基于光谱预处理结合遗传算法优化波长的面粉水分快速检测

基于光谱预处理及遗传算法(genetic algorithm,GA)法优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立面粉中水分的定量分析模型,对比在不同预处理方法下相关系数R~2、校正标准差(root mean square error of calibration,RMSEC)、预测标准偏差(root mean square error of prediction,RMSEP)3个指标,随机选择130份样本建立预处理+GA+PLS定量分析模型,实验结果为R~2从0.955 2提高到0.977 7、RMSEC从0.375 8降低到0.245 3、RMSEP从0.268降低到0.264。结果表明基于光谱预处理结合GA优化波长来定量分析面粉中水分含量是可行的,且准确性和误差度皆优于无优化模型。     

近红外光谱技术快速检测甜叶菊中绿原酸含量

为实现甜叶菊中绿原酸含量的快速检测，该研究利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对甜叶菊绿原酸含量的光谱数据进行了近红外模型分析。结果表明，采用多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)+Savitzky-Golay卷积平滑预处理算法和无信息变量消除法(uniformative variable elimination, UVE)特征波长选择算法，绿原酸含量近红外模型的性能最好。该模型的交互验证相关系数(correlation coefficient in cross validation,R_CV)和交互验证残差均方根(root mean square error of cross validation, RMSECV)分别为0.945 3和0.263 1;验证集相关系数(correlation coefficient in validation,R_P)和验证集残差均方根(root mean square error of prediction, RMSEP)分别为0.952 1和0.247 2。...     

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。     

基于光谱预处理结合遗传算法优化波长的面粉水分快速检测

正基于光谱预处理及遗传算法(genetic algorithm,GA)法优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立面粉中水分的定量分析模型,对比在不同预处理方法下相关系数R2、校正标准差(root mean square error of calibration,RMSEC)、预测标准偏差(root meansquare error of prediction,RMSEP)3个指标,随机选择130份样本建立预处理+GA+PLS定量分析模     

光谱预处理结合模拟退火算法的小麦粉面筋含量检测

为得到可靠的小麦粉中面筋含量定量分析模型,基于光谱预处理及模拟退火算法（simulated annealing algorithm,SAA）对近红外光谱（near infrared spectroscopy,NIR）进行优化处理。偏最小二乘（partial least squares,PLS）回归用于建立预测模型,以决定系数R2、校正均方根误差（root mean square error of calibration,RMSEC）、预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为指标,对比在不同光谱预处理条件下建立的回归模型与光谱预处理结合模拟退火算法优化处理条件下的回归模型。结果表明光谱预处理结合SAA-PLS模型能够有效提高模型的稳定性和预测能力,将R2从0.763?7提高到0.949?1、RMSEC从1.371?2降低到0.589?8、RMSEP从1.450?2降低到0.534?1。结果说明,光谱预处理结合模拟退火算法对光谱进行优化处理是可行的,模型预测能力和稳定性均优于未处理模型和仅进行光谱预处理的模型。     

同步荧光光谱法测定橙汁中原果汁的含量

利用同步荧光光谱法对橙汁中原果汁含量进行定量分析。对样本的同步荧光光谱数据进行预处理然后选择不同的光谱波段结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立原果汁含量预测模型,并对预测集样本进行预测来验证模型的准确性以及此法的可行性。结果显示:平滑处理结合一阶导数处理后的光谱数据更加适用于模型建立;使用全波段光谱建立的模型性能优于区间波段所建立模型。最终得到的最优模型对预测集进行预测时所得预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为0.035832,决定系数(coefficient of determination,R2)为0.972570。由此可以说明同步荧光光谱法结合PLS可实现原果汁含量的定量分析。     

