近红外光谱与组合的间隔偏最小二乘法测定清开灵四混液中总氮和栀子苷的含量 被引量：43

1

作者 朱向荣 李娜 +2 位作者 史新元 乔延江 张卓勇 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期906-911,共6页

应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷含量测定的新方法.首先采用Kernard-Stone法对训练集样本和预测集样品进行分类,然后应用组合的间隔偏最小二乘法(Synergy interval partial least s... 应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷含量测定的新方法.首先采用Kernard-Stone法对训练集样本和预测集样品进行分类,然后应用组合的间隔偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares,siPLS)对所得近红外透射光谱进行有效谱段范围的选择以及二者定量校正模型的建立,并对光谱预处理方法进行了详细的讨论.所建立的总氮和栀子苷校正模型的预测相关系数(R)分别为0.999和0.708;交叉验证误差均方根(RMSECV)均为0.023;预测误差均方根(RMSEP)分别为0.074和0.159;预测结果表明,本实验所建方法快速、无损且可靠,可推广并应用于中药注射液中间体的在线质量控制. 展开更多

关键词 近红外光谱 清开灵注射液中间体 Kemard—Stone法 组合的间隔偏最小二乘法 在线控制

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基于组合偏最小二乘的特征波段优选方法在氨、碱化处理玉米秸秆粗蛋白检测中的研究 被引量：6

2

作者 孔庆明 谷俊涛 +3 位作者 高睿 李泽东 马铮 苏中滨 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1334-1343,共10页

该文构建了玉米秸秆粗蛋白定量分析模型,并对光谱特征波段选取方法进行探讨及验证。首先对107个样本进行预处理,剔除两个异常样本后采用DB2小波缺省阈值4层分解方式进行光谱重构,预处理后粗蛋白模型交互验证决定系数R2CV从0.7889提高至0... 该文构建了玉米秸秆粗蛋白定量分析模型,并对光谱特征波段选取方法进行探讨及验证。首先对107个样本进行预处理,剔除两个异常样本后采用DB2小波缺省阈值4层分解方式进行光谱重构,预处理后粗蛋白模型交互验证决定系数R2CV从0.7889提高至0.9208,采用间隔偏最小二乘(IPLS)及其改进型方法后向区间间隔偏最小二乘(BIPLS)、组合间隔偏最小二乘(SIPLS)进行特征波段选取,并对比主成分分析、竞争性自适应重加权采样法、相关系数法、遗传算法、移动窗口最小二乘等结果,发现基于IPLS及其改进型BIPLS、SIPLS均可有效、准确定位特征波段区间,其中采用SIPLS 30波段间隔在10128~10398 cm^-1与11196~11462 cm^-1时具有最优模型,验证集相关系数(rp)为0.9784,验正集决定系数(R2P)为0.9572,验正集均方误差根(RMSEP)为0.2211,相比于其他波段选取方法表现出较好的实时准确性,该方法可为玉米秸秆氨碱化最优条件判定提供重要的数据支撑。 展开更多

关键词 玉米秸秆 粗蛋白 间隔偏最小二乘 近红外光谱 特征波段

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优化基于近红外光谱的联合间隔偏最小二乘法建模检测芝麻油掺伪含量 被引量：7

3

作者 陈洪亮 曾山 王斌 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期86-90,共5页

应用近红外光谱(NIR)分析技术建立测定芝麻油中大豆油含量的定量分析模型。基于32个含量梯度共384个掺伪芝麻油样品的近红外光谱,首先采用标准正态变量变换(SNV)对光谱进行预处理,再采用无信息变量消除法(UVE)初步筛选波长变量,然后结... 应用近红外光谱(NIR)分析技术建立测定芝麻油中大豆油含量的定量分析模型。基于32个含量梯度共384个掺伪芝麻油样品的近红外光谱,首先采用标准正态变量变换(SNV)对光谱进行预处理,再采用无信息变量消除法(UVE)初步筛选波长变量,然后结合联合间隔偏最小二乘法(SiPLS)和带极值扰动的简化粒子群优化算法(tsPSO)建立芝麻油中大豆油掺伪含量预测模型,经特征波段选取后建立的模型变量减少,波长变量由451个减少到219个,训练集和测试集相关系数分别为0.9998和0.9919,均方根误差分别为4.39E-2和3.99E-2。结果表明,该方法能够作为芝麻油中大豆油掺伪含量的快速检测方法。此外,该方法也可应用到芝麻油中掺入其他低价值油的掺伪含量检测中。 展开更多

