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基于全透射近红外光谱的空心西瓜在线检测方法研究
1
作者 李佳琪 田喜 +2 位作者 王庆艳 何鑫 黄文倩 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1440-1447,共8页
西瓜具有很高营养价值,医学上具有解暑的功效。成熟度、甜度和是否空心是西瓜评价的关键指标,成为市场竞争力的重要因素,西瓜空心的筛选保证西瓜更高品质,提高市场竞争力。通过实验室自主研发的全透射近红外光谱设备采集307个西瓜光谱... 西瓜具有很高营养价值,医学上具有解暑的功效。成熟度、甜度和是否空心是西瓜评价的关键指标,成为市场竞争力的重要因素,西瓜空心的筛选保证西瓜更高品质,提高市场竞争力。通过实验室自主研发的全透射近红外光谱设备采集307个西瓜光谱。根据西瓜空心位置主要发生在瓜体中心的特点,创新性提出对光谱进行区域分割和权重处理。通过支持向量机(SVM)和偏最小二乘判别分析(PLSDA)算法分别挑选出最优的两种权重光谱,基于原始光谱、权重光谱以及进行多元散射矫正(MSC)和卷积平滑(SGS)预处理后的光谱,3种光谱采用SVM和PLSDA分别进行空心西瓜分类建模。结果显示,相比原始光谱建立的模型,通过预处理并不一定会加强模型效果,甚至会降低模型效果,通过两种权重光谱建立模型效果最好,准确率分别为96.74%(SVM)和92.39%(PLSDA),权重处理后的光谱相比原始光谱和其他两种预处理后的光谱具有更好的建模效果。采用SVM和PLSDA两种算法挑选出的权重光谱和原始光谱分别进行一维卷积神经网络(1D-CNN)建立分类模型,模型准确率分别为98.92%(SVM),96.77%(PLSDA)和95.70%(原始光谱)。结果表明,1D-CNN建模效果相比SVM和PLSDA建模效果更好,并且光谱分割和权重处理后的光谱在1D-CNN中仍然适用,效果相比原始光谱更好,此研究为空心西瓜无损在线分级检测提供了重要的技术支撑。 展开更多
关键词 全透射近红外光谱 空心西瓜 权重光谱 一维卷积神经网络(1D-CNN)
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基于DMD的阿达玛变换型近红外光谱仪快速处理系统设计与实现 被引量：1
2
作者 王硕 谢振坤 魏志鹏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期133-138,共6页
数字微镜器件(DMD)的近红外光谱仪,具有波长重复性好、分辨率高和抗振动性好等优点,广泛应用于食品安全和农业生产等领域的研究。随着DMD的微小型近红外光谱仪发展逐渐趋于成熟,仪器的成本和性能仍然是研发的关键。尽管大部分将重点放... 数字微镜器件(DMD)的近红外光谱仪,具有波长重复性好、分辨率高和抗振动性好等优点,广泛应用于食品安全和农业生产等领域的研究。随着DMD的微小型近红外光谱仪发展逐渐趋于成熟,仪器的成本和性能仍然是研发的关键。尽管大部分将重点放在了软件开发和检测方法的研究,而仪器硬件的处理速度至关重要。只有确保光谱仪能够快速准确的采集并传输数据,才能有效实现光谱分析。在多数研究中,阿达玛矩阵的生成和解码工作通常由上位机完成,并通过FLASH存储的方式导入模板。这种方式可能会限制采集一幅完整光谱数据的时间效率。为了提高光谱采集速度和信噪比,提出一种高速驱动DMD和快速数据采集的方法,并基于DMD微小型近红外光谱仪设计一套硬件电路系统。采用现场可编辑门阵列(FPGA)和ARM的架构,创新性地实现了奇偶阿达玛模板的生成与解码过程在嵌入式系统底层执行,加快了光谱分析的速度并提高信噪比。通过与市面上DMD型光谱仪对比,研究结果显示,所研发的光谱仪完成单次光谱的采集时间仅需214 ms,相比商用DMD型光谱仪,采集效率提升了4倍。在同等3 s的采集时间内,所研发光谱仪的信噪比为4600,相比商用DMD型光谱仪,信噪比提升了1.5倍。通过所研发的光谱仪对油菜籽样品进行光谱扫描,分析了油菜籽的脂肪、蛋白质和水分的含量,并采用偏最小二乘回归(PLSR)建立了相应的模型。油菜籽脂肪含量的校正相关系数为0.9865、预测相关系数为0.9672;蛋白质含量的校正相关系数为0.9854、预测相关系数系数为0.9636;水分含量的校正相关系数为0.9875、预测相关系数为0.9614。模型评估的结果表明,该光谱仪能够满足油菜籽成分检测的需求,验证该光谱仪在商业领域具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 数字微镜器件 近红外光谱仪 阿达玛 信噪比 嵌入式 油菜籽
