蚁群和遗传算法优化花茶花青素近红外光谱预测模型的比较

以建立花茶花青素含量的最优近红外光谱模型为目标,对比研究了蚁群算法(Ant ColonyOptimization,ACO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化近红外光谱谱区的效果。ACO-i PLS将全光谱划分为12个子区间时,优选出第1、9、10共3个子区间,所建的校正集和预测集相关系数分别为0.901 3和0.864 2;交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.160 0 mg/g和0.202 0 mg/g;GA-i PLS将全光谱划分为15个子区间时,优选出第1、5共2个子区间,所建模型的校正集和预测集相关系数分别为0.906 3和0.879 3,交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.156 0 mg/g和0.206 0 mg/g。研究结果表明:ACO-i PLS和GA-i PLS均可以有效选择近红外光谱特征波长,其中GA-i PLS模型的精度更高。     

光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响

为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘(PLS)的定量分析模型。探讨了基线校正(Baseline)、矢量归一化(Normalize)、SavitskyGolay卷积平滑法、导数、标准正态变量变换(Standard Normal Variate Correction,SNV)以及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)这六种预处理方法及其组合方式对建模的影响。结果表明:矢量归一化+Savitsky-Golay滤波平滑法是最佳预处理方法,相应建立的小麦粉灰分含量最佳模型的校正决定系数R_c~2为0.947,交叉验证决定系数R~2v为0.896,校正均方根误差(RMSEC)为0.026,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.037,预测均方根误差(RMSEP)为0.026。无预处理模型的校正决定系数为0.873,交叉验证决定系数为0.832,校正均方根误差为0.044,交叉验证均方根误差0.051,预测均方根误差为0.056;相较于无预处理模型,最佳模型的预测精度和稳健性有了很大的提高。     

短波近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型。所建校正模型相关系数(Corr.Coeff.)达到0.99986,校正集均方根误差(RMSEC)为0.00225,预测均方根误差(RMSEP)为0.00137,模型通过交互验证检验,得出PLS因子数为4时预测残差平方和(PRESS)和交互验证均方根误差(RMSECV)最小。用所建模型测定样品与气相色谱分析结果相对误差不大于0.81%。实验结果表明该方法准确性、稳定性好、精密度高。     

长波近红外光谱-偏最小二乘法快速分析白酒中乙醇含量

研究近红外光谱结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)快速测定白酒中的乙醇含量的可行性,应用NIRS-PLS所建的模型相关系数达到0.99991,校正均方根误差(RMSEC)为0.00181,通过交互验证得出交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00296,预测参差平方和(PRESS)为0.00016.用模型对预测集和白酒样品进行预测,预测均方根误差(RMSEP)为0.00258,结果表明NIRS-PLS可用于白酒生产中的在线质量监控和白酒市场的快速质量检测.     

虾样品不同采集状态对近红外光谱PLS模型的影响

研究了不同采集状态的虾样品对近红外光谱PLS模型的影响。利用DA7200近红外光谱仪,采集南美白对虾完整虾和虾糜的近红外光谱曲线。采用Unscrambler10.3软件选择最佳光谱预处理方法和最优波段,建立了完整虾和虾糜与挥发性盐基氮(TVB-N)值、菌落总数(TBC)值关联的偏最小二乘(PLS)模型,并对模型进行评价和验证。结果表明:定标集虾糜模型中的校正相关系数rc,校正决定系数Rc2,交叉验证相关系数rv,交叉验证决定系数Rv2,均高于完整虾模型;校正均方根误差RMSEC,校正标准误差SEC,交叉验证均方根误差RMSECV,交叉验证标准误差SECV均低于完整虾模型。验证模型中虾糜预测模型中相关系数r均大于完整虾预测模型,预测均方根误差RMSEP,预测标准误差SEP均低于完整虾预测模型,且虾糜预测模型对TVB-N、TBC值预测值更为准确,表明以虾糜作为近红外光谱采集状态优于完整虾。     

近红外光谱法高通量检测罗布麻纤维胶质含量

研究了近红外光谱法高通量测定罗布麻纤维中的胶质含量。采用近红外光谱漫反射模式采集罗布麻纤维的近红外光谱,结合常规化学法所测参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立罗布麻纤维胶质含量的定量模型,并用未知样品对模型进行验证。结果表明,所建定量模型校正集相关系数(Rc)和校正集均方根误差(RMSEC)分别为0.994 0和1.676 1;经外部验证的验证集相关系数(Rp)和验证集均方根误差(RMSEP)分别为0.956 1和4.843 7。该方法操作简单,快速,可用于罗布麻纤维胶质含量的高通量检测。     