关键词 近红外光谱 无信息变量消除法 联合间隔偏最小二乘法 带极值扰动的简化粒子群优化算法

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基于改进的偏最小二乘法的防渗帷幕防渗预测模型研究

4

作者 李艳艳 张志诚 《水电能源科学》 北大核心 2013年第11期86-88,253,共4页

针对偏最小二乘回归法含有全部自变量引起的预测误差问题,对偏最小二乘回归法进行了改进,采用主元选择的GA-PLSR法,即引入逐步回归方法中挑选和剔除因子的思想来选择与因变量相关性较强的自变量主元,然后利用偏最小二乘回归法进行建模,... 针对偏最小二乘回归法含有全部自变量引起的预测误差问题,对偏最小二乘回归法进行了改进,采用主元选择的GA-PLSR法,即引入逐步回归方法中挑选和剔除因子的思想来选择与因变量相关性较强的自变量主元,然后利用偏最小二乘回归法进行建模,再采用遗传算法对其回归系数建立目标函数进行优化,确立最后的拟合模型用于因变量的预测,并通过实例应用,将选择主元的偏最小二乘回归模型、常规的偏最小二乘回归模型及基于主元选择的GA-PLSR模型的预测结果进行比较。结果表明,基于主元选择的GA-PLSR模型的拟合效果较好,且预测精度更高。 展开更多

关键词 偏最小二乘法 遗传算法 主元选择的GA—PLSR法 预测模型

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偏最小二乘法结合主成分分析对黑茶产地的研究 被引量：6

5

作者 袁园 唐延林 《大学物理实验》 2020年第1期50-55,共6页

以黑茶为研究对象,采集5种产地黑茶的红外光谱数据。通过降维,选最优红外光谱波段,再利用卷积平滑SG Smoothing、多元散射校正MSC、标准正态变量变换SNV、去趋势Detrending等4种方法预处理黑茶原始红外光谱,将预处理光谱数据及原始光谱... 以黑茶为研究对象,采集5种产地黑茶的红外光谱数据。通过降维,选最优红外光谱波段,再利用卷积平滑SG Smoothing、多元散射校正MSC、标准正态变量变换SNV、去趋势Detrending等4种方法预处理黑茶原始红外光谱,将预处理光谱数据及原始光谱结合黑茶产地建立偏最小二乘回归模型,分析4种不同预处理对建模的优劣;利用近红外光谱技术对黑茶原产地进行区分。研究结果表明:利用SNV预处理的光谱建模效果最优,其Rp^2最高为0.9627,RMSEP最低为0.0255。本研究可为区分黑茶的产地、保护黑茶品牌、强化品牌国家地理标志提供一定的参考。 展开更多

关键词 近红外光谱 黑茶 产地 主成分分析 波段选择 偏最小二乘回归模型

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基于不同PLS算法的方竹笋中蛋白质分析的近红外光谱特征波段选择 被引量：7

6

作者 黄维 田丰玲 +3 位作者 刘振尧 杨琼 赵小辉 杨季冬 《食品科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第22期133-137,共5页

利用近红外光谱法对金佛山方竹笋的蛋白质分析,采用间隔偏最小二乘法(PLS)与反向间隔偏最小二乘法(BiPLS),实现蛋白质光谱特征波段选择。将全波段分划分为12与17个波段,对全波段和每个小波段分别用PLS回归建模,然后优化组合各个区间,建... 利用近红外光谱法对金佛山方竹笋的蛋白质分析,采用间隔偏最小二乘法(PLS)与反向间隔偏最小二乘法(BiPLS),实现蛋白质光谱特征波段选择。将全波段分划分为12与17个波段,对全波段和每个小波段分别用PLS回归建模,然后优化组合各个区间,建立BiPLS模型,用交互验证均方差(RMSECV)与预测均方差(RMSEP)对模型进行评价。结果表明:iPLS与BiPLS的效果均优于基于全波段的PLS模型,尤以BiPLS模型效果最佳。当间隔数为12时,所选特征波段5、3、6、12、4、2、11建立的模型效果最佳,其交互验证均方差RMSECV与预测均方差RMSEP分别为0.321%、0.218%。该方法快速无损,有效地减少建模的变量数,使模型预测精度得到提高。 展开更多

