多糖含量,并将样品的近红外光谱图与所测多糖含量相关联,建立光谱数据与多糖的定量校正模型。结果在847... 详细信息

目的以偏最小二乘法(PLS)建立猪苓多糖的近红外光谱定量分析模型。方法采用正交法优化猪苓多糖提取工艺,结合紫外分光光度法测定猪苓多糖含量,并将样品的近红外光谱图与所测多糖含量相关联,建立光谱数据与多糖的定量校正模型。结果在8477.54~4076.78 cm-1波段,选择一阶导数+ND平滑处理,可以得到最佳的定量模型,模型的校正均方根误差(RMSEC)为1.00,相关系数γc为0.9565,内部交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.77,相关系数γV为0.8566,模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.818,相关系数γP为0.9469,主成分数为5。结论所建的模型性能良好,可快速、准确地测定猪苓多糖的含量,可用于猪苓药材的质量监察。

关键词：猪苓多糖近红外漫反射光谱定量分析模型

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定量分析模型在维修配件库存控制中的应用

中国机械工程 2004年第9期15卷 824-827页

作者：赵学锋张金隆蔡淑琴华中科技大学管理学院武汉430074

以某工程机械公司的维修配件库存管理为背景 ,分析了公司的维修配件物流组织结构 ,建立了二级维修配件物流供应链结构模型。为了对不同的维修配件采取不同的库存控制策略 ,对它们进行了分类 ,建立了库存控制的定量分析模型 ,对它的库存... 详细信息

以某工程机械公司的维修配件库存管理为背景 ,分析了公司的维修配件物流组织结构 ,建立了二级维修配件物流供应链结构模型。为了对不同的维修配件采取不同的库存控制策略 ,对它们进行了分类 ,建立了库存控制的定量分析模型 ,对它的库存控制策略进行了实证研究。

关键词：维修配件物流组织库存控制定量分析模型

基于NIR定量分析模型快速预测酶解蒲公英中多糖的含量

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中国农业大学学报 2024年第4期29卷 205-214页

作者：郑越李霞刘娜王园齐景伟安晓萍内蒙古农业大学动物科学学院/内蒙古自治区草食家畜饲料工程技术研究中心/国家乳业技术创新中心奶牛繁育与养殖技术研究中心呼和浩特010018

为快速实时评价酶解中草药生产过程中的品质,本研究对5种蒲公英进行酶解,共收集125个酶解蒲公英样品。利用偏最小二乘回归法(PLSR)建立酶解蒲公英多糖的NIR定量分析模型。结果表明:1)使用标准正态变换(SNV)+去趋势(Detrend)+二阶导数(SD... 详细信息

为快速实时评价酶解中草药生产过程中的品质,本研究对5种蒲公英进行酶解,共收集125个酶解蒲公英样品。利用偏最小二乘回归法(PLSR)建立酶解蒲公英多糖的NIR定量分析模型。结果表明:1)使用标准正态变换(SNV)+去趋势(Detrend)+二阶导数(SD)的方法对光谱进行预处理,光谱范围为908~1 670 nm,主因子数为2时,酶解蒲公英多糖预测模型的建模效果最佳。2)模型校正集相关系数(R~2c)为0.917 5,校正集均方根误差(RMSEC)为7.714 4,校正集标准偏差(SEC)为7.753 3,校正集相对分析误差(RPDc)最高为3.480 9;验证集相关系数(R~2p)为0.878 4,验证集均方根误差(RMSECV)为9.411 5,验证集标准偏差(SEP)为9.458 2,验证集相对分析误差(RPDp)为2.867 2。3)外部检验结果显示,样品的预测值和实测值间差异不显著(P>0.05)。综上,本研究建立的NIR分析模型可对酶解蒲公英的多糖含量进行快速无损的实时监测,为蒲公英酶解过程的质量控制提供技术支持。

关键词：近红外光谱法定量分析模型多糖酶解蒲公英

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再制造成本效益的一种定量分析模型及应用

组合机床与自动化加工技术 2018年第9期 156-160页

作者：李飞江志刚王艳红武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学恒大管理学院武汉430081

为实现产品再制造的价值最优,从成本效益影响因素角度建立产品再制造决策指数的定量模型。提出一种图论方法分析各影响因素之间的相互关系,采用德尔菲专家评判法和熵权法确定各影响因素间的相互作用值。运用该模型能有效地量化再制造系... 详细信息

为实现产品再制造的价值最优,从成本效益影响因素角度建立产品再制造决策指数的定量模型。提出一种图论方法分析各影响因素之间的相互关系,采用德尔菲专家评判法和熵权法确定各影响因素间的相互作用值。运用该模型能有效地量化再制造系统成本效益指数的变化范围,并计算出不同产品再制造成本效益指数,即指数越高的产品越适合再制造。以发动机再制造企业为例,结合汽车发动机和货车发动机的再制造成本效益分析,验证模型的可行性。

关键词：再制造成本效益图论方法定量分析模型

基于NIRS技术的款冬花药材质控指标定量分析模型的建立

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中国药房 2024年第9期35卷 1057-1063页

作者：耿涛蒋文慧刘佳伦兰松平王柳璎陈佩林严寒静姬生国广东药科大学中药学院广州510006

目的建立基于近红外光谱(NIRS)技术的款冬花药材中款冬酮、水分、醇溶性浸出物和总灰分含量的定量分析模型,为款冬花药材及其制剂的快速质量评价提供新思路。方法参照2020年版《中国药典》,分别采用高效液相色谱法、烘干法、热浸法及灰... 详细信息

目的建立基于近红外光谱(NIRS)技术的款冬花药材中款冬酮、水分、醇溶性浸出物和总灰分含量的定量分析模型,为款冬花药材及其制剂的快速质量评价提供新思路。方法参照2020年版《中国药典》,分别采用高效液相色谱法、烘干法、热浸法及灰分测定法测定19个产地130批款冬花药材中主要质控指标款冬酮、水分、醇溶性浸出物、总灰分的含量,采集款冬花药材的NIRS数据信息,然后采用NIRS结合偏最小二乘法建立样品中上述质控指标的各个定量分析模型,经验证集样品验证后得到NIRS含量预测模型。结果130批款冬花药材样品中款冬酮、水分、醇溶性浸出物和总灰分的含量范围分别为0.0514%~0.1035%、7.75%~10.93%、20.17%~31.12%、7.68%~12.10%。所建立的款冬花药材中款冬酮、水分、醇溶性浸出物和总灰分定量分析模型的内部交叉验证决定系数(R2)分别为0.9858、0.9684、0.9734、0.9880;校正集均方差(RMSEC)分别为0.00154、0.187、0.478、0.127;预测均方差(RMSEP)分别为0.00181、0.212、0.543、0.149;RMSEP/RMSEC分别为1.1753、1.1337、1.1360、1.1732,均在合理范围内(1模型预测值的平均绝对误差分别为-0.00036、0.06143、0.14400和0.01043,平均预测回收率分别为99.65%、100.72%、100.66%和100.15%。结论所建NIRS定量分析模型稳定性好、测定结果可靠,可用于款冬花药材中相关质控指标含量的快速批量预测。

关键词：款冬花近红外光谱技术款冬酮快速分析定量分析模型质量评价