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近红外光谱定量校正模型适用性研究 被引量:34
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作者 徐广通 袁洪福 陆婉珍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期459-463,共5页
近红外光谱作为一种依靠模型进行分析的技术 ,对测定的样品进行模型适用性判断是得到可靠分析结果的前提。对于通过校正集样本近红外光谱测量和标准方法测定的基础数据依靠因子分析技术建立的多元校正模型 ,提出将因子分析与Mahalanobi... 近红外光谱作为一种依靠模型进行分析的技术 ,对测定的样品进行模型适用性判断是得到可靠分析结果的前提。对于通过校正集样本近红外光谱测量和标准方法测定的基础数据依靠因子分析技术建立的多元校正模型 ,提出将因子分析与Mahalanobis距离相结合判断定量模型适用性的方法 ,以近红外光谱测定柴油十六烷值为例 ,对影响模型适用性判断的一些因素进行了讨论。 展开更多
关键词 近红外光谱 因子分析 适用性 十六烷值 定量校正模型 柴油 测定
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土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究 被引量:2
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作者 王冬 马智宏 +3 位作者 王纪华 靳欣欣 侯金健 潘立刚 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1086-1089,共4页
为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表... 为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 金属元素 土壤 定量校正模型
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近红外光谱的头孢类药品成分分析与模型传递方法 被引量:3
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作者 周子堃 李晨曦 +3 位作者 王哲 刘蓉 陈文亮 徐可欣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期3562-3566,共5页
药品安全与质量监管迫切需要在线、快速、低成本的成分检测技术。近红外光谱技术在检测成本及速度方面具有显著优势,基于近红外光谱的药品成分检测方法,对于提高药品质量监管水平有着十分重要的研究意义和应用价值。在实际应用中,不同... 药品安全与质量监管迫切需要在线、快速、低成本的成分检测技术。近红外光谱技术在检测成本及速度方面具有显著优势,基于近红外光谱的药品成分检测方法,对于提高药品质量监管水平有着十分重要的研究意义和应用价值。在实际应用中,不同光谱仪器由于性能参数不同,测量光谱存在一定差异,很难实现定量校正模型共享。因此,研究不同光谱仪器之间模型传递对于提高分析效率十分重要。针对头孢类药品成分检测的需要,研究了头孢类药品中三种组分定量校正模型,提出了一种基于马尔可夫链(MC)的转换集选择的不同仪器间定量校正模型传递方法。采用两台不同厂家光谱仪器分别测量56份不同批次的头孢拉定颗粒样品,针对样品的三种组分:头孢拉定、头孢氨苄和水分,使用偏最小二乘法(PLS)建立定量校正模型。通过构建概率矩阵,选择合适的转换集,提高模型转换效率及不同仪器得到光谱数据的建模预测精度。实验结果表明,利用该模型转移算法,可利用少量转换集样本实现不同光谱仪器间定量校正模型转移,模型转移前后,定量校正模型对于三种主成分预测相对误差从9.67%, 52.14%和19.25%,分别下降到到4.37%, 31.12%和11.67%。利用该模型传递方法可以有效修正主从仪器光谱差异,实现了不同仪器测量光谱及定量分析模型传递共享。该研究的建模分析与模型传递方法也为药品成分与质量检测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 近红外光谱 药品成分检测 定量校正模型 模型传递 马尔可夫链
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基于1D-CNN的近红外光谱定量分析棉/涤纶/羊毛混纺纤维含量方法研究 被引量:3
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作者 黄孟强 匡文剑 +1 位作者 刘向 何良 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3565-3570,共6页
