基于近红外光谱技术的大麻哈鱼品种快速鉴别研究

为了进行鱼品种快速鉴别,以2种大麻哈鱼57个样品为研究对象,分别进行绞碎和切块预处理,然后采用近红外光谱技术结合聚类分析(CA)和主成分分析(PCA)方法进行研究。结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析和主成分分析方法均可以为快速无损鉴别鱼品种提供准确可靠的方法,在本试验范围内的准确率能达到100%。该方法为鱼品种的快速鉴别提供了依据。     

基于近红外光谱技术快速检测椰汁品质

本研究应用近红外光谱技术结合主成分分析法(PCA)对3个不同品种的椰子,3个不同品牌成品椰子饮料及椰子粉进行定性分析。结果表明,对椰子3种不同形式的加工产品(椰子原汁、椰子饮料、椰子粉)进行定性分析的准确判别率均达到100%。采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS)对椰汁饮料中原汁含量进行定量分析。为保证所建模型的稳健性、准确性,消除干扰,采用6种不同的预处理方法对近红外光谱技术进行优化,结果表明经过中心化预处理可得最佳模型,其R_p²、RMSEP、R_c²、RMSEC分别为0.9942、0.0435、0.9932、0.0519。本研究表明近红外光谱技术可为市售椰汁及椰子加工制品品质的快速、无损检测提供一种新思路。     

近红外光谱法用于橄榄油的快速无损鉴别

通过近红外光谱仪采集各种食用油与掺杂的初榨橄榄油的数据,运用聚类分析法对各种食用油进行聚类分析,结合主成分分析法对橄榄油的掺杂与否进行定性判别。结果表明,聚类分析和主成分分析法都有很好的定性鉴别能力,主成分分析法的鉴别模型预测未知样本的正确率达到100%。该方法快速、无损、简便,为橄榄油掺杂的定性鉴别提供了一种新的选择。     

基于SIMCA模型的纸浆种类近红外光谱鉴别

研究了近红外光谱分析与SIMCA模式识别技术相结合鉴别纸浆种类的方法。收集了桉木浆、麦草浆(漂白与未漂白)、棉浆、湿地松浆等4种纸浆共90个样品,抄成不同定量纸样并采集其近红外光谱,其中部分桉木浆添加化学助剂。选择60个样品作为训练集建立SIMCA类模型,剩余30个样品用于模型检验。研究结果表明,建立的模型能完全正确识别各类纸浆,且不受抄纸定量和添加化学助剂因素的影响,为快速无损鉴别纸浆种类提供了一种准确可靠的方法。     

基于KPCA苹果近红外光谱的特征提取研究

利用核主成分分析(KPCA)对苹果近红外光谱进行特征提取,不但使得光谱维数大幅降低,而且能有效地提取原始光谱的非线性信息。实验表明,KPCA结合支持向量回归机(SVR)建立的苹果酸度回归模型与PCA-SVR和SVR模型相比,提高了预测精度,缩短了训练时间和预测时间,是一种有效的光谱特征提取方法。     

应用近红外技术快速鉴别原料肉注水的研究

提出一种用近红外光谱技术快速鉴别原料肉和注水肉的新方法。首先以原料肉和注水肉为原料,利用近红外光谱仪测定其漫反射光谱曲线,然后选取二阶导数+25点平滑方法进行预处理,再应用主成分分析结合人工神经网络技术对其进行判别分析。结果表明,前5个主成分的累计贡献率已达99.626%,以前5个主成分作为人工神经网络的输入,对应的肉种类(原料肉与注水肉)作为输出,建立了一个三层BP神经网络模型,模型对建模集109个样本的鉴别率为91.74%,对预测集30个样本的鉴别率为90%。说明利用近红外光谱分析技术对原料肉注水进行快速鉴别是可行的。     

基于近红外光谱的豆酱鉴别技术研究

针对葱伴侣、凤彩桥、海天和金菜地四种品牌的豆酱,利用近红外光谱分析技术,对其进行预处理、主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)和判别分析(DA),以建立识别不同豆酱品牌的近红外光谱定性判别模型.分析结果显示4种不同品牌的平均近红外光谱存在差异,其主成分空间分布也处于不同区域.对样品进行聚类分析,凤彩桥和海天存在小部分交...     