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基于便携式近红外光谱仪建立苜蓿干草纤维品质预测模型
3
作者 杨松 岳嘉豪 +3 位作者 程柳洋 张淑枝 钟荣珍 骆雅萍 《动物营养学报》 北大核心 2025年第2期1376-1387,共12页
本试验旨在通过采用便携式近红外光谱仪构建我国甘肃地区苜蓿干草的纤维品质预测模型,以建立苜蓿干草品质的快速检测方法。选用来自甘肃地区的493份苜蓿干草样本,通过测定中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量并计算相对饲喂价值(R... 本试验旨在通过采用便携式近红外光谱仪构建我国甘肃地区苜蓿干草的纤维品质预测模型,以建立苜蓿干草品质的快速检测方法。选用来自甘肃地区的493份苜蓿干草样本,通过测定中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量并计算相对饲喂价值(RFV),采用Kennard-Stone算法将所有样本划分为校正集样本和预测集样本;然后采用蒙特卡洛交叉验证算法剔除校正集中的异常样本;再用不同预处理方法,使用光谱段(950~1650 nm)对不同品质参数进行偏最小二乘(PLS)法建模,确定各指标的最佳建模方法。结果表明:NDF含量预测模型的最佳预处理方法为无预处理,其预测决定系数(R_(p)^(2))和相对分析误差(RPD)分别为0.970和3.389;ADF含量预测模型的最佳预处理方法为SNV法,其R_(p)^(2)和RPD分别为0.984和5.430;RFV预测模型的最佳预处理方法为SNV法,其R_(p)^(2)和RPD分别为0.944和2.770。由此可知,本试验基于便携式近红外光谱仪建立的甘肃地区苜蓿干草NDF和ADF含量预测精准度较好,而RFV的预测精准度略差。 展开更多
关键词 苜蓿干草 便携式近红外光谱仪 纤维品质 预测模型
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基于可见光-近红外高光谱成像技术的文书朱墨时序检验
4
作者 李昌盛 高树辉 《分析测试学报》 北大核心 2025年第5期781-793,共13页
刑事文书检验领域中,文字墨迹与印章印文形成时序的分析是验证文书物证真伪的关键技术。该文基于可见光-近红外高光谱成像技术(Vis-NIR HSI)图谱合一优势,结合卷积神经网络(CNN)研究了朱墨时序的判别问题。在光谱影像形态分析的基础上,... 刑事文书检验领域中,文字墨迹与印章印文形成时序的分析是验证文书物证真伪的关键技术。该文基于可见光-近红外高光谱成像技术(Vis-NIR HSI)图谱合一优势,结合卷积神经网络(CNN)研究了朱墨时序的判别问题。在光谱影像形态分析的基础上,采集了42000个不同朱墨时序样品的高光谱数据,建立朱墨时序高光谱数据集。分别使用中值滤波、Savitzky-Golay平滑滤波、多元散射校正和归一化方法对样本光谱进行预处理;采用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样(CARS)对光谱进行特征波长选择,分别建立逻辑回归(LR)等若干二分类机器学习模型和一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,并比较了建模效果。实验结果显示,基于CARS方法提取的光谱特征波长建立的CARS-1D-CNN模型在训练集和测试集上的准确率分别达96.98%和95.54%,表明Vis-NIR HSI与1D-CNN结合能够有效识别朱墨时序。该方法与常规检验方法相互辅助、相互验证,能够提高朱墨时序检验鉴定的准确性和效率。 展开更多
关键词 可见光-近红外高光谱成像(Vis-NIR HSI) 文件检验 朱墨时序 机器学习 1D-CNN
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基于集成CSSOA-SVM的原油近红外光谱分析系统故障诊断方法
5
作者 刘克淳 陈夕松 胡云云 《石油炼制与化工》 北大核心 2025年第7期147-152,共6页
