近红外光谱分析中光谱预处理方法的作用及其发展 被引量：139

1

作者 尼珍 胡昌勤 冯芳 《药物分析杂志》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期824-829,共6页

光谱预处埋方法在近红外(NIR)光谱分析技术中具有非常重要的作用。本文综述了常用的 NIR 光谱预处理方法及最新发展的几种预处理方法的原理及作用,并给出了这些方法的一些应用实例。重点分析平滑处理(smoothing)、多元散射校正(MSC)、... 光谱预处埋方法在近红外(NIR)光谱分析技术中具有非常重要的作用。本文综述了常用的 NIR 光谱预处理方法及最新发展的几种预处理方法的原理及作用,并给出了这些方法的一些应用实例。重点分析平滑处理(smoothing)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正(SNV)等常用光谱预处理方法的利弊,详细介绍小波变换(WT)、正交信号校正(OSC)等新光谱预处理方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 光谱预处理 平滑处理 多元散射校正 标准正态变量校正 小波变换 正交信号校正

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近红外光谱分析中的化学计量学算法研究新进展 被引量：47

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作者 张进 胡芸 +1 位作者 周罗雄 李博岩 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1196-1203,共8页

近红外光谱是一种绿色、快捷的分析技术,在科学研究、工业生产以及日常检测中得到广泛应用。化学计量学算法的应用在近红外光谱技术的发展过程中发挥了重要作用。化学计量学方法通过寻找测量变量之间的相关性,构建数学模型,量化样本间... 近红外光谱是一种绿色、快捷的分析技术,在科学研究、工业生产以及日常检测中得到广泛应用。化学计量学算法的应用在近红外光谱技术的发展过程中发挥了重要作用。化学计量学方法通过寻找测量变量之间的相关性,构建数学模型,量化样本间的差异性,并发现事物变化的内在规律,实现较合理准确的未知预测。这也是“大数据”战略的重要环节和主旨所在。该文针对近红外光谱吸收信号较弱、谱峰重叠严重,以及光谱测量过程中易受背景、噪声、无信息变量和外界环境因素干扰等,导致借助化学计量学方法建立的光谱与研究目标的定性定量分析模型变差问题,总结了近年来在近红外光谱领域所提出的一些化学计量学新方法,包括光谱预处理、变量选择、多元校正和模型转移,从不同角度阐述了这些方法在消除近红外光谱模型的干扰因素,提高模型的可靠性、预测准确性和适用性等方面的作用。 展开更多

关键词 近红外光谱 化学计量学 光谱预处理 变量选择 多元校正 模型转移

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基于高光谱的甜菜冠层氮素遥感估算研究 被引量：9

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作者 李哲 田海清 +3 位作者 王辉 徐琳 李斐 史树德 《农机化研究》 北大核心 2016年第6期210-214,共5页

利用野外便携式ASD Qualityspec光谱仪,实测了田间甜菜冠层光谱数据,采用植被指数对氮含量进行预测,发现估算精度较低,分析NDVI与VLOPT与氮含量的相关性,得出氮含量在很小的时候就达到饱和水平。根据4种预处理下的甜菜冠层光谱,分别采... 利用野外便携式ASD Qualityspec光谱仪,实测了田间甜菜冠层光谱数据,采用植被指数对氮含量进行预测,发现估算精度较低,分析NDVI与VLOPT与氮含量的相关性,得出氮含量在很小的时候就达到饱和水平。根据4种预处理下的甜菜冠层光谱,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立甜菜氮含量估算模型,比较不同预处理和不同回归方法对估算精度的影响。结果表明:对PLSR来说,一阶导数处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.6%),平滑、MSC和SNV建立的估算模型次之;对PCR来说,平滑处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.4%)。总的看来,不同预处理对估算模型精度有一定的差异,但PLSR和PCR两种回归方法对甜菜氮含量估算模型影响不大。 展开更多

关键词 甜菜冠层 氮素 估算 光谱预处理 植被指数 最小二乘法 主成分回归

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寒富苹果品质无损检测光谱信息在线分析 被引量：9

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作者 宫元娟 周铁 +2 位作者 屈亚堃 宁晓峰 张本华 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期708-713,共6页