关键词 近红外光谱 蛋白质 方竹笋 间隔偏最小二乘法 反向区间偏最小二乘法 波段优选

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基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究 被引量：5

7

作者 郭拓 梁小娟 +3 位作者 马晋芳 袁凯 葛发欢 肖环贤 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1214-1220,共7页

该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC... 该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC)、正则化自表示学习算法(RSR)和稀疏子空间聚类法(SSC)3种波段选择算法的建模结果进行对比,以校正决定系数(R_(c)^(2))、校正均方根误差(RMSECV)、预测决定系数(R_(p)^(2))和预测均方根误差(RMSEP)为评价标准,对回归模型的预测性能进行评估。结果显示,SOP-SRL在3种数据集上均取得了较好的结果,建模波段从全波长的800分别减少到70、67、87;RMSEP分别从0.0801、6.3495、0.7425下降到0.0653、3.6208、0.4073,分别下降了18%、43%、45%;相应的R_(p)^(2)分别从0.9119、0.8794、0.9158提高到0.9388、0.9526、0.9701,分别提高了3%、8%、6%。结果表明,经SOP-SRL波长选择后模型的预测能力相比于其他几种算法得到显著提升,基于SOP-SRL的PLS模型可以实现安胎丸指标含量的快速检测。 展开更多

关键词 近红外光谱 波段选择 可扩展的自表示学习方法(SOP-SRL) 偏最小二乘法(PLS) 指标含量测定

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基于iPLS的油脂过氧化值近红外光谱特征波段选择 被引量：18

8

作者 王立琦 孔庆明 +3 位作者 李贵滨 张礼勇 于殿宇 江连洲 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期97-100,共4页

在大豆油脂过氧化值近红外光谱分析中,利用间隔偏最小二乘法(interval partial least square,iPLS)实现油脂光谱特征波段选择。分别将全谱波段以10个数据点间隔和20个数据点间隔分成若干个小波段,然后对全谱和每个小波段分别用PLS回归建... 在大豆油脂过氧化值近红外光谱分析中,利用间隔偏最小二乘法(interval partial least square,iPLS)实现油脂光谱特征波段选择。分别将全谱波段以10个数据点间隔和20个数据点间隔分成若干个小波段,然后对全谱和每个小波段分别用PLS回归建模,用预测残差平方和(predicted residual sum of squares,PRESS)对模型进行评价。结果表明:经过特征波段选择后,50个波长点模型的决定系数、预测误差均方根、相对误差均值分别为0.9791、0.0513和2.12%,有效地减少建模的变量数,预测精度得到提高。 展开更多

关键词 油脂过氧化值 近红外光谱 特征波段选择 间隔偏最小二乘法(iPLS)

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iPLS波段筛选方法在食用油品上快速检测研究 被引量：5

9

作者 周孟然 孙磊 +4 位作者 卞凯 胡锋 来文豪 余道洋 闫鹏程 《激光杂志》 北大核心 2020年第7期13-17,共5页

针对目前存在的技术未达到既快速又准确地将食用油种类分类识别出来,为此提出一种基于激光诱导荧光技术并结合间隔偏最小二乘法(iPLS)进行食用油的快速识别方法。实验选择常见4种品牌的5种油,每种120个样本,共600个。首先采用激光诱导... 针对目前存在的技术未达到既快速又准确地将食用油种类分类识别出来,为此提出一种基于激光诱导荧光技术并结合间隔偏最小二乘法(iPLS)进行食用油的快速识别方法。实验选择常见4种品牌的5种油,每种120个样本,共600个。首先采用激光诱导荧光系统采集荧光光谱,然后通过间隔偏最小二乘法(iPLS)算法筛选出特征波段,随后采用随机划分法划分训练集和测试集作为BP神经网络的输入进行建模,通过比较发现划分为12个子区间时所筛选出的344个波长点的预测准确率达到了100%,较全波段的91.68%准确率有明显地提升。实验结果表明,运用i PLS波段筛选得到的特征波段再结合BP创建的模型可以实现食用油的快速检测分类,具有良好的市场应用前景。 展开更多