为解决原油近红外(NIR)光谱分析系统在故障诊断中存在的高维特征、易陷入局部最优解和诊断精准度不足等问题,提出了一种基于集成混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)优化支持向量机(SVM)模型参数寻优过程的CSSOA-SVM故障诊断方法,其克服SVM诊... 为解决原油近红外(NIR)光谱分析系统在故障诊断中存在的高维特征、易陷入局部最优解和诊断精准度不足等问题,提出了一种基于集成混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)优化支持向量机(SVM)模型参数寻优过程的CSSOA-SVM故障诊断方法,其克服SVM诊断精度较差、传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优的不足,而提升了收敛速率和分类能力;进而,结合AdaBoost学习框架集成多个CSSOA-SVM基分类模型,通过动态调整样本和基分类模型权重增强了模型对复杂故障模式的识别能力和模型稳定性。结果表明,集成CSSOA-SVM分类诊断模型对6种常见故障的诊断准确率达95.48%,相较传统方法在诊断准确率、模拟收敛速率和模型稳健性方面优势显著,为原油NIR光谱分析系统的故障诊断提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 原油近红外光谱分析系统 故障诊断 混沌麻雀搜索优化算法 支持向量机优化 集成学习
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基于可见-近红外光谱技术快速检测水质酸度
6
作者 苏涵君 李丽娜 《理化检验(化学分册)》 北大核心 2025年第3期249-256,共8页
为了满足快速、准确、在线持续检测水质酸度(pH)的需求,基于可见-近红外光谱(Vis-NIRS)技术,结合化学计量学方法,提出了一种水质酸度的快速检测方法。采集60个不同酸度水溶液样本的Vis-NIRS原始数据,分别采用Kennard-Stone(K-S)算法和光... 为了满足快速、准确、在线持续检测水质酸度(pH)的需求,基于可见-近红外光谱(Vis-NIRS)技术,结合化学计量学方法,提出了一种水质酸度的快速检测方法。采集60个不同酸度水溶液样本的Vis-NIRS原始数据,分别采用Kennard-Stone(K-S)算法和光谱-理化值共生距离(SPXY)算法进行样本集划分,运用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(1D)、二阶导数(2D)和正交信号校正(OSC)等方法对原始光谱数据进行预处理,并使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)算法进行特征波长筛选,建立并比较了不同的偏最小二乘法(PLS)定量分析模型,以确定最佳模型效果。结果表明,利用SPXY算法划分样本集,并经过SNV预处理和CARS筛选出特征波长,建立的水质酸度PLS定量分析模型性能较优,其预测集决定系数和预测均方根误差分别为0.9786和0.3803。参与建模的波长变量数由2860个减少至45个,极大地提高了模型的运算速率,方法能够实现对水质酸度的快速、准确检测。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱(Vis-NIRS) 水质酸度 预处理 竞争性自适应重加权算法 偏最小二乘法(PLS) 定量分析模型
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融合声振信号与可见近红外透射光谱的苹果轻度霉心病检测 被引量：1
7
作者 谷家辉 赖丽思 +1 位作者 王凯 张慧 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第23期259-267,共9页
针对单一方法对苹果轻度霉心病检测精度较低的问题,提出基于近红外透射光谱和声振技术的异源信息融合方法,以提升对苹果轻度霉心病的判别能力。针对近红外光谱信号,首先分析不同预处理和特征提取方法对建模效果的影响,完成光谱特征波段... 针对单一方法对苹果轻度霉心病检测精度较低的问题,提出基于近红外透射光谱和声振技术的异源信息融合方法,以提升对苹果轻度霉心病的判别能力。针对近红外光谱信号,首先分析不同预处理和特征提取方法对建模效果的影响,完成光谱特征波段的选择。针对声振信号,利用YSV工程测试与信号分析软件和Pearson相关系数优选7个时域特征。随后,通过特征拼接将光谱特征波段与时域特征组成融合特征向量,分别采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)和CNN-LSTM基于单一源特征和融合特征构建判别模型。通过模型性能分析,融合了近红外透射光谱15个特征波段与7个时域特征的CNN-LSTM组合模型对于轻度霉心病的判别性能最优,测试集的准确率、召回率、特异性和F1分数分别达到了98.31%、97.06%、97.06%和97.90%。实验结果证明本研究提出的可见近红外透射光谱与声振信号特征融合方法可以有效提高苹果轻度霉心病的判别准确率。 展开更多