苹果深加工和商品化等问题已成为制约苹果产业发展的瓶颈问题,针对苹果品质的无损检测具有现实意义。应用USB2000+可见/近红外光纤光谱仪对寒富苹果内部品质信息在线检测的可行性进行研究,分析在检测距离(37±1)mm,果盘运行速度0.2m... 苹果深加工和商品化等问题已成为制约苹果产业发展的瓶颈问题,针对苹果品质的无损检测具有现实意义。应用USB2000+可见/近红外光纤光谱仪对寒富苹果内部品质信息在线检测的可行性进行研究,分析在检测距离(37±1)mm,果盘运行速度0.2m·s-1,检测时间间隔为1s的前提下,不同的光谱预处理方法对苹果各品质模型的影响,并应用偏最小二乘法(PLS)对寒富苹果的可溶性固形物、总酸度及硬度做出相应的预测模型。结果表明:经二阶导数结合标准正态变量变化(SD+SNV)预处理方法建立的可溶性固形物预测模型最优,模型的测定系数(R2)0.9743,校验标准差(RMSEC)0.1503,预测标准差(RMSEP)0.1636。模型检验结果表明:残差分布小于4%,相对误差小于3%,说明模型预测能力可靠,应用USB2000+光纤光谱仪在线检测寒富苹果内部品质可行,满足苹果品质检测要求。 展开更多

关键词 寒富苹果 可见/近红外光谱 光谱预处理

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煤粒度对煤质近红外定量分析模型的影响 被引量：8

5

作者 雷萌 李明 +2 位作者 吴楠 李颖娜 程玉虎 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期65-68,共4页

为了减少因煤样粒度而产生的光谱采集误差,研究0.2,1,3和13mm粒度等级下的煤质近红外分析模型。采用PCA方法提取特征信息,建立基于GA-BP和GA-Elman神经网络算法的定量分析模型。实验结果表明,经数据归一化与多元散射校正预处理后,0.2mm... 为了减少因煤样粒度而产生的光谱采集误差,研究0.2,1,3和13mm粒度等级下的煤质近红外分析模型。采用PCA方法提取特征信息,建立基于GA-BP和GA-Elman神经网络算法的定量分析模型。实验结果表明,经数据归一化与多元散射校正预处理后,0.2mm粒度等级的光谱与煤炭标准之间的相关性最强,模型的学习精度最高;经平滑处理后1mm粒度等级的分析结果最佳。平滑法对特征谱峰不明显的光谱的预处理效果较差,多元散射校正方法的适用性最强。在0.2mm粒度等级下原光谱的信息准确度最高,1和3mm其次,13mm最差。煤样粒度越大,光谱的不稳定因素越多,从而导致分析模型的负面影响增加。 展开更多

关键词 近红外光谱分析技术 煤粒度 光谱预处理 定量分析模型

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化学计量学结合拉曼光谱在生物材料检测中的应用 被引量：8

6

作者 袁玉峰 陶站华 刘军贤 《光谱实验室》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期2442-2448,共7页

综述化学计量学结合拉曼光谱在生物材料检测中的应用。报道利用基线校正方法(导数、曲线拟合、小波变换)、归一化方法(矢量归一化、峰高归一化)、复合预处理等方法,可以提高信噪比,恢复失真的信号,实现谱图峰位的正确识别;基于主成分分... 综述化学计量学结合拉曼光谱在生物材料检测中的应用。报道利用基线校正方法(导数、曲线拟合、小波变换)、归一化方法(矢量归一化、峰高归一化)、复合预处理等方法,可以提高信噪比,恢复失真的信号,实现谱图峰位的正确识别;基于主成分分析、偏最小二乘、聚类分析、目标因子分析、人工神经网络、支持向量机等算法构建化学计量模型,利用模型对拉曼光谱定性或定量分析,分别得到可信的结果;提出未来化学计量建模的方向。 展开更多

关键词 化学计量学 拉曼光谱 光谱预处理 化学计量建模

原文传递

光谱数据预处理策略选择及应用 被引量：4

7

作者 孙嘉豪 张伟 +1 位作者 施鉴芩 李艳坤 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期1284-1292,共9页

光谱预处理是建立光谱计量学模型中的重要环节,目前,已出现诸多光谱预处理方法。根据预处理目的与效果的不同,分类综述了散射校正、尺度缩放、平滑处理、基线校正与滤噪中常用光谱预处理方法的提出、发展、原理、特点和近年来的应用实例... 光谱预处理是建立光谱计量学模型中的重要环节,目前,已出现诸多光谱预处理方法。根据预处理目的与效果的不同,分类综述了散射校正、尺度缩放、平滑处理、基线校正与滤噪中常用光谱预处理方法的提出、发展、原理、特点和近年来的应用实例;根据目前预处理方法使用时存在的问题,结合应用实例探讨了预处理方法集成策略的原理、发展和特点,并对其研究趋势和发展前景进行了分析,以期为光谱预处理方法策略的选择和使用提供依据和参考。 展开更多

