基于近红外光谱和子窗口重排分析的山茶油掺假检测 被引量：30

1

作者 孙通 吴宜青 +2 位作者 李晓珍 许朋 刘木华 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期342-349,共8页

为打击山茶油掺假,保障消费者的合法利益,利用近红外光谱和子窗口重排分析(SPA)对山茶油的复杂掺假(掺入大豆油、菜籽油、花生油及混合油)进行检测。采集85个纯山茶油和315个掺假山茶油样本的近红外光谱,利用SPA变量选择方法对样本光谱... 为打击山茶油掺假,保障消费者的合法利益,利用近红外光谱和子窗口重排分析(SPA)对山茶油的复杂掺假(掺入大豆油、菜籽油、花生油及混合油)进行检测。采集85个纯山茶油和315个掺假山茶油样本的近红外光谱,利用SPA变量选择方法对样本光谱的波长变量进行筛选,再由偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立山茶油掺假检测模型,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量消除(UVE)变量选择方法的结果进行比较。研究结果表明,近红外光谱联合SPA方法可以用于山茶油的复杂掺假检测,预测集样本的分类错误率、灵敏度及特异性分别为0、1和1。SPA方法优于UVE方法,与CARS方法相当,是一种有效的变量选择方法,能简化模型并提高模型的预测精度和稳定性。 展开更多

关键词 光谱学 掺假检测 近红外 子窗口重排分析 山茶油

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可见/近红外漫透射光谱结合CARS变量优选预测脐橙可溶性固形物 被引量：28

2

作者 孙通 许文丽 +2 位作者 林金龙 刘木华 何秀文 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3229-3233,共5页

可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无... 可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA)比较。最后,对选择的38个重要波长变量应用偏最小二乘(PLS)回归建立脐橙SSC预测模型,并对未参与建模的75个样品进行预测。研究结果表明,CARS方法优于UVE及SPA变量选择方法,能有效地筛选出重要波长变量。CARS-PLS建立的SSC预测模型优于全光谱的PLS模型,其校正集及预测集的相关系数分别为0.948和0.917,均方根误差分别为0.347%和0.394%。因此,可见/近红外漫透射光谱结合CARS方法可以预测脐橙可溶性固形物,CARS变量选择方法能有效简化预测模型和提高模型的预测精度。 展开更多

关键词 可见 近红外 漫透射 CARS 可溶性固形物 脐橙

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可见/近红外联合UVE-PLS-LDA鉴别压榨和浸出山茶油 被引量：21

3

作者 温珍才 孙通 +1 位作者 耿响 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2354-2358,共5页

山茶油是我国特有的优质食用油,而压榨山茶油营养品质优于浸出山茶油。采用可见/近红外光谱技术对压榨和浸出山茶油进行鉴别研究。在350～1 800nm波段范围内采集压榨和浸出山茶油样本的透射光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法进行波长变... 山茶油是我国特有的优质食用油,而压榨山茶油营养品质优于浸出山茶油。采用可见/近红外光谱技术对压榨和浸出山茶油进行鉴别研究。在350～1 800nm波段范围内采集压榨和浸出山茶油样本的透射光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法进行波长变量优选,剔除无用波长变量,并应用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立鉴别分类模型。最后,利用鉴别分类模型对未参与建模的26个预测集样本进行鉴别。研究结果表明,UVE-PLS-LDA是一种有效的鉴别分类方法,所建立的鉴别分类模型能较好地对压榨和浸出山茶油进行鉴别,校正集和预测集样本的鉴别正确率均为100%。因此,可见/近红外光谱联合UVE-PLS-LDA方法鉴别压榨和浸出山茶油是可行的。 展开更多

关键词 可见 近红外 山茶油 UVE PLS-LDA 鉴别

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基于UVE-GA变量优选的山茶油可见/近红外光谱掺假鉴别 被引量：20

4

作者 孙通 胡田 +1 位作者 许文丽 刘木华 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期75-79,共5页