关键词 可见近红外透射光谱 声振信号 苹果霉心病 特征融合 卷积神经网络-长短时记忆网络
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基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法
8
作者 刘先锋 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期134-140,共7页
为了提高对三维散乱人体运动的重构能力,提出一种基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法。通过针孔成像构建近红外光谱成像模型,并结合人体关键点建立二维姿态变换模型,生成虚拟人体动画。引入了姿态引导的人物图像生成方... 为了提高对三维散乱人体运动的重构能力,提出一种基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法。通过针孔成像构建近红外光谱成像模型,并结合人体关键点建立二维姿态变换模型,生成虚拟人体动画。引入了姿态引导的人物图像生成方法,并结合SURF特征估计和兴趣点重构技术,建立了人体姿态动态的重构匹配模型,实现了人物关节点与捕获数据节点的匹配。采用Hessian矩阵和扩展窗口技术,提取人体运动点的红外成像光谱特征,并利用自校准注意力块(Self-calibrating attention block,SCAblock)模块对特征进行动态修正,进一步提高特征表示的准确性和鲁棒性。将提取的红外成像光谱特征应用于人体行为识别任务中,通过构建参数量与运算复杂度模型,优化行为识别算法的效率和性能。采用四元数向量插值方法对人体姿态进行平滑处理,以提高行为识别的准确性和连续性。仿真测试表明,该方法在采样频率为30 Hz时表现最佳,能细致捕捉人体运动点特征,为行为识别任务提供了丰富的信息,取得了显著的效果。 展开更多
关键词 近红外成像光谱 人体姿态分析 HESSIAN矩阵 四元数向量插值方法 行为识别
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基于便携式近红外光谱仪的鸡饲料中微塑料定性定量分析
9
作者 刘一诺 霍正婷 +3 位作者 杨仁杰 董桂梅 于亚萍 李留安 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1123-1130,共8页
采用便携式近红外(NIR)光谱仪对被微塑料(MPs)污染的鸡饲料样品进行定性和定量分析。共制备了鸡饲料样品244份,包括未被MPs污染的鸡饲料样品61份和分别被聚丙烯(PP)、聚氯乙烯(PVC)和聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)污染的鸡饲料样品(质量分... 采用便携式近红外(NIR)光谱仪对被微塑料(MPs)污染的鸡饲料样品进行定性和定量分析。共制备了鸡饲料样品244份,包括未被MPs污染的鸡饲料样品61份和分别被聚丙烯(PP)、聚氯乙烯(PVC)和聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)污染的鸡饲料样品(质量分数均为0.01%~0.8%)183份。基于便携式近红外光谱仪(波长范围900~1700 nm)采集所有样品的近红外光谱,随机选择1/3样品作为预测集,剩余2/3样品作为校正集,并采用偏最小二乘法建立定性定量分析鸡饲料中MPs的数学模型。对于定性模型:多元散射处理所建模型的性能最佳,对校正集和预测集样品的判别正确率分别为99.38%和100%;对于定量偏最小二乘回归(PLSR)模型:遗传算法(GA)在波长选择方面对提高鸡饲料中MPs定量模型的预测性能展现出显著优势,GA-PLSR模型对3种MPs的预测相关系数(R_(p))均超过0.8737,残余预测偏差比(RPD)均超过2.7090。结果表明:基于便携式近红外光谱仪定性定量分析鸡饲料中MPs是可行的。该研究为饲料中MPs检测提供了一种低成本的快速检测方法。 展开更多
关键词 便携式近红外光谱仪 微塑料(MPs) 鸡饲料 化学计量学 定性定量分析