关键词 计量学 光谱预处理 集成策略 数据分析

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卷积神经网络结合改进光谱处理方法用于马铃薯病害检测 被引量：1

8

作者 李欣庭 张峰 冯洁 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期215-224,共10页

针对马铃薯早疫病不同染病时期光谱数据受到杂散光和噪声等因素的干扰,以及波段数众多、数据量大且谱带复杂会对光谱的定量和定性分析产生不利影响,研究9种光谱预处理方法,结合实验结果,将预处理方法进行排列组合,扩展改进为16种光谱预... 针对马铃薯早疫病不同染病时期光谱数据受到杂散光和噪声等因素的干扰,以及波段数众多、数据量大且谱带复杂会对光谱的定量和定性分析产生不利影响,研究9种光谱预处理方法,结合实验结果,将预处理方法进行排列组合,扩展改进为16种光谱预处理方法,并与连续投影算法、竞争自适应重加权算法和遗传算法3种特征波段提取方法进行组合得到64种光谱处理方法对原始光谱数据进行优化处理。在卷积神经网络(CNN)分类模型中,大部分经过光谱处理方法优化后的光谱数据分类精度相比原始数据的总体分类精度86.67%明显提高,其中12种光谱处理方法的分类精度达到100%,实现对马铃薯早疫病不同染病时期的理想分类。为进一步对马铃薯早疫病不同染病时期进行定量分析,将经过光谱处理方法处理后的光谱数据使用构建的CNN定量估算模型进行定量分析,结果表明,光谱预处理在优化数据的同时,也会损失数据中对目标变量有用的光谱信息,从而导致经过光谱分析方法处理后的数据结果相对于原始光谱数据的R^(2)和RMSE会出现下降的结果,通过研究使用的融合光谱处理方法对原始光谱数据优化能够进一步提升模型性能,其中基于均值中心化、多元散射校正、移动平均平滑相结合的光谱处理方法的CNN定量估算模型取得了最好的结果,其R^(2)为1说明估算的马铃薯早疫病不同染病时期和实际值拟合程度达到100%拟合,其RMSE仅为0.001 1,表明马铃薯早疫病不同染病时期的估算值与真实值之间的偏差接近0,说明该模型能够对马铃薯早疫病不同染病时期进行完美预测。结果表明提出的CNN能够对马铃薯早疫病不同染病时期进行有效地分类检测和定量分析,将各类预处理和特征波段提取方法按优化目的进行有效组合能够有效提高建模效果,为农作物病害无损、精准、智能化检测提供理� 展开更多

关键词 卷积神经网络 光谱预处理 特征波段提取 马铃薯 早疫病

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调制噪声下激光检测气体吸收光谱信号处理研究 被引量：7

9

作者 王迪 倪子颜 +3 位作者 王明吉 吕妍 李玉爽 李栋 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期141-148,共8页

为减小调制噪声背景的干扰,提出了直接吸收光谱激光检测气体浓度反演的三级卷积降噪信号处理方法.以谱线6 612.939cm-1附近氨气分子吸收为例,分析了该降噪方法对氨气浓度反演的有效性.实验结果表明,经三级卷积降噪后的氨气原始吸收谱线... 为减小调制噪声背景的干扰,提出了直接吸收光谱激光检测气体浓度反演的三级卷积降噪信号处理方法.以谱线6 612.939cm-1附近氨气分子吸收为例,分析了该降噪方法对氨气浓度反演的有效性.实验结果表明,经三级卷积降噪后的氨气原始吸收谱线信号整体均方根误差由初始8.53降至1.01,基线扣除归一化得到的氨气光谱吸收率谱线信噪比提高3.3倍;连续5次测量浓度5%标准氨气,反演浓度值平均偏差为0.0743%,相对标准偏差为1.4%,优于原始吸收谱线信号的小波降噪和不降噪处理反演值.采用三级卷积降噪方法预处理原始吸收谱线信号,提高了气体浓度反演精度,可为工业过程高浓度气体激光在线检测提供参考. 展开更多