关键词 食用油 激光诱导荧光 间隔偏最小二乘法 波段筛选 神经网络

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间隔连续投影算法应用于近红外光谱苹果糖度模型的优化 被引量：7

10

作者 李速专 童何馨 +5 位作者 袁雷明 毛飞 陈孝敬 李理敏 蔡健荣 李永平 《食品安全质量检测学报》 CAS 2019年第14期4608-4612,共5页

目的采用一种改进的连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)筛选光谱区间变量,优化苹果近红外光谱模型。方法试验以半透射方式无损地获取134个苹果的光谱信息,再以标准方法破坏性检测其内部糖度指标,在光谱信息与糖度指标... 目的采用一种改进的连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)筛选光谱区间变量,优化苹果近红外光谱模型。方法试验以半透射方式无损地获取134个苹果的光谱信息,再以标准方法破坏性检测其内部糖度指标,在光谱信息与糖度指标之间构建定量模型。区间连续投影算法(intervals SPA, iSPA)是根据各光谱区间之间的投影关系,选择那些具有共线性小的区间变量来构建偏最小二乘模型(partial least square,PLS)。尝试以全区间光谱划分的间隔数量从5到60,步长为5,以优化共线性小的间隔组合。结果当划分为20个间隔时,构建的PLS模型相比于其他划分间隔时的模型,具有较小的交互验证均方根误差和较少的入选变量,此时对预测集的预测均方根误差为0.521,优于常规连续投影算法线性回归和全区间PLS模型的预测性能。结论区间连续投影算法可用于光谱区间变量的筛选,结合偏最小二乘法可提高模型的预测性能。 展开更多

关键词 近红外光谱法 间隔连续投影算法 偏最小二乘模型 变量筛选 快速检测

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MWPLS法在羊肉中TVB-N近红外定量分析中的应用 被引量：3

11

作者 史智佳 田寒友 +2 位作者 邹昊 刘文营 乔晓玲 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第20期218-221,共4页

将移动窗口偏最小二乘（moving window partial least squares,MWPLS）法应用于羊肉中挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量的近红外定量分析模型的构建中,通过改变MWPLS的窗口宽度,优选与羊肉中TVB-N含量高度相关... 将移动窗口偏最小二乘（moving window partial least squares,MWPLS）法应用于羊肉中挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量的近红外定量分析模型的构建中,通过改变MWPLS的窗口宽度,优选与羊肉中TVB-N含量高度相关的光谱区域。模型评价及验证结果显示,移动窗口宽度为160个波长点时优选得到的光谱区域（1 325～1 484 nm）所构建的定量分析模型最佳,其预测相关系数、预测标准偏差、主因子数和预测偏差比率分别为0.856 84、0.564 29 mg/100 g、5和2.9,这说明MWPLS可以有效地筛选羊肉中TVB-N的近红外光谱信息区间,提高定量分析模型的预测能力,并降低数据的处理量（数据点由800个减少为160个）。 展开更多

关键词 近红外光谱 波段选择 移动窗口偏最小二乘法 挥发性盐基氮

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油脂酸价近红外光谱检测PLS建模方法研究 被引量：4

12

作者 朱秀超 王立琦 《信息技术》 2009年第12期33-35,共3页

将目前广泛流行的近红外光谱分析技术应用于食用油脂酸价的检测。由于近红外光谱分析是一种间接检测方法,需要先利用校正集样本建立统计模型,然后再利用模型来预测未知样品性质,因此建立准确可靠的模型是近红外光谱分析的关键。详细介... 将目前广泛流行的近红外光谱分析技术应用于食用油脂酸价的检测。由于近红外光谱分析是一种间接检测方法,需要先利用校正集样本建立统计模型,然后再利用模型来预测未知样品性质,因此建立准确可靠的模型是近红外光谱分析的关键。详细介绍了偏最小二乘(PLS)回归的基本思想和建模方法。为使建立的校正模型更稳健,还研究了光谱波段选择。通过间隔偏最小二乘回归波段选择法进行特征波段提取,对提取的特征波段和全谱分别进行偏最小二乘回归建模,对比分析以说明波段选择的必要性。 展开更多