摘要：利用可见／近红外光谱结合无信息变量消除一遗传算法（UVE—GA）变量选择方法对山茶油和掺杂低比例菜籽油（1％～10％）的山茶油进行鉴别分类，并应用线性判别分析（LDA）方法建立分类模型。结果表明：UVE—GA是一种有效的波长变... 摘要：利用可见／近红外光谱结合无信息变量消除一遗传算法（UVE—GA）变量选择方法对山茶油和掺杂低比例菜籽油（1％～10％）的山茶油进行鉴别分类，并应用线性判别分析（LDA）方法建立分类模型。结果表明：UVE—GA是一种有效的波长变量选择方法，能简化分类模型和提高分类模型精度；UVE—GA—LDA分类模型适用于掺杂2％以上菜籽油的山茶油鉴别分类，其分类正确率为100％；对掺杂1％菜籽油的山茶油鉴别分类正确率有待提高，其分类正确率仅为50％。 展开更多

关键词 可见 近红外光谱 UVE—GA 掺假鉴别 山茶油

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激光诱导击穿光谱对大米中镉元素的检测分析 被引量：18

5

作者 何秀文 黄林 +2 位作者 刘木华 陈添兵 姚明印 《应用激光》 CSCD 北大核心 2014年第1期72-75,共4页

食品重金属污染日趋严重,为了证明LIBS快速检测大米中重金属元素含量的可行性,采用LIBS技术对经实验室含Cd溶液浸泡过的大米中Cd元素进行分析。首先采用LIBS和AAS技术,获取5个浓度系列的大米中Cd元素的LIBS光谱及真实浓度信息,再采用一... 食品重金属污染日趋严重,为了证明LIBS快速检测大米中重金属元素含量的可行性,采用LIBS技术对经实验室含Cd溶液浸泡过的大米中Cd元素进行分析。首先采用LIBS和AAS技术,获取5个浓度系列的大米中Cd元素的LIBS光谱及真实浓度信息,再采用一元一次和一元二次定标分析模型,对Cd元素的特征光谱Cd II 214.4、Cd II226.5和Cd I 228.8进行定量分析。结果表明,原子谱线Cd I 228.8具有较高的线性相关性,并且一元二次回归模型具有较好的预测精度。试验结果表明,LIBS技术用于大米中重金属Cd元素的快速检测在理论和实践上具有可行性。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 大米 镉 快速检测

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可见/近红外光谱的油茶籽油三元体系掺假检测模型优化 被引量：15

6

作者 莫欣欣 周莹 +2 位作者 孙通 吴宜青 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期3881-3884,共4页

采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正... 采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正集和预测集,并从不同建模波段、预处理方法及建模方法角度对掺假预测模型进行优化。研究结果表明,菜籽油、花生油和总掺伪量的最优建模波段及预处理方法分别为750~1 770,900~1 770,870~1 770nm和多元散射校正（MSC）、标准归一化处理（SNV）和二阶微分,而最优的建模方法均为最小二乘支持向量机（LSSVM）。对于最优掺假模型,菜籽油、花生油和总掺伪量的预测集相关系数（Rp）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.963,0.982,0.993和2.1%,1.5%,1.8%。由此可见,可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法可以用于油茶籽油的三元体系掺假定量检测。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 掺假检测 油茶籽油 三元体系 模型优化

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基于近红外光谱和变量优选的棉麻混纺织物棉含量快速检测 被引量：13

7

作者 孙通 耿响 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3257-3261,共5页

纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000~10 000cm^-1光谱范围内... 纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000~10 000cm^-1光谱范围内采集样本的反射光谱,对样本光谱进行范围初选和预处理分析。在此基础上,利用UVE（uninformative variables elimination）,SPA（successive projections algorithm）及CARS（competitive adaptive reweighted sampling）方法对光谱变量进行优选,再应用PLS（partial least squares）建立棉麻混纺织物中的棉含量预测模型。最后,采用最优预测模型对未参与建模的样本进行预测。研究结果表明,4 052~8 000cm^-1光谱范围为棉含量较优的建模光谱范围。CARS变量选择方法能较为有效地提高预测模型的精度,CARS-PLS模型的校正集、预测集相关系数和均方根误差分别为0.903,0.749和8.01%,12.93%。因此,近红外光谱联合CARS变量优选可以用于棉麻混纺织物棉含量的快速检测,CARS方法可以有效简化预测模型,提高预测模型性能。 展开更多