关键词 激光检测 吸收光谱 调制噪声 降噪 光谱预处理

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基于LIBS的山药饮片产地溯源研究 被引量：3

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作者 蔡羽 赵志方 +8 位作者 郭连波 陈运中 姜琼 刘思敏 张聪子 寇卫萍 胡秀娟 邓凡 黄伟华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期138-144,共7页

山药为薯蓣科植物薯蓣的根茎,其中的多糖、多酚、皂苷、黏蛋白和维生素C等成分使山药具有抗肿瘤、抗氧化、抗炎症、降血糖和降血脂等作用。不同产地的山药由于生长条件存在差异,致使药用成分含量显著不同,结合独特的炮制工艺,进而导致... 山药为薯蓣科植物薯蓣的根茎,其中的多糖、多酚、皂苷、黏蛋白和维生素C等成分使山药具有抗肿瘤、抗氧化、抗炎症、降血糖和降血脂等作用。不同产地的山药由于生长条件存在差异,致使药用成分含量显著不同,结合独特的炮制工艺,进而导致市场价格差别大,所以山药饮片的产地识别至关重要。为对山药饮片进行产地溯源,本文基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术提出多元散射矫正-改进遗传算法-支持向量机(MSC-IGA-SVM)模型对山药产地进行精确识别。使用八个不同产地的山药饮片进行LIBS实验,八种产地的山药饮片磨粉过筛后制成粉末压片,通过采集山药饮片的LIBS光谱,分别使用单一分类器与使用光谱预处理、特征提取及模式识别算法的模型对光谱的识别结果进行对比。将光谱信号按2∶1的比例划分为训练集和测试集,使用5次交叉验证K-邻近算法(KNN)模型的测试集准确率作为预处理参数优化的评价指标。各类药材的平均光谱整体趋势一致,所含谱峰基本相同,但因产地不同导致峰值强度各不相同,道地山药对一些金属元素(K,Na,Ca,Mg,Al)的富集能力大于非道地产区山药,其中,K元素特征谱线(769.90 nm)的峰值最高,即山药饮片中K元素含量最多,相关研究表明山药根茎对K元素的富集能力最强。选取35条关键谱线进行分析,在识别种类多、识别难度大的情况下,改进遗传算法(IGA)比主成分分析(PCA)更能清楚辨别光谱中的非线性关系,同时受噪声的影响更小。MSC-IGA-SVM模型的产地溯源效果最好。MSC-IGA-SVM模型的交叉验证集准确率为96.9%,测试集的准确率为97.32%,与直接使用原信号建立的最好模型支持向量机(SVM)(96.43%)相比,测试集准确率提高了0.87%。同时,MSC-IGA-SVM模型将输入变量的维度减少了99.93%。结果表明,LIBS技术结合MSC-IGA-SVM模型能够快速、准确对山药饮片进行产地溯源。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 光谱预处理 特征提取 模式识别 山药

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光谱预处理-卷积神经网络模型预测油田污水含油量研究 被引量：2

11

作者 齐晗兵 李怀治 +4 位作者 王秋实 李栋 张晓雪 闪军章 朱航 《当代化工》 CAS 2023年第2期407-410,414,共5页

含油量是油田污水的重要指标之一,快速分析油田污水含油量对油田污水达标回注处理具有重要意义。测量了油田含油污水水样的紫外透射光谱,基于含油污水紫外透射光谱,采用卷积神经网络(CNN)建立模型预测油田污水含油量,并比较了4种预处理... 含油量是油田污水的重要指标之一,快速分析油田污水含油量对油田污水达标回注处理具有重要意义。测量了油田含油污水水样的紫外透射光谱,基于含油污水紫外透射光谱,采用卷积神经网络(CNN)建立模型预测油田污水含油量,并比较了4种预处理方法对CNN模型预测能力的影响。结果表明:含油污水透射光谱经Savitzky-Golay平滑法预处理后建立的CNN模型优化效果最好,其rp和RMSEP分别为0.9649和1.8470。相比于利用原始光谱建立的CNN模型,SG-CNN模型的rp增加了0.0007,RMSEP降低了3.29%。而另外3种预处理方法对CNN模型的预测能力没有起到预期效果。因此,在使用CNN对油田污水含油量进行分析时,可使用SG预处理方法进行模型优化。本研究为油田污水含油量检测提供了一种快速检测的方法。 展开更多