基于近红外光谱技术的鲢鱼营养成分的快速分析

目的通过采集鲢鱼的近红外光谱数据和测定鱼肉营养成分含量探索鲢鱼营养成分的快速分析方法。方法采集254个鲢鱼鱼肉样品的近红外光谱数据,经过多元散射校正、正交信号校正、数据标准化等20种方法预处理,在1000~1799 nm光谱范围内,结合化学实测值分别采用偏最小二乘法、主成分分析和BP人工神经网络技术、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立鲢鱼营养成分近红外定量模型。结果鲢鱼鱼肉粗蛋白含量为12.05%~19.05%,粗脂肪含量为0.24%~5.27%,水分含量为72.62%~80.58%,灰分含量为0.46%~1.50%,数据范围较大,可满足建模要求。在3种建模方法中,近红外光谱数据结合偏最小二乘法建立的鲢鱼营养成分模型最优,所得的粗蛋白、粗脂肪、水分和灰分的近红外定量模型的相关系数分别为0.9969、0.9925、0.9831和0.9976。结论采用近红外光谱数据和偏最小二乘法建立的模型具有较好的预测能力,能较为准确、快速地分析出鲢鱼鱼肉粗蛋白、粗脂肪、水分和灰分的含量。     

基于近红外光谱技术和优化预处理方法的豆浆粉无损鉴别研究

基于近红外光谱技术结合不同优化预处理方法建立不同品牌与简单研磨豆浆粉的无损鉴别方法。首先对简单研磨豆浆粉、国产品牌、国外品牌3类共132个样品进行近红外光谱采集,对比分析其近红外原始光谱图,随即结合不同预处理方法考察其对原始光谱的优化结果,最后结合主成分分析方法对简单研磨豆浆粉以及国内外不同品牌豆浆粉进行鉴别分析,筛选出最佳的优化预处理,并建立有效可靠的豆浆粉近红外鉴别模型。结果表明:原始光谱存在着明显的背景干扰和基线漂移现象,多种预处理均在一定程度上有效消除基线漂移;一阶导数、连续小波变换、多元散射校正、标准正态变量变换及其优化组合预处理的使用,实现了进口、简单研磨、国产3类豆浆粉样品的有效鉴别,但无法实现国产品牌之间的有效鉴别。二阶导数预处理的聚类分析结果则最终实现了所有品牌之间的完美区分,品牌间的鉴别成功率可达到100%。在豆浆粉的近红外快速无损鉴别当中最优光谱预处理方法为二阶导数预处理。     

利用近红外光谱鉴别纸浆种类

南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室刘雪云等人研究了近红外光谱分析与SIMCA模式识别技术相结合鉴别纸浆种类的方法。该方法收集了桉木浆、麦草浆（漂白与未漂白）、棉浆、湿地松浆等4种纸浆共90个样品,抄成不同定量纸样并采集其近红外光谱,其中部分桉木浆添加化学助剂。     

基于近红外光谱技术快速测定甘薯多糖含量

摘 要：目的 建立一种基于近红外光谱技术快速测定甘薯多糖的方法。方法 通过采集来自不同地区的74个甘薯及甘薯干的近红外光谱图,对异常样本进行剔除与回收后随机选择其中56种作为校正集,11种作为验证集。通过一阶导数、二阶导数、多元散射校正（multiplicative signal correction,MSC）、标准正态变量变换（standard normal variate,SNV）等组合预处理方式对原始光谱进行处理,比较多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、主成分回归（principal component regression,PCR）和偏最小二乘法（partial least squares,PLS）三种方法建立的模型结果,进一步选择波段确定最佳甘薯多糖含量测定方法。结果 PLS建立的模型整体精确度和稳定性最佳,最优模型的预处理方式为一阶导数处理,该模型的最佳波段为全波段范围,校正集均方根误差（root mean square error of calibration set,RMSEC）为相关系数0.496,校正集相关系数（calibration set correlation coefficient,RC2）为0.9683,验证集均方根误差（root mean square error of prediction set,RMSEP）为0.430,验证集相关系数（prediction set coefficient of determination,RP2）为0.9440,主成分数为8。结论 通过近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立甘薯多糖模型可作为甘薯多糖快速测定的可行性方法。     

近红外光谱分析法测定欧美杨化学组成的研究

选取不用地区不同立地条件的5个品系欧美杨为原料,对其进行化学成分的分析,同时采集样品的近红外谱徽图,结合样品的化学测量值和谱图,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立各组分含量的近红外光谱模型。结果表明,综纤维素的校正模型和测量模型的相关系数分别为0．9555和0．9565,校正标准差和测量标准差分别为0．984和0.960,聚戊糖的校正模型和测量模型的相关系数分别为0．9391和0．8762,校正标准差和测量标准差分别为0．347和0.538,木素校正模型和测量模型的相关系数分别为0．9076和0．8847,校正标准差和测量标准差分别为0．364和0．425;苯醇抽出物校正模型和测量模型的相关系数分别为0．9106和0．8691,校正标准差和测量标准差分别为0．157和0.219;灰分的校正模型和测量模型的相关系数分别为0．9725和0．9083,校正标准差和测量标准差分别为0．0264和0．0471。说明各组分含量与近红外光谱数据间存在较好的相关性,可以应用近红外光谱分析法预测欧美杨化学组成。     