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基于近红外光谱的梨果实口感指数无损检测研究
10
作者 武新 刘京威 付兴兰 《保鲜与加工》 北大核心 2025年第4期106-115,共10页
口感指数(TI)由可溶性固形物含量(SSC)与可滴定酸(TA)含量的比值表示,用于衡量梨的口感、成熟度和风味。为了快速准确地检测梨果实的TI,采用近红外光谱技术结合多元分析算法,通过微型近红外光纤光谱仪采集195份雪梨样品的漫反射光谱数据... 口感指数(TI)由可溶性固形物含量(SSC)与可滴定酸(TA)含量的比值表示,用于衡量梨的口感、成熟度和风味。为了快速准确地检测梨果实的TI,采用近红外光谱技术结合多元分析算法,通过微型近红外光纤光谱仪采集195份雪梨样品的漫反射光谱数据,并对TI值进行全局数值变换。使用遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)、自举软收缩(BOSS)算法及蒙特卡洛竞争性自适应重加权采样法选取特征波长数据,结合偏最小二乘回归法建立定量预测模型。结果表明,基于GA-BOSS选取的22个特征波长建立的PLSR模型表现出较高的性能,校正集和预测集的相关系数(Rc和Rp)分别为0.971和0.983,模型具有较高的拟合效果和预测准确度。该方法实现了梨果实TI的快速、无损检测,为梨品质的实时监测提供了一种可行的技术方法。 展开更多
关键词 雪梨 口感指数 近红外漫反射光谱 遗传算法 自举软收缩算法 偏最小二乘回归法
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基于近红外光谱技术的雪茄晾制烟部位-等级识别研究
11
作者 郑元仙 赵刚 +8 位作者 贾燕超 段杰 张永俊 张定里 周厚发 普晶 段宏 文涛 黄进生 《南方农机》 2025年第4期10-14,共5页
【目的】探究近红外光谱与雪茄晾制烟部位-等级之间的关系,为雪茄晾制烟部位-等级的快速识别提供参考。【方法】以雪茄晾制烟部位-等级模型为研究对象,选取253个雪茄晾制烟样本数据作为训练集,分别基于PLS-DA模型和ResNeXt18模型构建了... 【目的】探究近红外光谱与雪茄晾制烟部位-等级之间的关系,为雪茄晾制烟部位-等级的快速识别提供参考。【方法】以雪茄晾制烟部位-等级模型为研究对象,选取253个雪茄晾制烟样本数据作为训练集,分别基于PLS-DA模型和ResNeXt18模型构建了雪茄晾制烟部位-等级识别模型,并以109个雪茄晾制烟样本数据作为测试集,评估上述两种模型的识别效果。【结果】PLS-DA模型在测试集上的分类平均准确率为0.743,ResNeXt18模型在测试集上的分类平均准确率达到了0.807,ResNeXt18模型对于雪茄晾制烟各部位-等级的识别效果要优于PLS-DA模型。【结论】基于近红外光谱数据和ResNeXt18模型进行建模可实现对雪茄晾制烟部位-等级的快速识别,且有助于雪茄晾制烟后续发酵过程对时间和环境温度的统一调控,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 手持式近红外光谱仪 雪茄 晾制烟 部位-等级 模型
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肉羊浓缩饲料粗蛋白质含量近红外光谱预测模型的建立
12
作者 纳嵘 朱海辉 《饲料博览》 2025年第2期9-12,共4页
研究旨在构建肉羊浓缩饲料粗蛋白质含量的近红外光谱预测模型。研究中采集肉羊浓缩饲料样本100份,结合改进最小二乘回归法(MPLS),构建肉羊浓缩饲料粗蛋白质含量的近红外定量预测模型。模型建成后,通过内部验证和外部验证对模型进行评价... 研究旨在构建肉羊浓缩饲料粗蛋白质含量的近红外光谱预测模型。研究中采集肉羊浓缩饲料样本100份,结合改进最小二乘回归法(MPLS),构建肉羊浓缩饲料粗蛋白质含量的近红外定量预测模型。模型建成后,通过内部验证和外部验证对模型进行评价。结果表明:肉羊浓缩饲料粗蛋白质含量近红外光谱预测模型的内部交叉验证标准误差(SECV)为0.1412,交叉验证相关系数(1-VR)为0.8953,外部交叉验证相对分析误差(RPDV)为3.01。表明近红外光谱预测模型可以准确预测肉羊浓缩饲料中粗蛋白质含量。 展开更多
关键词 近红外光谱分析(Near infrared spectroscopy NIRS) 浓缩饲料 粗蛋白质 预测
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基于全透射可见-近红外光谱的西瓜糖度在线检测研究
13