纤维成分的定性及定量分析在纺织品检测中一直是研究热点,但常规检测手段存在周期长、工序复杂且对环境不友好等问题,因此提出一种对纺织品纤维含量快速、无损且准确的检测方法就显得尤为重要。研究提出一种纺织品纤维含量的定量校正模... 纤维成分的定性及定量分析在纺织品检测中一直是研究热点,但常规检测手段存在周期长、工序复杂且对环境不友好等问题,因此提出一种对纺织品纤维含量快速、无损且准确的检测方法就显得尤为重要。研究提出一种纺织品纤维含量的定量校正模型,可以准确预测纺织品中棉/涤纶/羊毛的纤维含量,解决传统校正模型无法兼顾准确与多种纤维预测的难点。针对645个羊毛/涤纶、棉/涤纶以及羊毛/涤纶/棉混纺样品为研究对象,采用红外光谱分析仪采集样品的近红外反射光谱,在光谱数据预处理的基础之上,提出一种一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,实现对多种纤维含量的同时预测,为了凸显模型的优势,在相同的训练集和测试集样本之上对比3种不同机器学习算法的预测结果。结果表明:选用线性函数归一化、多项式平滑滤波(SG平滑,滑动窗口为9,拟合阶数为7)的预处理方法,结合所提出的1D-CNN模型效果最优,其模型决定系数R-Squared可达到0.998,各含量预测的平均绝对误差(MAE)为0.62,预测均方根误差(RMSE)为1.31。同时采用未参与建模的138个纺织品样品验证模型泛化能力,模型在测试集上的表现为,决定系数R-Squared为0.996,各含量预测的平均绝对误差(MAE)为0.80,预测均方根误差(RMSE)为2.01。采用所提出的模型,可以准确预测羊毛、棉和涤纶混纺织品中纤维含量,为快速无损检测纺织品提供了一种可行的方法,同时为其他混纺纤维含量的定量分析提供了新的思路。 展开更多
关键词 近红外光谱 定量校正模型 羊毛/涤纶/棉 一维卷积神经网络
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基于Lasso-Huber的近红外光谱特征波长选择方法及应用 被引量:3
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作者 郭拓 徐凤捷 +1 位作者 马晋芳 肖环贤 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期737-743,共7页
在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,... 在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,当样本中含有异常点时,经两种算法建立的模型对异常点更加敏感,导致模型向异常点偏移,鲁棒性降低。针对上述问题,采用Huber函数作为损失函数,提出了Lasso-Huber法进行近红外特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)方法建立安胎丸质控指标成分的定量校正模型,并与全波长建模、 Lasso与Elastic-Net方法波长选择后建模的模型性能进行对比。本实验采集21批安胎丸的近红外光谱数据共116条,其中101条数据作为校正集,采用留一交叉验证法对模型进行内部验证,另外15条数据则作为验证集用于外部验证。对于校正集中的异常光谱,使用基于主成分分析(PCA)的马氏距离法(MD)进行检测。以安胎丸的质控指标成分之一阿魏酸为例,采用Lasso、 Elastic-Net和Lasso-Huber方法分别筛选了安胎丸样品无异常光谱中69、 155和87个特征波长。其中Lasso-Huber法结合PLS建立的预测模型效果最佳,外部验证的RP2和SEP分别为0.953 1和0.058 7。此外,通过对校正集中是否包含异常光谱的校正模型预测性能对比发现,Lasso-Huber法在包含异常光谱的建模中更具优势。结果显示,Lasso-Huber算法优选出最佳波长点数为88,结合PLS建立的模型性能R_(v)^(2)为0.967 3,而Lasso方法的R_(v)^(2)为0.840 5, Elastic-Net方法的R_(v)^(2)为0.834 7,全波长建模的R_(v)^(2)为0.852 0。可见,在含有异常光谱的样本中,Lasso-Huber法不仅减少了特征波段的数量,同时降低了算法对异常光谱的敏感性,提高了模型的准确度和鲁棒性。从简化模型的角度上比较,Lasso法和Elastic-Net法的建模时间分别为61.826 0和79.959 9 s,而Lasso-Huber建模时间仅为1.360 8 s,因此,该算法更有望未来集成于实际生产应用的近红外光谱建模软件中。 展开更多
关键词 近红外光谱 波长选择 大维小样本 定量校正模型 Lasso-Huber
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漫反射近红外光谱法同时测定液体咖啡中的速溶咖啡、植脂末、糖含量 被引量:3
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作者 王冬 闵顺耕 +2 位作者 段佳 熊艳梅 李倩倩 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期982-984,共3页