发酵乳酸度近红外光谱快速检测方法的研究

利用近红外光谱技术对发酵乳酸度进行快速分析检测。采用电位滴定仪法测定71批次含活乳酸菌发酵乳样品的酸度实测值,并同时扫描得到近红外光谱数据。以校正集均方根误差(RMSEC)、预测集均方根误差(RMSEP)、交互验证均方根误差(RMSECV)及其相关系数R_c、R_p、R_cv为评价指标建立最优的酸度定量模型。利用模型对10批次含活乳酸菌发酵乳样品的酸度进行预测。结果表明,优化后的模型,其RMSEC、RMSEP、RMSECV及其相关系数R_c、R_p、R_cv分别为3.27、4.39、4.84,0.946 2、0.922 5、0.877 8。经外部验证后,该模型酸度预测值和实测值的最大相对误差为6.76%,满足不超过10%的要求。说明模型具有良好的预测性能,可用于发酵乳中酸度的快速检测。     

近红外光谱快速检测食用植物油中酸价

目的 建立基于近红外光谱快速测定食用植物油中酸价的分析方法。方法 采用冷溶剂指示剂滴定法检测371个食用植物油样品的酸价,并采集样品的近红外光谱。经过标准正态变换结合一阶导数对近红外光谱进行数据预处理,选用竞争性自适应重加权采样算法选取重要变量,建立食用植物油酸价的偏最小二乘回归模型。结果 蒙特卡洛交互验证结果显示,食用植物油酸价预测模型的验证集决定系数Q2为0.9983,交互检验的均方根误差(root mean square error of cross validation, RMSECV)为0.0461,模型预测的独立测试集的酸价与实测值相关系数为0.9834,预测效果良好。结论 本研究建立的食用植物油酸价近红外光谱快速检测方法能够满足检测要求,为评价或跟踪食用油品质提供快速无损的技术思路。     

近红外光谱分析技术快速检测藕粉品质

目的 基于近红外光谱技术鉴别不同产地的藕粉样品与检测藕粉的掺假问题。方法 采集不同产地的藕粉样品的近红外光谱,在光谱预处理后采用相关系数法提取特征波长,以提取的特征波长变量构建偏最小二乘法-判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)以及支持向量机(support vector machine,SVM)模型,实现对不同产地藕粉的鉴别分析。同时,采集掺假地瓜粉、玉米粉、木薯粉的藕粉样品的近红外光谱,在样品类别已知情况下,运用K-Means聚类分析鉴别3种掺假类型的藕粉样品,在掺假类别未知下,运用基于局部密度判别的聚类算法进行判别。结果 以相关系数法提取的特征波长变量构建的PLS-DA、LDA和SVM三种模型对于不同产地藕粉样品的判别准确率均为100%。对于不同掺假类型的藕粉检测,在样品类别已知情况下,K-Means聚类分析能有效识别出掺假藕粉,识别精度为98.33%。在样品类别未知的情况下,基于局部密度判别的聚类算法可以有效识别出2%掺假率的藕粉样品。结论 近红外光谱技术能实现不同产地莲藕粉的快速鉴别,同时为隐蔽的藕粉掺假鉴别提供一种快速、高效、无损检测的分析方法,为藕粉的质量控制提供一定的理论基础。     

基于近红外光谱禽蛋新鲜度无损检测模型研究

利用近红外光谱技术结合波长优选方法研究禽蛋新鲜度品质快速无损检测模型,采用蛋黄指数作为新鲜度评价指标。结果表明,蛋黄指数建立的检测模型效果要优于蛋白pH值和哈夫单位。通过连续投影算法(SPA)优选了4 188.6,4 593.6,4 855.9,5 311.0,5 376.6,5 935.8,6 306.1,7 243.3,7 328.2,7 343.6,8 130.4,8 531.5cm~(-1) 12个特征波谱为输入变量,建立蛋黄指数PLSR、PCR和SMLR检测模型,3种检测模型结果接近,其中,SMLR模型检测效果最好,相关系数r_(pre)=0.950,预测集均方根误差RMSEP=0.030,说明采用近红外光谱禽蛋蛋黄指数检测模型是可行的,通过波长优选后,检测精度较全光谱分析有所提高,该研究结果为进一步开发鸡蛋新鲜度的快速无损检测分级设备提供了理论依据和方法。     