作者 王贺功 黄文倩 +3 位作者 蔡仲磊 严忠伟 黎胜 李江波 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1710-1717,共8页
糖度是评价西瓜品质的重要指标之一,影响着西瓜的受欢迎程度和销售价格。但体积大、皮厚的自然生物特征为西瓜糖度的快速、无损评估带来了挑战。为探索西瓜糖度快速无损检测,选择230个西瓜作为试验样本,使用自行研制的全透射可见-近红... 糖度是评价西瓜品质的重要指标之一,影响着西瓜的受欢迎程度和销售价格。但体积大、皮厚的自然生物特征为西瓜糖度的快速、无损评估带来了挑战。为探索西瓜糖度快速无损检测,选择230个西瓜作为试验样本,使用自行研制的全透射可见-近红外光谱系统在线采集西瓜光谱数据,在线检测过程中保持光谱连续检测点在西瓜的赤道部位,并分别测量西瓜整果糖度和中心糖度作为理化糖度参考值。首先对样本在线检测过程中产生的多条光谱数据进行均值化处理,并选取波长范围690~1100 nm的光谱数据,使用蒙特卡洛方法剔除其中的异常样本,使用多种预处理方法(SNV、SG平滑等)对光谱数据优化,并采用SPXY算法划分样本校正集和预测集以减小因西瓜内部糖度分布差异造成的影响;基于优化的光谱数据构建了线性PLSR模型和非线性LS-SVM模型预测西瓜中心糖度和整果糖度。结果表明,基于SNV和SG组合法预处理光谱构建的LS-SVM模型预测西瓜整果糖度效果最好,其校正集相关系数R C=0.92,建模均方根误差RMSEC=0.37°Brix;预测集相关系数R P=0.88,预测均方根误差RMSEP=0.40°Brix。进一步使用特征波段挑选算法(CARS、UVE、SPA等)对光谱数据优化,结果显示构建的模型效果更好,其中使用CARS和UVE组合算法选取的特征波长构建LS-SVM模型预测西瓜整果糖度时效果最好,其校正集相关系数R C=0.94,校正均方根误差RMSEC=0.31°Brix;预测集相关系数R P=0.91,预测均方根误差RMSEP=0.37°Brix,且建模变量从1524个特征变量缩减到39个特征变量。该研究为实际生产中西瓜糖度快速无损检测应用提供了参考。 展开更多
关键词 全透射光谱 在线检测 西瓜 糖度 模型构建
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近红外光谱联合化学计量学在柑橘类水果质量无损检测方面的最新研究及应用进展 被引量：7
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作者 李晋 张琛 +2 位作者 刘红 张伟清 何鸿举 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期367-379,共13页
柑橘类水果以其诱人的风味和高保健作用而备受消费者青睐。面对日益增长的市场份额,以及对口感、质量的双重需求,高品质柑橘类水果成为消费偏爱。快速检测技术的研发应用可为柑橘类水果的安全生产和消费保驾护航。近红外(near-infrared,... 柑橘类水果以其诱人的风味和高保健作用而备受消费者青睐。面对日益增长的市场份额,以及对口感、质量的双重需求,高品质柑橘类水果成为消费偏爱。快速检测技术的研发应用可为柑橘类水果的安全生产和消费保驾护航。近红外(near-infrared,NIR)光谱技术作为一种无损、便捷、高效的绿色检测技术,已被广泛用于水果质量检测研究。文章全面归纳综述了近5年来NIR光谱技术结合化学计量学在柑橘类水果内部成分、外部缺陷、活性物质、病害、品种、分类、产地等方面的检测研究及应用进展,阐明了NIR光谱技术在柑橘类水果质量检测应用方面的发展趋势并提出了相关建议,为完善光谱技术检测柑橘类水果理论和研发专用水果检测设备提供方法借鉴。 展开更多
关键词 近红外 光谱 柑橘 检测 品质
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花生含油量全基因组选择及近红外光谱筛选的育种技术探究
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作者 鲁清 刘浩 +7 位作者 李海芬 王润风 黄璐 梁炫强 陈小平 洪彦彬 刘海燕 李少雄 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期969-980,共12页