关键词 油田污水 光谱预处理 卷积神经网络 含油量 紫外光谱

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黑果枸杞果实中主要成分的傅里叶变换近红外光谱预测模型构建

12

作者 周志磊 衡洋洋 +4 位作者 陈超 宋亚玲 库进良 姬中伟 毛健 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第5期234-242,共9页

使用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)结合化学计量学方法,开发了一种黑果枸杞干果和鲜果中主要成分(总糖、还原糖、总酸、氨态氮、花青素、原花青素、总酚、黄酮和多糖)含量的预测方法。首先比较了11种原始光谱的预处理方式,筛选出每种成... 使用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)结合化学计量学方法,开发了一种黑果枸杞干果和鲜果中主要成分(总糖、还原糖、总酸、氨态氮、花青素、原花青素、总酚、黄酮和多糖)含量的预测方法。首先比较了11种原始光谱的预处理方式,筛选出每种成分的最优预处理方法。然后比较了利用偏最小二乘(PLS)、区间偏最小二乘(iPLS)和联合区间偏最小二乘(siPLS)算法建立的模型,最终确定采用siPLS建模。结果表明:总酸、氨态氮、花青素、原花青素、总酚和黄酮的交叉验证相关系数(Rc)和预测集相关系数(R_(P))均大于0.9818,相对分析误差(RPD)均大于2.5,模型效果优异,总糖、还原糖和多糖的建模效果良好,建立的定标模型均可以用于实际检测。验证集样本实测值与预测值无显著性差异,预测误差在±0.1%,模型的预测结果可信度高。本研究建立的预测模型,可以实现黑果枸杞干果和鲜果中主要成分含量的无损、快速、准确检测。 展开更多

关键词 黑果枸杞 傅里叶近红外光谱 光谱预处理 模型建立 无损检测

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基于卷积神经网络的成品油红外光谱分类分析

13

作者 马松浩 王竞宇 +3 位作者 张晓雪 宋权威 王丽荣 齐晗兵 《油气田环境保护》 CAS 2024年第4期42-47,共6页

针对石油类产品在运输及使用过程中泄漏污染引起的环境问题,文章以4种成品油为研究对象,基于卷积神经网络(CNN)对油品红外光谱进行分类分析,为石油类产品泄漏追踪溯源。实验测量了4种成品油及其混合物共387组红外透射光谱,采用Savitzky-... 针对石油类产品在运输及使用过程中泄漏污染引起的环境问题,文章以4种成品油为研究对象,基于卷积神经网络(CNN)对油品红外光谱进行分类分析,为石油类产品泄漏追踪溯源。实验测量了4种成品油及其混合物共387组红外透射光谱,采用Savitzky-Golay多项式平滑法(S-G)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC)3种方法对光谱数据进行预处理,分别建立了预处理前后CNN分类模型。研究结果表明:预处理后的光谱数据建立的CNN模型分类精度均高于原始数据,其中SNV预处理的光谱数据表现出最佳分类精度为0.9744,损失值为0.2579。该研究结果说明基于神经网络结合红外透射光谱的检测方法对成品油品种分类是可行的,且该项成果为后续实现石油类污染物高效、快速检测提供理论支持。 展开更多

关键词 卷积神经网络(CNN) 成品油 红外光谱 光谱预处理 透射率

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光谱预处理和波长选择对混胺燃料各指标近外光谱定量分析结果的影响比较 被引量：6

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作者 王菊香 邢志娜 +1 位作者 申刚 刘洁 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期39-42,共4页

对混胺燃料近红外光谱进行光谱预处理和波长选择,采用偏最小二乘法建立各分析指标的定量校正模型,利用校正集标准偏差(SEC)和预测集标准偏差(SEP)比较光谱预处理和波段选择对各项指标分析模型的影响。平滑处理对各项指标的影响不大,一... 对混胺燃料近红外光谱进行光谱预处理和波长选择,采用偏最小二乘法建立各分析指标的定量校正模型,利用校正集标准偏差(SEC)和预测集标准偏差(SEP)比较光谱预处理和波段选择对各项指标分析模型的影响。平滑处理对各项指标的影响不大,一般采用5点平滑。由于混胺颜色的影响,二阶微分比一阶微分预处理光谱的效果要好。波段选择对各分析指标的影响差别较大,应综合考虑各组成含氢基团的贡献和其它成分共线性的影响,选择合适的波长范围。提出了建立高精度、高稳健性分析模型应注意的问题。 展开更多