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Rc、Rp、Rcv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Rc、Rp、Rcv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。     

蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素含量的研究

目的本研究基于蚁群-遗传区间偏最小二乘(ACO-GA-iPLS)近红外谱区筛选方法预测花茶花青素含量。方法首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460mg/g和0.1840 mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。     

茶皂素提取过程的原位实时监测技术

采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,实时原位监测茶皂素提取过程中的茶皂素质量浓度、蛋白质质量浓度和多糖质量浓度的变化。研究结果表明,一阶求导(1stDer)为最优的光谱预处理方法,3个指标的校正集决定系数(RC)和预测集决定系数(RP)皆最高,交叉校验残差均方根误差(RMSECV)和预测残差均方根误差(RMSEP)最小。相较于偏最小二乘法(PLS)和区间偏最小二乘法(iPLS)算法对回归模型进行校正,以RP和RMSEP为评价指标,联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)算法下所建模型稳健性最佳。茶皂素浓度模型中的RP=0.9889,RMSEP=1.36;蛋白质浓度的RP=0.9859,RMSEP=0.354;多糖浓度的RP=0.9919,RMSEP=0.359。结论:近红外光谱技术联合Si-PLS模型可较好的实时监测茶皂素提取过程。     

近红外光谱法快速测定干姜中6-姜酚的含量

目的采用近红外光谱技术建立干姜中6-姜酚的定量模型。方法以超高效液相色谱法(UPLC),分别测定样品中6-姜酚含量,作为参考值,采用漫反射模式采集近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立光谱信息与6-姜酚含量的快速测定方法。结果 6-姜酚校正集的相关系数校正集决定系数(Rc2)为0.9902,校正集均方根误差(RMSEC)为0.0174,预测集均方根误差(RMSEP)为0.0284。结论所建方法简便、快捷、环保、测量数据可靠,可用于大批量干姜样品的快速分析。     

基于MCCV奇异样本筛选和CARS变量选择的蜂蜜pH值和酸度的近红外光谱检测

采用Norris平滑加一阶微分数据预处理,蒙特卡洛交互验证(MCCV)的奇异样本筛选和CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择法,用Kennard-Stone(KS)法划分训练集和预测集,偏最小二乘(PLS)回归近红外光谱建模,对蜂蜜pH值和酸度进行定量分析。pH值和酸度校正模型的交互验证决定系数(Rcv2)、交互验证均方差(RMSECV)、预测集决定系数(Rp2)、预测均方差(RMSEP)分别为0.8516和0.8723、0.1214和2.1734、0.8205和0.8250、0.1196和2.4674。结果表明,该方法适于蜂蜜pH值的测定,而不宜用于测定蜂蜜酸度。     

近红外光纤光谱法快速检测葡萄酒中酒精度

目的 构建近红外光纤传感检测系统,结合近红外光谱分析技术和化学计量学,对葡萄酒中酒精度进行快速检测.方法 以葡萄酒为研究对象,构建近红外光纤传感检测系统,分别使用偏最小二乘法和主成分回归对葡萄酒中酒精度进行近红外光谱分析,进行模型参数的比较.采用国标GB/T 15038-2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》中气相色谱法...     

近红外光谱变量选择及其在苹果可溶性固形物含量无损速测中的应用

目的采用近红外光谱技术,筛选有效变量对苹果可溶性固形物含量进行无损快速检测。方法以改进无变量信息消除算法为变量筛选方法,采用多元线性回归算法建立校正模型,采用外部盲样对模型进行预测准确度评价。结果基于改进无信息变量消除算法,筛选1391、1435、1521、1589nm4个关键波长作为变量,其所建校正模型的测定系数为0.6823,校正误差均方根为1.06,交互验证测定系数为0.6780,交互验证误差均方根为1.06。外部验证测定系数为0.6585,预测误差均方根为1.07。经F检验,预测模型的预测值与测定值之间具有显著相关性。结论该方法基本能够满足苹果可溶性固形物含量无损快速检测的需求,并可为水果可溶性固形物含量无损快速检测仪器的研制提供一定的技术参考。     

基于模拟退火算法优化波长的面粉品质检测

模拟退火算法（simulated annealing algorithm,SAA）是一种随机搜索、全局优化算法,为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性,实验提出基于SAA优化波长,再结合偏最小二乘（partial least squares,PLS）法建模预测的定量模型,并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析。实验依据面粉中灰分含量梯度,随机选取126 份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型。结果发现,SAA从2 074 个波数优选出70 个波数,结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0,交互验证均方根误差（root mean square error of cross validation,RMSECV）为0.022,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.030 1,全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5,RMSECV为0.066 6,RMSEP为0.076 8。结果表明,基于SAA优化特征谱区,建立灰分定量模型是可行的,且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型。     