花生含油量对单位面积产油量至关重要。该性状受多个微效基因控制,但可用的紧密连锁标记十分有限,传统的分子标记辅助选择育种准确性不高。全基因组选择作为一种新的育种方法,可实现对数量性状的早期预测;近红外光谱分析可对作物品质性... 花生含油量对单位面积产油量至关重要。该性状受多个微效基因控制,但可用的紧密连锁标记十分有限,传统的分子标记辅助选择育种准确性不高。全基因组选择作为一种新的育种方法,可实现对数量性状的早期预测;近红外光谱分析可对作物品质性状(如含油量等)进行无损检测。通过两者优势互补,建立花生含油量全基因组选择和近红外光谱筛选联合的育种技术,探讨影响花生含油量全基因组选择预测准确性的因素,为花生分子育种奠定理论基础。本研究以216个重组自交系为材料构建训练群体;分别以139、464和505株F_(2)、F_(3)和F_(4)为材料构建育种群体;利用自主开发的“PeanutGBTS40K”液相芯片进行基因分型,开展含油量全基因组选择育种模型分析;通过联合全基因组选择和近红外光谱筛选技术,开展花生含油量性状的育种应用,并评价其育种效果。结果显示,对训练群体进行基因分型后,总共获得30,355个高质量SNPs,并用于11个全基因组预测的模型选择分析。含油量预测准确性最高的模型为rrBLUP,其次是randomforest和svmrbf。以重组自交系为预测群体,F_(2)、F_(3)和F_(4)各世代含油量的预测准确性分别为0.116、0.128和0.119;以重组自交系叠加上一轮的育种群体为预测群体,各世代含油量的预测准确性分别为0.116、0.131和0.160。全基因组选择联合近红外筛选要比单独的全基因组选择对各世代的含油量选择效果提高1.8%、2.7%和3.4%;与单独的近红外筛选相比,差异不显著(0.10%、0.06%和0.07%);而近红外筛选与全基因组选择相比,含油量可显著提高1.7%、2.6%和3.3%。通过联合全基因组选择和近红外光谱筛选育种,F_(3)和F_(4)分别比F_(2)的含油量提高1.2%和1.0%。F_(4)总共获得16个入选改良株系,有10个株系含油量≥55.0%,其中2个株系(SF_(4)_201和SF_(4)_379)的理论产量分别比对照增产7.0%和11.1%。本研究通过建立花生含油量性状的全基因组选择-近红外光谱筛选联合育种技术,可有效实现花生含油量性状的遗传改良。 展开更多
关键词 花生 含油量 全基因组选择 近红外光谱分析 基因组育种值
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近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析 被引量：31
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作者 于海燕 应义斌 +2 位作者 傅霞萍 陆辉山 徐惠荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期920-923,共4页
应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合... 应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。 展开更多
关键词 近红外透射光谱 判别分析 酒龄 定性分析
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利用近红外透射光谱技术测定小麦品质性状的研究 被引量：54
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作者 陈锋 何中虎 +3 位作者 崔党群 赵武善 张艳 王德森 《麦类作物学报》 CAS CSCD 2003年第3期1-4,共4页
为了研究小麦品质性状的快速测试方法,本试验以2002年来自全国各地的426个小麦品种为材料,利用近红外光谱透射仪(NITS)分析了小麦籽粒水分、蛋白质含量、硬度和面粉的干、湿面筋含量、灰分含量、SDS及Zeleny沉淀值等8项指标,根据定标集... 为了研究小麦品质性状的快速测试方法,本试验以2002年来自全国各地的426个小麦品种为材料,利用近红外光谱透射仪(NITS)分析了小麦籽粒水分、蛋白质含量、硬度和面粉的干、湿面筋含量、灰分含量、SDS及Zeleny沉淀值等8项指标,根据定标集样品化学分析数据和吸收光谱建立了定标模型,并获得了较高的预测集决定系数(0.70～0.97)和较低的标准误差(0.05～11.18)。同时,选用了一批有代表性的预测集样品对模型进行了预测,结果表明,近红外光谱技术用于测试小麦品质是可行的,能够用于育种的早代选择。 展开更多
关键词 小麦 品质性状 测定 近红外透射光谱技术 预测集样品 定标模型 定标集样品