关键词 近红外 变量选择 棉麻混纺织物 棉含量

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近红外光谱联合CARS-PLS-LDA的山茶油检测 被引量：13

8

作者 孙通 吴宜青 +3 位作者 许朋 温珍才 胡田 刘木华 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期925-931,共7页

为了寻找快速判别山茶油掺假的检测方法,本研究利用近红外光谱技术对掺杂大豆没油山茶油进行掺假检测研究。试验在350~1 800 nm波段范围内采集样本的透射光谱,利用CARS方法筛选重要的波长变量,应用偏最小二乘-线性判别分析（PLS-LDA）... 为了寻找快速判别山茶油掺假的检测方法,本研究利用近红外光谱技术对掺杂大豆没油山茶油进行掺假检测研究。试验在350~1 800 nm波段范围内采集样本的透射光谱,利用CARS方法筛选重要的波长变量,应用偏最小二乘-线性判别分析（PLS-LDA）建立山茶油掺假的判别模型,并与未经变量优选的判别模型进行比较。结果表明,近红外光谱技术联合CARS-PLS-LDA方法可以有效判别纯山茶油和掺假山茶油,校正集、预测集及独立样本组样本的判别正确率、灵敏度及特异性均为100%。CARSPLS-LDA判别模型性能优于未经变量优选的判别模型,表明CARS方法可以有效筛选重要波长变量,能简化判别模型及提高判别模型的稳定性和判别精度。本研究可为山茶油掺假快速检测提供理论依据。 展开更多

关键词 近红外光谱 掺假判别 CARS PLS-LDA 山茶油

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可见/近红外联合变量优选检测油茶籽油掺假 被引量：12

9

作者 温珍才 孙通 +1 位作者 许朋 刘木华 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期673-678,共6页

利用可见/近红外光谱技术联合CARS(competitive adaptive reweighted sampling)方法对油茶籽油中掺杂大豆油及菜籽油进行检测.采用CARS方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘回归(PLS)方法分别建立油茶籽油中大豆油掺伪量、菜籽油掺伪... 利用可见/近红外光谱技术联合CARS(competitive adaptive reweighted sampling)方法对油茶籽油中掺杂大豆油及菜籽油进行检测.采用CARS方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘回归(PLS)方法分别建立油茶籽油中大豆油掺伪量、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量的定量检测模型,并与经连续投影算法(SPA)及无信息变量消除(UVE)方法变量筛选后所建立的PLS模型进行比较.研究结果表明:可见/近红外联合CARS方法可以分别检测油茶籽油中大豆油、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量.大豆油、菜籽油及大豆油与菜籽油总和的CARS-PLS掺伪量模型的预测集相关系数r和预测均方根误差RMSEP分别为0.950,0.928,0.980和24.5,29.0,30.8g·kg-1;CARS-PLS模型性能优于全波段PLS,SPA-PLS及UVE-PLS,表明CARS方法是一种有效的波长变量选择方法,可以剔除冗余波长变量. 展开更多

关键词 油茶籽油 掺假检测 可见/近红外 CARS 变量选择

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基于UVE-ICA和支持向量机的南丰蜜桔可溶性固形物可见-近红外检测 被引量：12

10

作者 孙通 许文丽 +1 位作者 胡田 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期3235-3239,共5页