关键词 混胺 光谱预处理 波长选择

原文传递

激光诱导击穿光谱技术在提高矿冶分析准确度的研究进展

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作者 毛小晶 史烨弘 +2 位作者 蒯丽君 李华昌 刘杰民 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期23-32,共10页

激光诱导击穿光谱法(LIBS)是一种基于原子发射光谱的多元素分析方法,具有快速、准确、无需复杂的样品制备和远程分析的优点.然而,由于矿石、冶金样品化学成分的复杂性和多样性,干扰信号多,以及激光光谱的谱线维度较高和自吸收效应严重,L... 激光诱导击穿光谱法(LIBS)是一种基于原子发射光谱的多元素分析方法,具有快速、准确、无需复杂的样品制备和远程分析的优点.然而,由于矿石、冶金样品化学成分的复杂性和多样性,干扰信号多,以及激光光谱的谱线维度较高和自吸收效应严重,LIBS技术在矿冶领域定性、定量分析的准确性受到了一定影响.本文综述了LIBS在矿冶领域3种信号增强方法,分别是双脉冲、纳米粒子增强和空间约束,以及综述了降噪、归一化和自吸收校正3种光谱预处理方法.此外,为提高定性、定量模型的泛化能力和分析的准确性,人们在模型算法和参数优化做了大量的工作.简要概述了主成分分析、偏最小二乘判别分析、支持向量机、随机森林和人工神经网络5种LIBS定性分析建模方法在矿石、冶金样品中的应用,以及概述了多元线性回归、偏最小二乘法、支持向量机、人工神经网络和自由定标法5种定量分析建模方法在矿石、冶金样品中的应用成果,并对LIBS技术未来在矿冶分析领域的发展进行了展望. 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱法 矿石和冶金样品 信号增强 光谱预处理 定性和定量

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基于卷积神经网络的乳粉掺杂物拉曼光谱分类方法 被引量：4

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作者 邵帅斌 刘美含 +4 位作者 石宇晴 郝朝龙 韩宙 张伟 陈达 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期296-301,共6页

提出一种基于卷积神经网络的乳粉掺杂物拉曼光谱分类方法。首先利用拉曼高光谱成像平台采集足量乳粉样品的原始光谱,然后利用离散小波变换对原始光谱进行预处理,将预处理后的光谱信号作为卷积神经网络输入构建模型,并分别比较光谱预处... 提出一种基于卷积神经网络的乳粉掺杂物拉曼光谱分类方法。首先利用拉曼高光谱成像平台采集足量乳粉样品的原始光谱,然后利用离散小波变换对原始光谱进行预处理,将预处理后的光谱信号作为卷积神经网络输入构建模型,并分别比较光谱预处理前后的建模效果。结果表明,不合适的光谱预处理反而会降低卷积神经网络的分类效果,而原始拉曼光谱就能被卷积神经网络精准识别,所构建的原始光谱模型对实际未知样品的识别准确率为95.5%。结果表明,卷积神经网络具备光谱预处理与建模的一体化功能,可极大简化拉曼光谱分类识别的计算过程,对乳粉质量安全筛查具有重要意义。 展开更多

关键词 拉曼光谱 乳粉掺杂物 光谱预处理 光谱分类 卷积神经网络

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结合太赫兹光谱与机器学习的小麦霉变程度判别

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作者 杨承霖 刘嘉祺 +7 位作者 郭芸成 徐志远 张思怡 姚志凤 秦立峰 陈煦 何东健 卫亚红 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期343-350,共8页

为快速、准确地判断小麦籽粒的霉变程度,研究基于太赫兹时域光谱技术,结合支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的霉变小麦定性分析方法。首先,将小麦籽粒... 为快速、准确地判断小麦籽粒的霉变程度,研究基于太赫兹时域光谱技术,结合支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的霉变小麦定性分析方法。首先,将小麦籽粒分为正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变4类,利用CCT-1800太赫兹时域光谱仪获取小麦样本在0.1~4.0 THz波段的光谱数据。对比采用不同光谱预处理方法对判别结果的影响后,使用主成分分析、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、t分布随机近邻嵌入3种方法对光谱数据进行降维,结果表明LDA的降维效果最好。最后,构建基于SVM、RF和ELM的小麦霉变程度判别模型,结果显示SVM的判别效果最好,当核函数选择多项式核、误差惩罚系数为1时,判别准确率高达98.61%,预测集均方根误差值为0.142 9。本研究表明利用太赫兹光谱技术可实现小麦霉变程度的准确检测,为食品安全和粮食贮藏检测提供一种检测手段。 展开更多

