基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择

波段选择是高光谱图像降维的重要手段,将偏最小二乘法引入到高光谱图像波段选择中来,提出一种基于偏最小二乘法的波段选择方法.首先用偏最小二乘法计算训练集样本的潜在向量,接着分析波段与潜在向量的相关程度以确定各波段对于图像分类的重要程度,最后分析候选波段的相关度,获得最终选择波段.实验结果表明,与其他现有波段选择方法相比,该...     

偏最小二乘法同时测定食醋的有效成分和防腐剂的含量

偏最小二乘方法建立近红外光谱与组分浓度的多元校正模型,用于同时快速测定食醋的有效成分(总酸)和防腐剂(苯甲酸)含量。采用透射模式,样品不经任何处理测定近红外光谱。用17个食醋样品建立偏最小二乘法(PLS)模型,用3个样品作为预测样品以评估PLS模型。结果:食醋中的总酸和苯甲酸在2 125～2 325 nm区域之间,与光谱有良好的线性关系,总酸的PLS模型中,隐变量为3时,预测均方根误差0.038 7 g·L~(-1),总酸含量与光谱的线性相关系数达到0.999 7,相对预测误差5.89%;苯甲酸的PLS模型中,隐变量为6时,预测均方根误差降至0.013 8 g·L~(-1),苯甲酸含量与光谱的线性相关系数达到0.999 8,相对预测误差降至4.29%。     

基于近红外光谱的煤粉样品定量检测研究

针对煤质快速在线检测的需求,采用傅里叶变换近红外光谱结合不同的光谱预处理方法,即平滑处理方法、微分方法、多元散射校正方法、标准归一化处理方法分别建立了煤粉样品的水分、灰分和挥发分的偏最小二乘模型,并对模型的检测结果进行了十字交叉验证。结果表明,基于25点平滑处理方法建立的水分偏最小二乘模型较优,基于标准归一化处理方法建立的灰分偏最小二乘模型最佳,基于5点平滑处理方法建立的挥发分偏最小二乘模型精度最高,验证了应用傅里叶变换近红外光谱技术定量分析煤粉指标的可行性。     

基于近红外光谱的水蜜桃采摘期的鉴别方法

提出了一种利用近红外漫反射光谱技术结合光纤传感技术建立水蜜桃采摘期的鉴别方法.从无锡阳山镇的某大棚采摘了距最佳采摘期天数为3,2,1以及处于最佳采摘期的水蜜桃各48个,用近红外光谱仪对样品进行了光谱采集.对原始光谱进行平滑、一阶微分和多元散射校正预处理,采用主成分分析(PCA)结合偏最小二乘(PLS)法建立了水蜜桃采摘期的鉴别模型.研究显示:一阶微分和平滑组合预处理后的鉴别模型效果最好,校正集模型和预测集模型的决定系数分别为0.9279和0.9138;模型的内部交叉验证均方差(RMSECV)和预测均方根偏差(RMSEP)分别为0.3003和0.3349;水蜜桃样品校正集和预测集的鉴别正确率分别为95.13%和93.75%.结果表明:利用近红外漫反射光谱技术对水蜜桃采摘期的鉴别具有很好的应用前景.     

近红外光谱技术快速测定当归中藁本内酯含量

基于近红外光谱技术,运用偏最小二乘回归(PLSR)方法实现当归中藁本内酯含量的快速、无损检测.采用高效液相色谱(HPLC)法测定当归中藁本内酯含量,一阶导数结合正交信号校正对原始光谱进行预处理,建立当归近红外光谱和藁本内酯含量之间的最小二乘回归定量分析模型.结果表明:模型在校正集上的均方根误差(RMSEE)、交叉验证均方根误差(RMSECV)和决定系数R2分别为0.199 9,0.3489和0.9932,在预测集上的预测均方根误差(RMSEP)和决定系数R2分别为0.23和0.9941.方法具有简单、快速、不破坏样品等特点,可用于当归中藁本内酯含量的快速检测.     

基于PLSDA对中红外透射法压片过程中溴化钾与样品质量配比的研究

在中红外透射法测量样品时,基质溴化钾(KBr)与样品的合理压片过程能有效避免量测光谱出现克里斯坦森效应。但由于缺乏足够的量测光谱的先验信息,压片时KBr和样品之间合理质量配比的选择在很大程度上取决于经验值,可能造成样品的真实光谱存在信息差异。为解决该问题,本文应用偏最小二乘判别分析(PLSDA)的模式识别方法在没有先验信息的情况下,对样品原始光谱及处理光谱数据进行差异信息提取建立模型,探讨中红外透射法中KBr和样品之间合理质量配比。对四组实验数据的分析结果均表明,在样品与KBr质量配比的范围为3:194～3:204时,KBr的量对实验结果影响较小,为压片中较好的质量配比。本文为中红外透射法测定样品提供一定参考意义,同时也是PLSDA在实验条件优化方面的新应用。     