近红外光谱在食醋品牌和贮藏年份鉴别中的应用研究

近红外光谱用于食醋品牌和食醋贮藏年份的鉴别。144个食醋样品用于食醋品牌的鉴别,其中114个为"恒顺"牌食醋,其余30个为山西"水塔"和天津"独流"品牌食醋;114个"恒顺"牌食醋用于食醋贮藏年份的鉴别;采用kennard-stone(KS)方法将样品划分为校正集和验证集,主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)用于食醋品牌和年份的鉴别;competitive adaptive reweighted sampling(CARS)方法用于食醋特征变量的筛选。结果表明,样品经PLS-DA方法后,食醋品牌的校正识别率为98.96%,验证识别率为95.83%;食醋年份的校正识别率为97.37%,验证识别率为100%;食醋光谱经CARS方法优选波长后结合PLS-DA方法进行判别,所有的识别率都为100%;近红外光谱结合CARS-PLS-DA方法可以用于食醋品牌和贮藏年份的鉴别.为食醋原产地保护和年份鉴别提供一种快速的参考方法。     

Rapid recognition of marine fish surimi by one-step discriminant analysis based on near-infrared diffuse reflectance spectroscopy

A rapid and nondestructive near-infrared diffuse reflectance spectroscopy method combined with multivariate analysis was developed to discriminate different species and grades of marine fish surimi. Principal component analysis and discriminant analysis were applied to classify the species and quality grades of surimi. The results showed that excellent classification was obtained after optimizing spectral pretreatment. For the discrimination of three species of surimi, the correct classification rate of the calibration as well as the validation datasets were 98.5% and 100%, respectively, using the discriminant analysis method after multiplicative scatter correction pretreatment. For four grades of surimi, discriminant analysis provided 98.9% and 100% correct classification rate for calibration and validation datasets, respectively, after multiplicative scatter correction pretreatment. It was demonstrated that near-infrared diffuse reflectance spectroscopy integrated with discriminant analysis had significant potential as a rapid and accurate approach for rapid discrimination of surimi species and grades.     

基于近红外光谱的大米蛋白质含量快速检测

针对国标化学检测方法耗时耗力、成本昂贵的问题,分析了近红外光谱（NIRS）结合化学计量学进行大米蛋白质含量检测的可行性。基于变量选择、特征提取和非线性建模的策略,将反向区间偏最小二乘（BiPLS）与主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）相结合,构建了BiPLS-PCA-SVM模型,用于提高蛋白质回归模型的性能。在BiPLS-PCA-SVM模型中,将蒙特卡罗交叉验证与预测残差平方和相结合进行最佳主成分个数的选择,通过遗传模拟退火算法对模型参数进行优化。为了评估BiPLS-PCA-SVM模型的性能,建立了Full-PLS、BiPLS和BiPLS-SVM 3种模型,并系统分析了上述模型的预测精度和鲁棒性。BiPLS-PCA-SVM模型在预测蛋白质含量方面显示的性能高于其他模型,使用最佳主成分和优化后的SVM参数建立的模型具有更高的鲁棒性和准确性。对于BiPLS-PCA-SVM模型,验证集的决定系数、均方根误差和剩余预测偏差分别为0.928 9、0.196 7%和4.024 6。结果表明,NIRS与BIPLS-PCA-SVM模型相结合,可作为替代策略实现大米中蛋白质含量的快速检测。     

基于近红外光谱法的桑蚕丝接枝率快速定量测定

为解决蚕丝经化学接枝增重处理后,接枝率难以直接测定以及现有的热分析法检测耗时长、不适用于批量化快速检测等问题,提出了采用近红外光谱技术对蚕丝接枝率进行快速测定的方法。应用近红外光谱法结合化学计量学软件,选择偏最小二乘法,从光谱预处理、最佳主因子数选择以及建模谱区选择3个方面优化建立甲基丙烯酰胺接枝蚕丝的接枝率预测模型,得到所建模型的内部预测准确率为91.03%。使用19个已知参比值但未参与建模的样本对模型的稳健性进行验证,对预测值和参比值进行配对t检验,在给定显著水平α为0.05条件下,模型预测结果与称重法测试结果不存在显著性差异。结果表明,近红外光谱技术可为蚕丝接枝率的定量测定提供一种快速有效的分析方法。