采用傅里叶变换近红外光谱仪结合积分球附件对20个液体咖啡样品以漫反射方式采集近红外光谱,分别针对速溶咖啡、植脂末、糖建立定量校正模型。结果表明,速溶咖啡、植脂末、糖的模型因子数分别为4,5和4;测定系数(R2)分别为98.97%,99.94%... 采用傅里叶变换近红外光谱仪结合积分球附件对20个液体咖啡样品以漫反射方式采集近红外光谱,分别针对速溶咖啡、植脂末、糖建立定量校正模型。结果表明,速溶咖啡、植脂末、糖的模型因子数分别为4,5和4;测定系数(R2)分别为98.97%,99.94%和99.18%;校正均方根误差(root mean square error ofcalibration,RMSEC)分别为1.62,0.42和1.58;交互验证均方根误差(root mean square error of cross vali-dation,RMSECV)分别为2.12,0.72和2.01;F检验结果表明,三个模型的预测值-化学值之间存在极显著的相关关系。研究表明,近红外光谱法可以快速、准确地对液体咖啡中的三种主要成分同时进行定量测定,可为液体咖啡质量控制以及液体配方食品中具有一定组成的混合物的定量测定提供一定的参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 漫反射光谱 定量校正模型 速溶咖啡 植脂末
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近红外光谱法快速检测毛/涤混纺面料中的毛含量 被引量:11
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作者 刘荣欣 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2015年第12期52-56,共5页
为提高纺织面料成分的检测速度和分析精度,文章以80个纯羊毛、80个纯涤纶、150个毛/涤混纺样品为研究对象,建立近红外光谱图库,选用均值中心化、Savitzky-Golay导数、Savitzky-Golay平滑、多元散射校正光谱预处理方法,然后结合偏最小二... 为提高纺织面料成分的检测速度和分析精度,文章以80个纯羊毛、80个纯涤纶、150个毛/涤混纺样品为研究对象,建立近红外光谱图库,选用均值中心化、Savitzky-Golay导数、Savitzky-Golay平滑、多元散射校正光谱预处理方法,然后结合偏最小二乘法建立PLS定量校正模型。为验证模型的实用性,对50个毛/涤样品进行了预测。检测结果显示:毛含量的预测平均绝对误差(MAE)为1.036 4%,预测标准差(RMSE/SEP)为0.695 4%,该研究为近红外光谱分析快速检测混纺织物纤维含量及纺织应用领域提供了重要依据。 展开更多
关键词 近红外光谱法 毛/涤混纺样品 偏最小二乘法 定量校正模型
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基于NIR光谱的固体推进剂代用料混合特性 被引量:7
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作者 程士超 蔺向阳 +1 位作者 李燕 菅桂星 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期373-377,共5页
建立了AOTF近红外光谱仪检测固体推进剂中多固体组分混合的方法,以PVB、MA、Al粉三固体组分在水中的混合为基础,扫描样品得到近红外光谱,经平滑、均值归一化、标准归一化(SNV)、基线校正和一阶、二阶导数预处理后,用偏最小二乘法(PLS)... 建立了AOTF近红外光谱仪检测固体推进剂中多固体组分混合的方法,以PVB、MA、Al粉三固体组分在水中的混合为基础,扫描样品得到近红外光谱,经平滑、均值归一化、标准归一化(SNV)、基线校正和一阶、二阶导数预处理后,用偏最小二乘法(PLS)、交互验证建立3种组分的定量校正模型。结果表明,不同预处理方法对结果影响不一,其中使用SNV预处理消除了光谱散射对结果的影响,得到的各组分定量校正模型最优。3种组分中,定量校正模型决定系数均在0.95以上,以MA的模型决定系数最大,为0.991 377,对近红外光谱本身没有特殊吸收的组分Al粉,也得到了很好的定量校正模型,模型决定系数达到0.984 637。3种组分的定量校正模型对未知样品进行预测时,绝对误差均小于1%。因此,可用近红外光谱分析法对多固体组分的混合进行测试。 展开更多
关键词 近红外光谱 固体推进剂 组分混合 定量校正模型
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深度信念网络的近红外光谱分析建模方法 被引量:8
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作者 张萌 赵忠盖 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2512-2517,共6页