NIR和ATR-FTIR光谱技术在萝卜农残检测中的应用

研究了近红外(NIR)光谱技术和衰减全反射傅里叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术在萝卜农药残留检测中的应用。为了从不同角度分析,分别使用偏最小二乘(PLS)法和BP神经网络建立了数学模型。经最小—最大归一化方法优化后的NIR光谱数据的PLS法模型标准差为:RMSEC=0.289,RMSEP=0.335,BP神经网络模型标准差为:RMSEC=0.436,RMSEP=0.610。矢量归一化方法优化后的ATR-FTIR光谱数据的PLS法模型标准差为:RMSEC=0.168,RMSEP=0.127,BP神经网络模型标准差为:RMSEC=0.100,RMSEP=0.106。结果表明:ATR-FTIR的农药残留检测精度高于NIR光谱技术,ATR-FTIR光谱技术在农药残留检测方面有实际应用潜能和优势。     

基于气质与PLS-DA对新疆薰衣草精油判别分析

【目的】为了辨别新疆伊犁地区不同品种薰衣草精油,评价精油的品种品质。【方法】采用气相色谱质谱对3个品种的66个薰衣草精油样品进行测定,利用气相色谱质谱化学指纹特征结合偏最小二乘判别(PLS-DA)化学计量学方法,对所有样品9个共有特征组分色谱峰面积的相对百分含量进行PLS-DA分析。【结果】由载荷分布图得到C-197(2)品种薰衣草精油的特征性变量为β-月桂烯、顺式-罗勒烯、芳樟醇,具有此类别最敏感的判别能力,而法国兰特征性变量是乙酸香叶酯,H-701的特征性变量是樟脑和乙酸芳樟酪。选取48个样品作为校正集建立PLS-DA判别模型,C-197(2)、法国蓝、H-701三个品种的回归曲线相关系数分别为0.877、0.975、0.939,样品辨别率为100%。通过PLS-DA模型对18个未知样品预测,3个品种的薰衣草精油样品的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1852、0.0865、0.1877,正确识别率为88.89%。【结论】气相色谱质谱结合偏最小二乘判别分析能够对不同品种的狭叶薰衣草精油有效的鉴别,可为新疆地区薰衣草精油自己的产地标识和精油质量标准提供一定的理论依据。     

基于独立成分的局部建模方法及其在近红外光谱分析中的应用研究

建立了一种基于独立成分分析的局部建模新方法,该方法首先将独立成分分析(ICA)用于近红外光谱的特征提取,然后,根据所提取的独立成分选择校正集中与预测样本相邻近的样本构成校正子集,建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型并对预测样本进行预测。将所提出的方法应用于烟草样品中尼古丁含量的测定,所得结果优于常用的全局建模方法。     

MIV方法在苹果糖度近红外分析中的应用

针对苹果糖度近红外光谱数据的特点,分析了基于BP神经网络和偏最小二乘PLS的苹果糖度定量预测模型建立方法:,将平均影响值方法:(mean impact value)引入到近红外波长选取的过程中来,并与联合区间偏最小二乘法结合,达到波长优选的目的:。首先,利用联合区间偏最小二乘算法,筛选出与苹果的糖度相关度较大的光谱波长数据,再利用PLS-BP方法:建立预测模型。在此模型基础上,使用平均影响值方法:,对参与建模的每个波长数据进行评价,选取影响值最大的一系列波长点,重新建立模型。模型变量数为124,校正均方根误差(RMSEC)为0.1740,验证均方根误差(RMSEP)为0.4565。结果:表明,校正均方根误差,利用平均影响值与联合区间偏最小二乘方法:结合,对光谱数据进行波长的筛选,可以降低模型复杂度,同时提高模型预测精度。     

甲酰胺水杨酰腙及取代物的稳定性和光谱的密度泛函研究

运用密度泛函理论在B3LYP/6-31G水平上对甲酰胺水杨酰腙及2种取代物进行了几何构型全优化,并对其稳定性和振动光谱进行了研究。在此基础上采用含时密度泛函方法(TD-DFT)计算了它们的第一激发态的电子跃迁能,得到最大吸收波长厘γ_(max)。计算表明,随着配体甲酰胺水杨酰腙的N原子的取代基数目增加,N原子与C原子生成的键级不断增加,合成配合物的可能性越来越大。N,N-二甲基甲酰胺水杨酰腙红外光谱的计算数据与实验值吻合。取代基的引入,导致最大吸收波长红移。     

基于可调谐激光光谱的气体传感系统的研究

为了准确快速的检测气体浓度,基于可调谐激光吸收光谱法,设计了一套气体传感系统.研制了带有光纤准直的透射式光学传感气室,采用半导体激光器作为光源,气体的吸收光谱信号由光电探测器接收,经锁相放大器检测出谐波信号,用二次谐波和一次谐波的比值来获得气体的浓度,消除了光强波动、粉尘及视窗污染的影响.实验表明,二次谐波和一次谐波的比值与气体浓度值之间的线性相关度可达0.9944,可以准确获得气体的浓度信息.     