利用可见-近红外光谱技术联合变量选择新方法对南丰蜜桔的可溶性固形物（SSC）进行快速无损检测研究，以简化南丰蜜桔SSC预测模型和提高预测模型性能。试验共采用300个南丰蜜桔样本，校正集、验证集及预测集样本分别为150，75和75个。采... 利用可见-近红外光谱技术联合变量选择新方法对南丰蜜桔的可溶性固形物（SSC）进行快速无损检测研究，以简化南丰蜜桔SSC预测模型和提高预测模型性能。试验共采用300个南丰蜜桔样本，校正集、验证集及预测集样本分别为150，75和75个。采用QualitySpec型光谱仪在350-1000nm波段范围内采集样本光谱，利用无信息变量消除（UVE）剔除无用信息波长变量，再采用独立成分分析（ICA）提取光谱的独立成分，最后应用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立南丰蜜桔的SSC预测模型，并利用未参与建模的预测集样本对模型进行评价。研究结果表明，可见-近红外光谱技术联合UVE-ICA-LS-SVM对南丰蜜桔的SSC检测精度高。UVE-ICA可以有效剔除无用信息波长变量，提取特征光谱信息，简化预测模型及提高预测模型性能。ITVE-ICA-LS-SVM所建立的南丰蜜桔SSC预测模型性能优于PLS，PCA-LS-SVM及ICA-LS-SVM预测模型，其校正集、验证集及预测集的决定系数和均方根误差分别为0．978，0．230％，0．965，0．301％及0．967，0．292％。 展开更多

关键词 可见-近红外 UVE-ICA LS-SVM可溶性固形物

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地沟油鉴别的研究现状与展望 被引量：11

11

作者 孙通 许文丽 +1 位作者 刘木华 王晓 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2012年第24期418-422,共5页

国内地沟油制售问题较为严重,地沟油的餐桌化已成为目前国内最严重的食品安全问题之一,已危害到整个社会。本文简要地概述了地沟油的分类及其危害,并按鉴别指标顺序详细综述了国内地沟油鉴别的研究现状,并对鉴别指标的适用性进行评述。... 国内地沟油制售问题较为严重,地沟油的餐桌化已成为目前国内最严重的食品安全问题之一,已危害到整个社会。本文简要地概述了地沟油的分类及其危害,并按鉴别指标顺序详细综述了国内地沟油鉴别的研究现状,并对鉴别指标的适用性进行评述。此外,对地沟油鉴别存在的难点进行分析,并提出相应的解决方法。最后,对今后地沟油鉴别的发展趋势进行了展望。 展开更多

关键词 地沟油 废弃油脂 食品安全 鉴别指标

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激光诱导击穿光谱联合UVE变量优选检测大豆油中的铬含量 被引量：7

12

作者 孙通 吴宜青 +2 位作者 刘秀红 莫欣欣 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3341-3345,共5页

利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28-481.77nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除（UVE）方法筛选与重金... 利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28-481.77nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除（UVE）方法筛选与重金属Cr相关的波长变量,应用偏最小二乘（PLS）回归建立大豆油中重金属Cr的定标模型,并与单变量及全波段PLS定标模型进行比较。结果表明,相比单变量及全波段PLS定标模型,UVE-PLS定标模型的性能更优,其相关系数、校正均方根误差、交互验证均方根误差及预测均方根误差分别为0.990,0.045,0.050及0.054mg·g-1。经UVE变量筛选后,UVE-PLS定标模型所用的波长变量数仅为全波段PLS的2%。由此可见,UVE是一种有效的波长变量筛选方法,能有效筛选出与重金属Cr相关的波长变量。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 重金属铬 无信息变量消除 偏最小二乘 大豆油

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大豆油中铬元素含量的激光诱导击穿光谱检测 被引量：7

13

作者 吴宜青 孙通 +2 位作者 刘秀红 莫欣欣 刘木华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2016年第4期227-233,共7页