近红外光谱是一种快速、无损的定量分析工具,现如今已广泛的应用在各个行业中。近红外光谱分析技术应用的关键就在于如何建立一个有效而又精确的模型。目前常用的定量分析方法大多为浅层模型,深度信念网络(DBN)是一种基于概率的深层模型... 近红外光谱是一种快速、无损的定量分析工具,现如今已广泛的应用在各个行业中。近红外光谱分析技术应用的关键就在于如何建立一个有效而又精确的模型。目前常用的定量分析方法大多为浅层模型,深度信念网络(DBN)是一种基于概率的深层模型,可以自动学习输入的有效特征表示,且只要设置最后隐层输出节点数低于输入光谱维度,在对光谱数据完成特征提取的同时即可实现降维。对于近红外光谱样本量大、变量多、维度高等问题,提出一种基于深度信念网络的近红外光谱建模方法,定量分析物性浓度。该方法以近红外光谱数据作为输入信号,首先对多层受限玻尔兹曼机(RBM)进行无监督学习,实现光谱自身特征的提取;然后利用目标理化值对网络进行微调得到最优模型参数。在建立DBN校正模型的基础下对其进行改进,建立DBN-PLS校正模型。通过建立DBN近红外光谱校正模型、 DBN-PLS近红外光谱校正模型,验证了DBN建模和DBN-PLS建模的可行性,并引入决定系数(R^2)和均方误差(MSE)两个模型评价指标,对比分析了传统BP建模和DBN建模的精度。分析结果表明,相较于传统定量分析方法建模,利用DBN方法建模和DBN-PLS方法建模可以提高预测精度。 展开更多
关键词 近红外光谱 深度信念网络(DBN) DBN-PLS 定量校正模型
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堆叠监督自动编码器的近红外光谱建模 被引量:6
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作者 孙志兴 赵忠盖 刘飞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期749-756,共8页
近红外光谱中包含了物质中有机分子含氢基团的特征信息,具有维度高、冗余大等特点。传统的基于浅层校正模型,比如主成分回归、偏最小二乘回归、人工神经网络、支持向量回归等,无法提取近红外光谱数据深层的信息。提出一种基于堆叠监督... 近红外光谱中包含了物质中有机分子含氢基团的特征信息,具有维度高、冗余大等特点。传统的基于浅层校正模型,比如主成分回归、偏最小二乘回归、人工神经网络、支持向量回归等,无法提取近红外光谱数据深层的信息。提出一种基于堆叠监督自动编码器的近红外光谱建模方法,不仅可以拟合光谱数据与理化值之间复杂的非线性关系,还可以提取数据深层的特征信息。首先通过对比不同的光谱预处理对模型预测结果的影响,选择最优的预处理方法,然后再使用相关系数法提取特征波段。将处理好的近红外光谱数据作为堆叠监督自动编码器的输入信号,利用理化值对多个监督自动编码器进行有监督的预训练;将多个经过预训练的监督自动编码器进行堆叠,得到堆叠监督自动编码器;将预训练的参数作为堆叠监督自动编码器的初始化参数,然后再利用理化值对堆叠监督自动编码器进行有监督的微调,最后得到模型的最优参数。分别利用玉米含水量和黄酒总酸含量等近红外数据集进行验证,建立了偏最小二乘回归预测模型、人工神经网络预测模型、堆叠自动编码器预测模型和堆叠监督自动编码器预测模型,验证了堆叠监督自动编码器建模的可行性;以预测均方根误差和预测相对分析误差两个指标对比分析了偏最小二乘回归、反向传播人工神经网络、堆叠自动编码器及堆叠监督自动编码器四种建模方法的评价指标。分析结果表明,采用该方法建立的模型,模型预测效果更好,玉米含水量数据集的两个评价指标达到了0.0604和4.313;黄酒总酸含量数据的两个评价指标达到了0.120和4.227,均优于另外三种方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 深度学习 堆叠监督自编码器 定量校正模型
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Lasso算法的油砂钠元素近红外建模
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作者 刘进 栾小丽 刘飞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期2274-2278,共5页
以油砂中钠元素为研究对象,首次应用近红外光谱,结合Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)建模方法,建立了油砂金属钠含量的近红外光谱定量校正模型,并与传统的PLS建模方法进行比较。结果表明,两种方法建立的油砂金... 以油砂中钠元素为研究对象,首次应用近红外光谱,结合Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)建模方法,建立了油砂金属钠含量的近红外光谱定量校正模型,并与传统的PLS建模方法进行比较。结果表明,两种方法建立的油砂金属钠含量校正模型都具有很高的精度,预测性能方面略有差异。在实验验证集与预测集中,PLS与Lasso算法的相关系数分别是:R_v=0.878 8,R_p=0.857 9和R_v=0.8874,R_p=0.860 0。实验验证了使用近红外光谱快速测定油砂金属钠含量的有效性,并分析了PLS与Lasso算法的适用范围。 展开更多
关键词 近红外光谱 油砂金属钠元素 Lasso 定量校正模型
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