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单粒活体稻谷种子直链淀粉含量的近红外透射光谱分析 被引量：22
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作者 肖昕 陈奕 +3 位作者 罗文永 刘彦卓 毛兴学 李晓方 《中国水稻科学》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期287-290,共4页
利用FOSSTecator公司的Infratec 12 5 5型带单粒定标器的近红外谷物分析仪 ,对 2 2 2粒单粒稻谷进行扫描并测定了直链淀粉含量的参比数据。借助于功能强大的近红外定标器软件 (WinISI) ,采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法... 利用FOSSTecator公司的Infratec 12 5 5型带单粒定标器的近红外谷物分析仪 ,对 2 2 2粒单粒稻谷进行扫描并测定了直链淀粉含量的参比数据。借助于功能强大的近红外定标器软件 (WinISI) ,采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较 ,优化得到了单粒水稻种子直链淀粉含量测定的近红外定标方程。其定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差 (SECV)、检验工作标准误差 (SEP)和定标相关系数 (RSQ)分别为 2 .82 8、3.0 88、2 .792、0 .848。 展开更多
关键词 直链淀粉 含量 近红外透射光谱分析 水稻 单粒种子
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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：29
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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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用近红外透射光谱技术测定精米蛋白质含量研究 被引量：24
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作者 肖昕 谢新华 +4 位作者 毛兴学 罗文永 陈建伟 刘彦卓 李晓方 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期43-45,共3页
应用近红外透射光谱技术,采用3种不同回归统计分析方法建立精米蛋白质含量(PC)定量回归方程。结果表明,用改进的最小二乘法(MPLS)、偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)进行校正时,校正标准误差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)分别为0.... 应用近红外透射光谱技术,采用3种不同回归统计分析方法建立精米蛋白质含量(PC)定量回归方程。结果表明,用改进的最小二乘法(MPLS)、偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)进行校正时,校正标准误差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)分别为0.1258、0.1340(MPLS),0.1177、0.1175(PLS),0.1207、0.1275(PCR)。校正相关系数(RSQ)和交叉验证相关系数(1-VR)分别为0.9941、0.9931(MPLS),0.9950、0.9942(PLS),0.9947、0.9942(PCR)。由此可见,3种回归统计方法在建立精米蛋白质含量回归方程时差异不明显,都具有较好的预测效果。近红外透射光谱法作为一种快速而准确的定量分析手段,在稻米加工企业品质管理、大米品质分析和大米贸易检测上有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 近红外透射光谱 定量分析 蛋白质含量 大米
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