采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对大豆油中的铬（Cr）含量进行检测研究。以一系列Cr含量不同的大豆油为样本,采用Ava Spec双通道高精度光谱仪在206.28～481.77 nm波段范围内采集LIBS光谱。根据样本的LIBS谱线图,确定Cr元素的主要特... 采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对大豆油中的铬（Cr）含量进行检测研究。以一系列Cr含量不同的大豆油为样本,采用Ava Spec双通道高精度光谱仪在206.28～481.77 nm波段范围内采集LIBS光谱。根据样本的LIBS谱线图,确定Cr元素的主要特征谱线,并对Cr元素主要特征谱线应用线性回归或最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立其单变量、二变量及多变量校正模型。利用建立的校正模型对样本Cr含量进行预测。研究结果表明,二变量及多变量校正模型的性能优于单变量校正模型,LS-SVM建立的多变量校正模型性能最优。对于单变量及二变量校正模型,预测样本的平均相对误差（RE）分别为14.16%和11.58%;而对于线性回归及LS-SVM建立的多变量校正模型,预测样本的平均RE分别为10.95%和4.97%。由此可见,LIBS技术检测大豆油中的重金属Cr含量具有一定的可行性,LS-SVM方法可以有效提高校正模型的预测精度。 展开更多

关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 大豆油 铬含量 最小二乘支持向量机

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应用激光诱导击穿光谱定量分析脐橙中的金属元素 被引量：7

14

作者 李秋连 姚明印 +2 位作者 胡淑芬 刘木华 雷泽剑 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期830-834,共5页

为了探讨水果中金属元素的实时快速检测方法,运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对烘干的脐橙橙皮和橙肉中的金属元素Cu、Ni、Ti、Sr、Ba、Cr进行定量分析。采用1 064 nm的Nd:YAG调Q脉冲激光发生器,在同等条件下烧灼脐橙橙皮和橙肉,利用八... 为了探讨水果中金属元素的实时快速检测方法,运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对烘干的脐橙橙皮和橙肉中的金属元素Cu、Ni、Ti、Sr、Ba、Cr进行定量分析。采用1 064 nm的Nd:YAG调Q脉冲激光发生器,在同等条件下烧灼脐橙橙皮和橙肉,利用八通道光纤光谱仪对特定波长范围的光谱波段进行鉴别分析,比较烘干橙皮和橙肉中Cu、Ni、Ti、Sr、Ba、Cr金属元素特征谱线的相对强度值。结果表明,橙肉中的Ti元素含量明显高于橙皮中,橙肉中的Ba元素含量稍高于橙皮中,而橙皮中的Sr、Cu、Ni和Cr元素含量均高于橙肉中。结果还表明运用LIBS技术可以快速实时检测水果样品中的金属元素含量。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 橙皮 橙肉 金属元素

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脐橙放置方位对近红外光谱检测结果的影响 被引量：6

15

作者 许文丽 孙通 +1 位作者 吴文强 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期3002-3005,共4页

研究了不同放置方位对近红外光谱检测脐橙可溶性固形物(soluble solids content,SSC)结果的影响。按照脐橙果梗、窝底与入射光线所成角度的不同,分成垂直(90°)、平行(0°)和任意(不包含0°和90°)三种放置方位,并采用U... 研究了不同放置方位对近红外光谱检测脐橙可溶性固形物(soluble solids content,SSC)结果的影响。按照脐橙果梗、窝底与入射光线所成角度的不同,分成垂直(90°)、平行(0°)和任意(不包含0°和90°)三种放置方位,并采用USB4000微型光纤光谱仪在465～1 150nm范围内以半透射方式分别采集三种放置方位的脐橙光谱。脐橙样品数为336个,其中228个样本作为校正集,其余108个样本作为预测集。应用偏最小二乘回归并结合不同的预处理方法建立不同方位下的脐橙SSC预测模型,结果表明果梗、窝底与光源所成角度为垂直时脐橙SSC预测模型性能较优,其最好的模型相关系数rc=0.93,RMSEC=0.37%,rp=0.88,RMSEP=0.49%。 展开更多

关键词 近红外光谱 脐橙位置 偏最小二乘 可溶性固形物

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基于变量优选和快速独立成分分析的黄花梨可溶性固形物可见/近红外光谱检测 被引量：6

16

作者 许文丽 孙通 +2 位作者 胡田 胡涛 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3253-3256,共4页