红外和近红外光谱法在中药定性分析中的应用

目的:为中药的光谱研究提供参考.方法:综述了近年来红外和近红外光谱法在中药定性分析领域的应用,并对2种光谱技术的特点进行了比较a结果与结论:红外和近红外光谱法具有全面、快速、客观、无损等优点,为中药质量控制提供了新的思路.     

交流复阻抗谱微机自动化测量系统

组建由通用微型计算机控制的数字电桥为核心的阻抗谱自动化测量系统，实现了样品温度测控，阻抗测量和数据处理的自动化，该系统采用ＧＰＩＢ总线连接，软件设计采用模块结构和菜单方式，用ＢＡＳＩＣ和ＦＯＲＴＲＡＮ语言编程，为系统的维护，更新和扩充打下良好的基础。     

Novel approach for detection of toxic organophosphorus compounds

We report on a novel approach for the detection of toxic organophosphorus (OP) compounds using electrochemical and fluorescence spectroscopy. An electrochemical sensor device that employs gold (Au) interdigitated electrodes (IDT) on a glass substrate was used for the electrical impedance spectroscopy (EIS) of various OP compounds. Picomolar level detection of ethion, malathion, parathion and fenthion was made possible through EIS performed in the presence of benzodipyrido [3,2-a:2′3′-c] phenazine (BDPPZ). Quantitative detection of ethion, malathion, parathion and fenthion, based on different optical signals produced in the emission spectra, was obtained through fluorescence titration spectroscopy for concentrations as low as 1 pM, 1 nM, 1 μM and 10 μM, respectively.     

工业混合酚的拉曼光谱分析

尝试以拉曼光谱直接对工业混合酚中甲酚及二甲酚定性定量分析。用乙腈在2251cm^-1的C≡N伸缩振动峰作为内标,间甲酚在732 cm^-1处、对甲酚在839 cm^-1处以及2,6-二甲酚在667 cm^-1处的苯环变形振动选用为以上各组分各自的特征峰。通过实验得到乙腈与间甲酚、对甲酚、2,6-二甲酚的背反射显微拉曼相对拉曼截面,分别是（■σ/■Ω）732cm^-1/（■σ/■Ω）2251cm^-1=1.8416、（■σ/■Ω）667cm^-1/（■σ/■Ω）2251cm^-1=0.8557。分别对实验室模拟样及工业混合酚进行拉曼定量分析得到的结果与其他分析方法一致。     

Domain decomposition improvement of quark propagator estimation

Applying domain decomposition to the lattice Dirac operator and the associated quark propagator, we arrive at expressions which, with the proper insertion of random sources therein, can provide improvement to the estimation of the propagator. Schemes are presented for both open and closed (or loop) propagators. In the end, our technique for improving open contributions is similar to the “maximal variance reduction” approach of Michael and Peisa, but contains the advantage, especially for improved actions, of dealing directly with the Dirac operator. Using these improved open propagators for the Chirally Improved operator, we present preliminary results for the static-light meson spectrum. The improvement of closed propagators is modest: on some configurations there are signs of significant noise reduction of disconnected correlators; on others, the improvement amounts to a smoothening of the same correlators.     

A spectral-based method for reconstructing spatial distributions of soil surface temperature during simulated fire events

Heterogeneous heat was applied to a homogenous soil surface to simulate a natural fire event. Subsequently cooled soil samples were evaluated spectrally and a spectral-spatial cube was generated corresponding to the burned area. Heat-induced spectral changes associated with thermal effects on soil minerals were observed across the entire spectrum, including: soil color changes (iron-oxide transformation); shifting absorption bands (iron-oxide transformation and illite/calcite ratio); changes in spectral shape (illite/montmorillonite ratio); disappearing absorption features (unknown); and changes in the overall brightness (soot). A model was developed using Partial Least Squares (PLS) to predict maximum soil surface temperatures, measured using thermocouples, from soil spectral reflectance. Thus, this proof-of-concept study demonstrates that soil spectroscopy reveals important information about soil temperature history and as such, represents a promising tool for viewing fire events retrospectively.