关键词 太赫兹时域光谱 霉变小麦 光谱预处理 光谱降维 光谱分类

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基于近红外光谱和多层感知机的贻贝中腹泻性贝毒快速无损检测 被引量：1

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作者 刘忠艳 刘瑶 +3 位作者 乔付 郝博麟 姜微 熊建芳 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期258-264,271,共8页

以腹泻性贝毒(diarrheal shellfish poison,DSP)污染和未污染良好贻贝为研究对象,利用近红外光谱仪采集950~1700 nm波长内各120个样本的光谱数据;分析确定适合贻贝近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIS)的最佳预处理方法来消除环... 以腹泻性贝毒(diarrheal shellfish poison,DSP)污染和未污染良好贻贝为研究对象,利用近红外光谱仪采集950~1700 nm波长内各120个样本的光谱数据;分析确定适合贻贝近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIS)的最佳预处理方法来消除环境光的影响;构建多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)模型作为检测DSP污染贻贝的分类器。将240个样本构成的数据集按照7∶3随机划分为训练集和测试集,将运行50次模型得到的准确率的平均值作为最终评价指标,检测DSP污染贻贝的准确率达到99.94%。该研究所构建的基于NIS的MLP模型对DSP的检出限为35μg/kg。对于实际应用中存在的数据集中训练集所占比重不同、小样本和类别不均衡等问题,分析了MLP模型的检测性能。实验结果表明,基于一阶导数光谱预处理的MLP模型对以上3种问题不敏感,说明该分类器泛化能力及鲁棒性较强。因此,将NIS与MLP分类器结合是一种可行的贝毒无损鉴别的新方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 腹泻性贝毒 贻贝 多层感知机 光谱预处理

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基于近红外光谱技术的水稻种子成分分析模型的建立 被引量：5

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作者 余鼎 程维民 +4 位作者 王琦 宋乐 刘斌美 陶亮之 吴跃进 《光散射学报》 北大核心 2015年第4期384-389,共6页

对单粒种子样品成分进行快速无损检测,对于作物遗传育种研究有着重要意义。本文采用近红外光谱技术(NIR)和偏最小二乘回归法(PLSR),研究了水稻种子的近红外光谱特性及其与直链淀粉、蛋白质含量的关系,建立了基于NIR的水稻种子成分快速... 对单粒种子样品成分进行快速无损检测,对于作物遗传育种研究有着重要意义。本文采用近红外光谱技术(NIR)和偏最小二乘回归法(PLSR),研究了水稻种子的近红外光谱特性及其与直链淀粉、蛋白质含量的关系,建立了基于NIR的水稻种子成分快速检测模型。通过比较几种不同的光谱预处理方法对于单粒和群体样品模型的效果,对模型进行了优化。结果显示,多元散射校正(MSC)对单粒样品模型的优化作用显著,而一阶导数对单粒和群体样品模型改善都有明显的效果。模型评价参数显示,预测效果良好,为基于NIR的水稻单粒种子成分分析提供技术支撑。 展开更多

关键词 近红外光谱 成分预测 偏最小二乘回归 光谱预处理 单粒种子

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煤中全水分及灰分的近红外测试方法研究 被引量：5

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作者 员文娥 《洁净煤技术》 CAS 2016年第3期26-29,共4页

为了快速、无损检测煤质中的全水分和灰分,采集了120个精煤样品的近红外漫反射光谱,对微分光谱进行分析,利用偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,分析预测值与真实值的相关性... 为了快速、无损检测煤质中的全水分和灰分,采集了120个精煤样品的近红外漫反射光谱,对微分光谱进行分析,利用偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,分析预测值与真实值的相关性,并对最优预处理下的模型残差进行讨论。结果表明:经过多元散射校正处理后建立的全水分模型效果最优,相关系数达到0.982 12,校正集均方根误差为0.013,预测集均方根误差为0.017。经过5点平滑预处理后建立的灰分模型效果最佳,相关系数达到0.947 47,校正集均方根误差为0.058,预测集均方根误差为0.052,2项指标的残差波动均匀,模型的稳定性和预测能力较强。 展开更多

关键词 近红外光谱 光谱预处理 无损检测 全水分 灰分

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