滩羊肉中油酸和亚油酸含量的近红外预测模型建立

基于近红外光谱技术结合化学计量学方法建立滩羊肉中油酸和亚油酸含量的预测模型。选取滩羊肉外脊、里脊、羊霖、羊腩共138 份样本,在900～2 500 nm波长范围内,采集滩羊肉糜样品的近红外反射光谱,利用气相色谱法作为参考,测定样品中油酸和亚油酸含量,并建立滩羊肉中油酸和亚油酸含量的偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）模型。为优化模型性能,使用间隔随机蛙跳（interval random frog,IRF）算法进行数据降维处理。结果表明：对于油酸模型,经过标准正态变量变换结合一阶导数处理后的全波长模型相关性较高,校正相关系数（Rc）和交叉验证均方根误差（root mean square error of cross-validation,RMSECV）分别为0.889 5和10.2515,预测相关系数（Rp）和预测集均方根误差（root mean square error of prediction set,RMSEP）分别为0.7357和10.2492,然而,经IRF算法提取92个特征波长后,Rc和Rp均低于全波长模型;对于亚油酸模型,使用多元散射校正处理后的全波长模型Rc最大,为0.8747,RMSECV为1.0512,但其Rp和RMSEP较小,利用IRF算法提取102 个特征波长后,建立的亚油酸模型相关性得到极大改善,其中Rc最大达到0.9912,相应的RMSECV为0.0118,Rp为0.9879,RMSEP为0.0122。因此,近红外光谱技术结合IRF算法不能较好预测滩羊肉中油酸含量,但对亚油酸含量具有较好的预测能力。     

基于近红外光谱技术检测白酒基酒中乙醇含量的研究

为了快速测定白酒基酒中的乙醇含量,采用近红外光谱（NIRS）技术结合偏最小二乘法（PLS）处理白酒基酒近红外图谱,建 立白酒基酒中乙醇的定量分析模型。 结果表明：最佳预处理方法为减去一条直线法,最优波段谱为7 502～5 450 cm-1,主成分数为7。 校正集样品的化学值与预测值的决定系数（R2）为0.923 3,交互验证均方根误差（RMSECV）为0.89;对模型进行检验,得到验证集的 决定系数（R2）为0.954 8,预测均方根误差（RMSEP）为1.21。 结果显示近红外检测方法快速有效,所建模型具有很好的预测效果,模型 的精密度和稳定性良好。     

近红外漫反射光谱法快速检测高纤维素、木质素物料水分含量

目的：建立一种快速检测高纤维素、木质素物料水分含量的方法。方法：以槟榔这种含高纤维素、木质素的中药材为原料,用近红外光谱仪采集近红外漫反射光谱,运用NIR Cal建模软件对光谱数据进行预处理,优选特征波长,并运用偏最小二乘法（PLS）分析建立槟榔水分含量定量模型。结果：槟榔水分含量定量模型校正集决定系数为0.994 2,校正误差均方根（RMSEC）为0.50;验证集决定系数为0.986 7,预测误差均方根（RMSEP）为0.68。结论：该方法简便、快速、安全、实用、准确,适用于含高纤维素、木质素物料的水分含量的快速测定。     

基于近红外光谱技术快速检测稻谷水分含量

目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结合马氏距离的方法剔除异常光谱样品15个,最佳的光谱预处理方式为消除常数偏移量。训练集建立的预测模型(R_CAL²)为0.9943,模型标准偏差(RMSEC)为0.21%,模型交叉验证决定系数(R_CV²)为0.9936,模型交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.32%,表明预测模型交叉验证预测样品水分含量准确度高。用验证集样品检验预测模型,模型验证集验证决定系数R 2 VA L为0.9801,模型验证集验证标准偏差(RMSEP)值为0.36%,相对分析误差(RPD)值为7.14,表明预测模型对未知样品的预测准确度高。验证集样品实测值与预测值均值方程T检验结果P值(双侧)为0.879,验证集样品实测值与预测值之间差异不显著,表明预测模型的预测结果可信度高,验证集样品预测值与实测值的误差在±1%,且90%以上的验证集样品其预测值与实测值的误差都在±0.5%以内。结论:建立的稻谷水分预测模型可以实现收储稻谷的无损、快速、准确检测。