为建立预测能力高、稳定性强的可见/近红外漫透射光谱无损检测黄花梨可溶性固形物（SSC）数学模型,对比各种预处理方法、变量优选方法、快速独立主成分分析（FICA）以及最小二乘支持向量机（LSSVM）对黄花梨SSC模型的影响,得出最佳的组... 为建立预测能力高、稳定性强的可见/近红外漫透射光谱无损检测黄花梨可溶性固形物（SSC）数学模型,对比各种预处理方法、变量优选方法、快速独立主成分分析（FICA）以及最小二乘支持向量机（LSSVM）对黄花梨SSC模型的影响,得出最佳的组合方法用于建立黄花梨可溶性固形物（SSC）预测模型。采用Quality Spec型光谱仪采集550~950nm波段范围内的黄花梨漫透射光谱并采用遗传算法、连续投影算法和CARS（competitive adaptive reweighted sampling）三种方法筛选黄花梨可溶性固形物的光谱特征变量,再结合FICA提取光谱主成分,最后采用LS-SVM建立黄花梨的SSC预测模型。结果显示,采用CARS筛选的21个变量,经FICA挑选出12个主成分数,联合LS-SVM所建立的CARS-FICA-LS-SVM黄花梨SSC预测模型性能最佳,建模集和预测集的决定系数及均方根误差分别为0.974,0.116%和0.918,0.158%,同直接采用PLS方法建模相比,变量数从401个下降到21,主成分数由14下降到12,建模集和预测集决定系数分别上升了0.023,0.019,而建模和预测均方根误差分别下降了0.042%和0.010%。CARS-FICA-LS-SVM建立黄花梨SSC预测模型能够有效地简化预测模型并提高预测模型精度。 展开更多

关键词 可见/近红外 黄花梨 CARS FICA LS-SVM 可溶性固形物

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共轴双光束LIBS检测土壤中Pb的参数优化 被引量：6

17

作者 林永增 姚明印 +3 位作者 陈添兵 黎文兵 郑美兰 刘木华 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期540-544,共5页

为了提高共轴双光束激光诱导击率光谱（DB—LIBS）检测土壤中重金属元素的检测精度，对试验装置进行了参数优化。试验时，以土壤中重金属Pb为例，首先对双光束与单光束作用效果进行对比，单束激光脉冲工作能量均为120mJ，得到双光束作... 为了提高共轴双光束激光诱导击率光谱（DB—LIBS）检测土壤中重金属元素的检测精度，对试验装置进行了参数优化。试验时，以土壤中重金属Pb为例，首先对双光束与单光束作用效果进行对比，单束激光脉冲工作能量均为120mJ，得到双光束作用下土壤中Pb的特征光谱强度明显比单光束作用下增强了2～3倍。然后，分别设置两束激光之间的脉冲延迟时间为0、50和100ns，在每个激光脉冲延迟时间下，设置光谱采集延迟时间从2．6～5．2μs以步长为0．2ps递增，分别对样品的光谱进行采集，获取Pb元素在405．78nm处的特征光谱信息。通过对特征光谱强度和信背比的综合比较，得到最佳的激光脉冲延迟时间为50ns、光谱采集延迟时间为4．6μs，在此条件下，光谱强度的相对标准偏差为0．10。由此表明，参数优化有利于提高共轴DB-LIBS装置的检测精度。 展开更多

关键词 激光诱导击率光谱(LIBS) 参数优化 土壤 重金属

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可见/近红外漫反射与漫透射检测脐橙可溶性固形物的对比研究 被引量：6

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作者 许文丽 孙通 +1 位作者 吴文强 刘木华 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1486-1490,共5页