关键词 油脂酸价检测 近红外光谱分析 波段选择 偏最小二乘回归 间隔偏最小二乘

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利用模拟宽波段数据定量反演关中平原土壤有机质含量研究 被引量：3

13

作者 王延仓 安健 +5 位作者 顾晓鹤 金永涛 宋玉彬 赵子辉 胡湛晗 陈曦 《安徽农业科学》 CAS 2016年第14期240-244,共5页

[目的]以陕西杨凌示范区耕层土壤为对象,通过采集、测定耕层土壤的有机质含量,并结合野外相应高光谱数据和光谱响应函数,利用模拟宽波段数据估测土壤有机质含量。[方法]通过分析土壤有机质含量与光谱间的内在关系,筛选敏感波段,构建估... [目的]以陕西杨凌示范区耕层土壤为对象,通过采集、测定耕层土壤的有机质含量,并结合野外相应高光谱数据和光谱响应函数,利用模拟宽波段数据估测土壤有机质含量。[方法]通过分析土壤有机质含量与光谱间的内在关系,筛选敏感波段,构建估测土壤有机质含量模型;以宽波段波段响应函数、土壤高光谱数据为基础,通过模拟宽波段数据,构建估测土壤有机质含量模型;通过高光谱与模拟宽波段数据的对比分析,研究基于宽波段遥感数据定量估测土壤有机质含量的可行性。[结果]基于宽波段数据估测土壤有机质的精度相对较高。[结论]利用宽波段数据估测土壤土壤有机质含量具有可行性,2%并非利用光谱数据估测土壤有机质含量的下限。 展开更多

关键词 有机质 宽波段 关中平原 偏最小二乘回归法

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基于化学计量学方法的黄水还原糖预测模型研究 被引量：2

14

作者 罗琪 庹先国 +3 位作者 张贵宇 罗林 朱雪梅 刘文斌 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2022年第18期6026-6031,共6页

目的利用预处理对近红外光谱原始数据集进行降噪及非相关信息剔除后,采用间隔偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)与连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)联用的特征波段筛选算法降低模型复杂度,建立高... 目的利用预处理对近红外光谱原始数据集进行降噪及非相关信息剔除后,采用间隔偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)与连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)联用的特征波段筛选算法降低模型复杂度,建立高精度低冗余度的黄水还原糖预测模型。方法在最佳的3种预处理方法的基础上,利用竞争性自适应重加权算法、间隔偏最小二乘回归法、连续投影算法对250个样品的光谱数据进行特征波段筛选,采用光谱-理化值共生距离算法进行样品集的划分,划分比例为3:1。结果黄水还原糖预测模型经iPLS-SPA算法处理后,得到了更高的精度与稳定性,且预测可决系数较原始数据集提升7.28%,为0.962;预测均方根误差下降85.40%,为0.220;光谱变量数下降95.46%,为100。结论在预处理后加入iPLS-SPA特征波段筛选算法,能够提升黄水还原糖预测模型精度,极大减低冗余度。 展开更多

关键词 黄水 还原糖 傅里叶近红外光谱法 间隔偏最小二乘法 连续投影算法

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近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类的鉴别 被引量：6

15

作者 崔腾飞 杨晓玉 +3 位作者 丁佳兴 房盟盟 吴龙国 何建国 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期13-17,共5页