傅里叶变换红外光谱结合化学计量法对香附水分、灰分和浸出物的快速测定

建立基于傅里叶变换红外光谱的香附水分、灰分和浸出物的快速测定模型。运用ANTARIS II FT-NIR Analyzer对60个香附样品进行近红外光谱采集。依照2015版药典中的方法测得60个香附样品的水分、灰分以及浸出物含量数据。运用TQ Analyst软件对所得香附的近红外光谱与试验所得的香附样品的水分、灰分以及浸出物含量数据建立快速测定的模型。所建立的香附水分、灰分、浸出物含量快速测定模型能较准确地对香附水分、灰分、浸出物含量进行识别与验证。其中香附水分含量模型R2为0.902 7,校正集预测均方差（root mean square error of calibration,RMSEC）为0.774,预测集的预测均方差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.521;香附灰分含量模型R2为0.988 4,RMSEC为0.061 9,RMSEP为0.058 5;香附浸出物含量模型R2为0.890 3,RMSEC为1.25,RMSEP为2.33。所建立的模型能够较准确地实现香附水分、灰分、浸出物含量的快速测定。     

小种红茶水浸出物近红外定量分析模型的建立

为实现近红外光谱技术在小种红茶中的快速无损检测,对76份有代表性的小种红茶按现行国家标准测定其水浸出物含量,采集样品的近红外光谱,采用OPUS 7.5软件,结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立小种红茶水浸出物含量的近红外定量分析模型。结果表明,所建立的水浸出物定量模型决定系数R2为95.73%,校正均方差(root mean square error of calibration,RMSEC)为0.629,验证均方差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.513。所建立的小种红茶水浸出物含量的近红外定量分析模型较为成功,模型预测效果较好,能够对小种红茶中水浸出物的含量进行快速地分析。     

近红外与表面增强拉曼光谱融合技术快速检测花生油中黄曲霉毒素B1

目的 在近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR)与表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)特征层数据融合的基础上构建偏最小二乘回归模型(partial least squares regression, PLSR)实现花生油中黄曲霉毒素B1 (aflatoxin B1, AFB1)含量的快速检测。方法 首先，分别采集待测样本的NIR与SERS光谱。其次，将采集的NIR与SERS光谱分别进行光谱预处理。然后，采用基于希尔伯特-施密特独立准则的变量空间迭代优化算法(Hilbert-Schmidt independence criterion based variable space iterative optimization, HSIC-VSIO)分别筛选NIR与SERS光谱的特征变量。最后，将筛选的特征变量进行融合并构建PLSR模型用于定量检测花生油中AFB1含量。结果 与NIR光谱数据、SERS光谱数据以及NIR与SERS光谱直接融合数据构建的PLSR模型相比，NIR与SERS光谱特征层融合数据构建的PLSR模型具有最佳的预测性能：校正集均方根误差(root mean squared error of calibration set, RMSEC)为0.1569，校正集决定系数(coefficient of determination of calibration set, )为0.9908，预测集均方根误差(root mean squared error of prediction set, RMSEP)为0.1827，预测集决定系数(coefficient of determination of prediction set, )为0.9854，性能偏差比(ratio of performance to deviation, RPD)为8.2761。将本方法与标准方法分别检测真实含有AFB1的花生油样本，结果表明两者的检测性能无显著性差异(P=0.84>0.05)。结论 本方法可实现花生油中AFB1含量的快速、高精度定量检测，也验证了NIR与SERS光谱融合的可行性与有效性。     

基于高光谱成像技术快速检测茶叶茶多酚含量

目的 为了快速、无损的检测茶叶中茶多酚含量,建立一种精确、高效的多元校正模型。方法 首先利用高光谱成像技术采集单纵茶叶的光谱数据,其次通过二维相关光谱(two-dimensional correlation spectroscopy techniques,2D-COS)波段筛选算法提取特征光谱,最后结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立茶多酚的预测模型,并与全波段模型进行对比。结果 经二维相关光谱算法所提取后的特征波段所建立的模型预测效果优于全波段模型。茶多酚的决定系数(correlation coefficient of cross-validation,R2)从0.89上升到0.94,预测值均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)也从2.37%下降到2.16%。结论 表明二维相关光谱波段筛选算法有效的提取茶多酚的特征波段,对茶叶茶多酚含量的快速、无损预测具有可行性。     