研究了可见／近红外漫反射与漫透射两种检测方式对赣南脐橙的可溶性固形物含量检测结果的影响．采用波长范围为350～1800nm的QualitySpec型光谱仪采集196个脐橙样品的可见／近红外漫反射和漫透射光谱，取其中148个样品作为建模集用来建... 研究了可见／近红外漫反射与漫透射两种检测方式对赣南脐橙的可溶性固形物含量检测结果的影响．采用波长范围为350～1800nm的QualitySpec型光谱仪采集196个脐橙样品的可见／近红外漫反射和漫透射光谱，取其中148个样品作为建模集用来建模，剩余48个样品作为预测集用于预测模型．用多种预处理结合偏最小二乘回归法分别建立两种检测方式下单次光谱及三次光谱并求平均，得到光谱相对应的脐橙可溶性固形物预测模型，对比该模型可知漫透射方式明显优于漫反射方式；最优结果为漫透射三次光谱求平均所得光谱结合多元散射校正预处理建立的赣南脐橙的可溶性固形物含量预测模型，其校正模型及预测模型的相关系数分别为0．980和0．949，均方根误差分别为0．230°Brix和0．374°Brix．由此得出近红外漫透射光谱更适合用于检测脐橙的可溶性固形物含量． 展开更多

关键词 可见 近红外光谱 漫反射 漫透射 偏最小二乘 可溶性固形物 赣南脐橙

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香葱微波干燥工艺优化试验研究 被引量：6

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作者 李涛 姚明印 刘木华 《农机化研究》 北大核心 2015年第3期211-214,218,共5页

采用微波干燥技术对新鲜香葱进行干燥,以期获得高品质干香葱。通过单因素和正交试验深入分析香葱质量、堆放厚度及微波功率等因素对干香葱感官品质、复水率等品质的影响,以研究出最优干燥工艺参数组合。结果表明:在微波功率2 000W、香... 采用微波干燥技术对新鲜香葱进行干燥,以期获得高品质干香葱。通过单因素和正交试验深入分析香葱质量、堆放厚度及微波功率等因素对干香葱感官品质、复水率等品质的影响,以研究出最优干燥工艺参数组合。结果表明:在微波功率2 000W、香葱堆放厚度25mm、质量130g的条件下,获得干香葱的品质最优。 展开更多

关键词 香葱 微波干燥 工艺优化 复水率 感官品质

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共轴双脉冲激光诱导击穿光谱和最小二乘支持向量机法定量分析植物油中铬 被引量：6

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作者 吴宜青 刘津 +2 位作者 莫欣欣 孙通 刘木华 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1919-1926,共8页

利用共轴双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)技术对植物油(大豆油、花生油和玉米油)中的重金属铬(Cr)含量进行定量分析。采用Ava-Spec双通道高精度光谱仪采集样品的LIBS光谱,然后通过其LIBS谱线图确定了CN分子谱线(421.49 nm)、Ca原子谱线... 利用共轴双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)技术对植物油(大豆油、花生油和玉米油)中的重金属铬(Cr)含量进行定量分析。采用Ava-Spec双通道高精度光谱仪采集样品的LIBS光谱,然后通过其LIBS谱线图确定了CN分子谱线(421.49 nm)、Ca原子谱线(422.64 nm)及Cr的3条原子谱线(425.39、427.43和428.87 nm),根据上述谱线建立了Cr元素的单变量定标模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)校正模型,并用验证样品对它们进行检验。研究结果表明,对于单变量定标法,大豆油、花生油及玉米油验证样品的平均预测相对误差(PRE)分别为12.57%,12.11%和13.72%;对于三变量LS-SVM法,其定标样品真实值与预测值之间的拟合度R^2分别为0.9785,0.9792和0.9654,验证样品的平均PRE分别为8.92%,8.33%和10.98%;对于五变量LS-SVM法(增加两基体元素谱线变量),其定标样品真实值与预测值之间的拟合度R^2分别为0.9895,0.9901和0.9855,验证样品的平均PRE分别为7.46%,8.96%和8.95%。由此可知,LS-SVM校正模型性能优于单变量定标法,且五变量LS-SVM校正模型性能优于三变量LS-SVM校正模型;采用LS-SVM法及引入合适的基体元素谱线(CN、Ca)能有效减小定量分析误差,提高LIBS技术对植物油中Cr含量预测的精度。 展开更多

关键词 双脉冲激光诱导击穿光谱 最小二乘支持向量机 植物油 铬

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