为探讨近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类判别的可行性,采用近红外高光谱(900~1700 nm)成像技术,以223个鸡蛋样本为研究对象,其中富硒鸡蛋74枚、无公害鸡蛋72枚、普通鸡蛋77枚,富硒鸡蛋和无公害鸡蛋为海兰褐鸡蛋,普通鸡蛋为洋鸡蛋。对比S-... 为探讨近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类判别的可行性,采用近红外高光谱(900~1700 nm)成像技术,以223个鸡蛋样本为研究对象,其中富硒鸡蛋74枚、无公害鸡蛋72枚、普通鸡蛋77枚,富硒鸡蛋和无公害鸡蛋为海兰褐鸡蛋,普通鸡蛋为洋鸡蛋。对比S-G卷积平滑、基线校准(Baseline)、标准正态变量变换(SNV)、标准化(Normalize),优选出S-G卷积平滑光谱预处理方法;连续投影算法(SPA)、无信息变量消除法(UVE)、后向间隔偏最小二乘波段选择法(BiPLS)算法提取的特征波长数分别为8、107和155,分别建立全光谱、SPA、UVE、BiPLS的PLS-DA判别模型,结果显示在4种模型中BiPLS-PLS-DA的识别性能要优于FS-PLS-DA、UVE-PLS-DA和SPA-PLS-DA,其校正集正确识别率为95.24%,预测集识别率为78.18%。近红外高光谱成像技术作为一种快速、高效的种类判别技术对鸡蛋种类的判别具有可行性。 展开更多

关键词 鸡蛋 高光谱 连续投影算法 无信息变量消除法 后向间隔偏最小二乘波段选择法

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用近红外光谱预测土壤碳含量的研究 被引量：25

16

作者 沈掌泉 王珂 Xuewen Huang 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期32-37,共6页

以田间行走式设备获取的近红外光谱数据为基础,利用最小二乘回归法(PLSR)建立了应用近红外光谱数据预测土壤碳含量的校正模型,与利用原始光谱数据建立的模型相比,应用经比值或归一化差值处理的光谱数据建立的校正模型可以提高预测精度.... 以田间行走式设备获取的近红外光谱数据为基础,利用最小二乘回归法(PLSR)建立了应用近红外光谱数据预测土壤碳含量的校正模型,与利用原始光谱数据建立的模型相比,应用经比值或归一化差值处理的光谱数据建立的校正模型可以提高预测精度.精度提高的原因可能是光谱数据经过波段算术组合处理后,能降低模型建立过程中产生过配的风险,使模型能包括更多的成分和信息.研究结果表明,利用偏最小二乘回归法,可以有效地建立田间近红外光谱与土壤碳含量之间的校正模型;同时,应用比值或归一化差值这些波段算术组合方法来处理近红外光谱数据,可以进一步提高模型的预测精度.因此,应用行走式设备获取的近红外光谱数据来快速测定田间土壤中碳的含量是可行的. 展开更多

关键词 近红外光谱 土壤碳含量 行走式测定 波段算术组合 偏最小二乘回归法

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雷竹笋硬度的近红外光谱检测模型优化 被引量：4

17

作者 周竹 郑剑 +1 位作者 王允祥 曾松伟 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期875-882,共8页

为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度,研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换(SNV),然后采用后向间偏最小二乘法(bi PLS)去除部分与竹笋硬度无关... 为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度,研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换(SNV),然后采用后向间偏最小二乘法(bi PLS)去除部分与竹笋硬度无关的变量,随后进一步采用竞争性自适应权重法(CARS)剔除无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终,bi PLS-CARS-SPA模型的交叉验证相关系数(rcv),预测相关系数(rp),交叉验证均方误差(RMSECV)以及预测均方误差(RMSEP)分别为0.984,0.926,0.300 N·cm-2和0.625 N·cm-2,优于其他几种常见的变量选择方法及其组合。研究结果表明,bi PLS-CARS-SPA方法所选特征变量避开了水分强吸收峰的影响,具有实际的物理表征意义,为竹笋硬度在线快速检测、筛选和指导切削设备的研发提供了重要的理论依据。 展开更多

关键词 经济林学 近红外光谱 后向间隔偏最小二乘法 竞争性自适应权重法 连续投影算法 硬度 雷竹笋

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应用田间行走式红外光谱进行土壤碳含量估测研究 被引量：2

18

作者 沈掌泉 叶领宾 单英杰 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1011-1020,共10页