基于近红外光谱法快速测定许氏平鲉脂肪和 水分含量的方法研究

目的建立近红外光谱法结合偏最小二乘法测定许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,以期简便、快速地对许氏平鲉进行品质分析与评价。方法采用常规分析手段测定70个样品的脂肪和水分含量,同时采集其近红外光谱数据,结合偏最小二乘法(partial least square,PLS)建立许氏平鲉鱼肉中脂肪和水分的定量预测模型,并对比不同光谱预处理方法、光谱范围和因子数对定量预测模型的影响。结果光谱经Savitzky-Golay(S-G)和标准正态变量变换(standardized normal variate,SNV)预处理后,在5341.85~4007.36 cm~(-1)、6556.79~5345.71cm~(-1)和8651.10~7162.33 cm~(-1)光谱范围内,选取主因子数10,建立脂肪的校正模型性能最优;光谱经过SNV预处理后,在8886.38~4061.35cm~(-1)光谱范围内,分别选取主因子数为9时,建立的水分的校正模型性能最优。脂肪和水分含量相对最优PLS模型的校正集相关系数分别为0.9918和0.9912,校正标准偏差分别为0.2680和0.3300,交叉验证相关系数分别为0.9820和0.9810,交叉验证均方差分别为0.3980和0.4850,验证集相关系数分别为0.9804和0.9798,验证集均方差分别为0.3260和0.3070。结论本方法可较为准确地预测许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,能够满足快速分析评价许氏平鲉品质的要求。     

速溶普洱茶中水分、咖啡碱和茶多酚含量近红外光谱快速测定方法的建立

以随机抽取的42个市售速溶茶产品为研究对象,采用近红外光谱分析技术并结合偏最小二乘法(PLS)对其水分、咖啡碱和茶多酚含量进行定标建模分析。建模结果以校正集相关系数(R_c)、校正集均方根误差(RMSEC)、交互验证相关系数(R_cv)和交互验证均方根误差(RMSECV)为指标评价模型的优劣。结果表明,水分较为理想的定标模型R_c=0.9266,RMSEC=0.6439,R_cv=0.8809,RMSECV=0.8509;咖啡碱的最优定标模型R_c=0.9964,RMSEC=0.1337,R_cv=0.9543,RMSECV=0.4958;茶多酚较为理想的定标模型R_c=0.9845,RMSEC=1.2097,R_cv=0.9679,RMSECV=1.8083。经验证集样品检验,水分、咖啡碱、茶多酚的预测相关系数分别是0.9050、0.9350、0.9557,与实际测定值吻合度较高,可为速溶普洱茶制品理化成分的快速检测提供参考。     

高光谱图像感兴趣区域对苹果糖度模型的影响

高光谱图像技术作为一种强有力的新兴技术,已应用于食品农产品品质与安全检测研究,然而高光谱图像中感兴趣区域形状大小的选择直接影响着检测的精度和稳定性。首先采集苹果330~1100 nm的高光谱图像,分别提取不同大小的圆形感兴趣区域和方形感兴趣区域的平均光谱,经光谱预处理以消除噪声及无关信息的影响,然后采用偏最小二乘法分别建立苹果的糖度定量分析模型,并以独立样本的预测集进行验证,分析感兴趣区域形状大小对高光谱图像建模精度的影响。结果表明,提取直径为150像素的圆形感兴趣区域建立的苹果糖度模型精度最高,预测能力最强,校正集相关系数Rc为0.9305,校正均方根误差RMSEC为0.4331,预测集相关系数Rp为0.9232,预测均方根误差RMSEP为0.4568。研究表明,针对研究对象选择合适形状和大小的感兴趣区域,对提高模型精度、发挥高光谱图像的技术优势具有重要意义。     

近红外光谱分析技术在泡芙水分测定中的研究

水分含量快速测定是保证泡芙制作品质的重要需求。利用IAS Online-S100型在线近红外光谱分析仪,采集了130个建模集样品和30个验证样品的近红外光谱,结合光谱预处理和偏最小二乘法建立泡芙水分定量分析模型。研究结果表明,采用移动窗口平滑（平滑点数为11）+SNV法进行光谱预处理,主因子数为9的条件下,模型的决定系数R2、校正集均方根误差（RMSEC）、交互验证均方根误差（RMSECV）和预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.88、0.49%、0.55%、0.57%。模型的预测误差在±1.3以内,精度满足工厂的使用需求。     