对应用田间行走式设备获取的土壤红外光谱数据,通过特征变换和特征选择相结合,以提高所建立土壤碳校正模型的预测精度。首先应用独立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)和小波分析(WA)对土壤红外光谱数据进行特征变换,然后分别应用无信息... 对应用田间行走式设备获取的土壤红外光谱数据,通过特征变换和特征选择相结合,以提高所建立土壤碳校正模型的预测精度。首先应用独立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)和小波分析(WA)对土壤红外光谱数据进行特征变换,然后分别应用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除结合连续投影算法(UVE-SPA)、基于遗传算法和偏最小二乘法的变量选择法(GA-PLS)来进行特征选择,基于所选择的特征建立了土壤碳校正模型。结果表明,通过ICA进行特征变换,然后进行特征选择,可以建立比直接对光谱数据进行波长选择精度更好的预测模型;而WA或PCA与特征选择方法结合,只能获得与对光谱数据直接进行波长选择相近的效果。因此,针对田间条件下通过行走式设备获得的光谱数据由于受复杂的环境条件下干扰多的情况,可以将ICA与特征选择方法结合起来对光谱数据进行特征变换和选择,以建立更可靠的土壤碳含量预测模型。 展开更多

关键词 特征变换 特征选择 土壤碳 田间行走式测定 近红外光谱 偏最小二乘回归法

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近红外分析技术快速检测白酒基酒中的总酯含量 被引量：8

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作者 段学 赵小波 +4 位作者 邹胜琼 田敏 邓波 周军 张宿义 《酿酒科技》 2021年第3期105-108,共4页

采用近红外光谱分析技术,对基酒总酯进行无损检测研究。利用近红外光谱仪采集基酒样品在4000~10000 cm~(-1)波段内的光谱数据,首先对光谱数据进行一阶导数预处理,然后采用Si-PLS组合间隔偏最小二乘法优选特征波长,最后运用PLS偏最小二... 采用近红外光谱分析技术,对基酒总酯进行无损检测研究。利用近红外光谱仪采集基酒样品在4000~10000 cm~(-1)波段内的光谱数据,首先对光谱数据进行一阶导数预处理,然后采用Si-PLS组合间隔偏最小二乘法优选特征波长,最后运用PLS偏最小二乘法建立基酒总酯模型。该模型校正集的决定系数R_C~2为0.95,校正集的均方根误差RMSEC为0.17;预测集的决定系数R_P~2为0.93、预测集的均方根误差RMSEP为0.19。与全波段光谱模型相比,该模型预测能力更强,稳定性更优。 展开更多

关键词 近红外分析技术 基酒总酯 特征波段 组合间隔偏最小二乘法

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近红外光谱技术在推进剂质量检测中的应用 被引量：8

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作者 王菊香 瞿军 +1 位作者 邢志娜 刘洁 《火箭推进》 CAS 2018年第2期82-87,共6页

近红外光谱分析方法具有过程简单、快速、结果准确的特点。介绍了近红外光谱技术在液体推进剂质量检测中的应用情况,对光谱预处理、波段选择和建模方法进行了分析。通过平滑、微分、正交信号校正、小波变换等光谱预处理方法,可有效去除... 近红外光谱分析方法具有过程简单、快速、结果准确的特点。介绍了近红外光谱技术在液体推进剂质量检测中的应用情况,对光谱预处理、波段选择和建模方法进行了分析。通过平滑、微分、正交信号校正、小波变换等光谱预处理方法,可有效去除高频噪音、基线漂移等对信息提取的影响。近红外光谱是含氢基团的倍频吸收峰,根据待测组分的基团贡献选择合适的光谱范围建模,可简化模型,提高精度。偏最小二乘法是最常用的多元校正方法,对多数分析项目可建立准确的校正模型。对含量低,信息不丰富或受其他成分干扰严重的组分或性质可采用间隔组分偏最小二乘法和BP-神经网络法,以提高模型的准确度和预测能力。 展开更多

关键词 近红外光谱 液体推进剂 偏最小二乘法 间隔组合偏最小二乘法 BP-神经网络法

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