近红外光谱技术结合波段筛选用于白酒基酒总酯定量分析

采用近红外光谱（NIRS）分析技术对白酒基酒中的总酯含量进行定量分析,通过偏最小二乘法（PLS）法建立分析模型,同时后向间隔偏最小二乘法（BiPLS）对整个谱区进行光谱特征波段筛选。用决定系数（R2）、校正均方根误差（RMSEC）以及预测均方根误差（RMSEP）对模型进行评价。结果表明：特征波段筛选能够对基酒总酯模型起到显著的优化作用,模型的决定系数R2从0.484提升至0.937,RMSEC及RMSEP值分别从0.490、0.476降低至0.172和0.177,在减少模型复杂程度的同时,有效地提高了模型的稳定性与准确度,经过基酒盲样验证,说明波段优化所建立的模型有较为准确的预测结果。     

近红外透射光谱分析油茶籽油掺入豆油的研究

采用傅里叶近红外透射光谱技术,应用于不同比例(0%～50%)的豆油和油茶籽油的二元体系样品,通过各种光谱预处理方法和回归方法的优化,建立了检测油茶籽油中掺杂豆油含量的近红外光谱的定量模型。以"二阶导数+Norris derivative filter"的最佳预处理方法和PLS的回归方法所建模型最佳,其校正相关系数(Rc)和校正标准误差(RMSEC)分别为0.999 99、0.057 70;交叉检验相关系数(Rcv)和交叉检验校准误差(RMSECV)分别为0.999 99、0.071 9;最优波段为5 037.16～4 728.60 cm-1、7 852.72～7 089.04 cm-1、8 577.82～8 323.26 cm-1;最佳主因子数为6。另外,经外部验证15份随机样品的化学值和NITS预测值的相关系数(R2)为0.998。表明近红外透射光谱法能够快速、准确地定量分析掺假油茶籽油中豆油的含量(范围为0%～50%)。     

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。     

近红外光谱在虫草菌丝体腺苷和多糖含量检测中的应用

目的 利用近红外光谱技术建立蝙蝠拟青霉菌丝体中腺苷和多糖含量的定量分析模型。方法 采用常规方法对蝙蝠蛾拟青霉菌丝体中腺苷和多糖含量进行测定, 利用近红外光谱技术建立测定菌丝体中腺苷和多糖含量的相关模型, 并通过蒙特卡罗偏最小二乘法(Monte Carlo Partial Least Square, MCPLS)和可移动窗口偏最小二乘法(Moving Window Partial Least Square, MWPLS)对模型进行优化。结果 该模型校正集预测值和真实值间的相关系数(Rc)分别为0.9400和0.8781, 预测均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction Set, RMSEP)分别为0.5949和1.6617, 校正均方根误差(Root Mean Square Error of Calibration Set, RMSEC)分别为0.5844和1.5572。结论 该模型的稳健性、拟合度和预测能力均能达到令人满意的程度, 该方法可以推广应用到其他发酵产品的检测。     

基于特征性分子组成对不同海洋源肽粉的快速分类鉴别

目的 从不同海洋源肽粉的特征分子组成出发,建立其快速分类鉴别模型。方法 以牡蛎肽粉 (oyster peptide powder, OPP)、海参肽粉 (sea cucumber peptide powder, SCPP)、南极磷虾肽粉 (Antarctic krill peptide powder, AKPP) 和鱼皮胶原肽粉 (fish skin collagen peptide powder, FSCPP) 4种最具代表性的海洋源肽粉为研究对象,基于单糖分子组成以及傅里叶变换红外光谱 (fourier transform infrared spectroscopy, FTIR) 差异,结合主成分分析 (principal component analysis, PCA) 和正交偏最小二乘判别分析 (orthogonal partial least-squares discriminant analysis, OPLS-DA) 等化学计量学分析手段对肽粉进行快速分类鉴别。结果 基于总糖和单糖分子组成的PCA模型可以实现四类海洋源肽粉的分类鉴别;基于红外光谱的OPLS-DA模型能够对四类肽粉进行有效分类鉴别,1209~976 cm-1、1853~1309 cm-1和3545~2700 cm-1是对分类具有显著贡献作用的红外波段。此外,将红外光谱与总糖及单糖组成数据融合,能够进一步提高OPLS-DA模型的分类效果。结论 快速分类鉴别模型可为肽粉的质量控制和掺假检测提供参考。