针对目前的模型传递方法研究大多为不同仪器间的近红外光谱模型传递,该文采用高光谱技术建立猪肉含水率定量检测模型,并针对不同品种间的模型传递提出了一种分段直接校正结合线性插值(piecewise direct standardization combine with li...针对目前的模型传递方法研究大多为不同仪器间的近红外光谱模型传递,该文采用高光谱技术建立猪肉含水率定量检测模型,并针对不同品种间的模型传递提出了一种分段直接校正结合线性插值(piecewise direct standardization combine with linear interpolation,PDS-LI)的传递算法。以杜长大、茂佳山黑猪和零号土猪3个品种为研究对象,以杜长大作为主品种,茂佳山黑猪和零号土猪作为从品种,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法建立猪肉含水率主模型,经PDS-LI算法对主模型进行传递后,主模型对茂佳山黑猪和零号土猪样品的预测决定系数R2p分别由传递前的0.263和0.507提高到0.832和0.848,预测均方根误差分别由传递前的1.151%和0.857%降低到0.470%和0.440%,剩余预测偏差(residual prediction deviation,RPD)分别由传递前的1.000和1.214提高到2.447和2.364。结果表明,PDS-LI传递算法能够实现杜长大对茂佳山黑猪和零号土猪样品的模型传递。研究结果为提高猪肉含水率模型适配性问题提供参考。展开更多
测量环境及光谱仪台间差异导致近红外光谱(NIRS)模型传递到从机后,常产生较大误差。该文使用标准正态变量变换(SNV)+微分处理光谱消除光谱散射和基线漂移的影响,提出通过仪器间光谱信号比值分析筛选波长的方法(Screening wavelengths ba...测量环境及光谱仪台间差异导致近红外光谱(NIRS)模型传递到从机后,常产生较大误差。该文使用标准正态变量变换(SNV)+微分处理光谱消除光谱散射和基线漂移的影响,提出通过仪器间光谱信号比值分析筛选波长的方法(Screening wavelengths based on spectrum ratio analysis,SWSRA),选出仪器间一致性较好且样本间差异大的光谱特征波长,采用筛选出的波长信号建立待测性质的偏最小二乘近红外光谱定标模型。以80个玉米样品中水分、油、蛋白质含量及72个黄芩样品中黄芩苷含量的NIRS预测对该方法进行了检验。结果表明,SWSRA主机模型预测从机样品的各成分含量的平均相对误差均小于4.3%,明显优于全波长模型直接传递的结果,且其预测均方根残差RMSEP与文献报道的其他模型传递方法的结果相当或更优。SWSRA方法具有模型参数少、稳健、简便易行等优点,可以在同类型近红外光谱仪器之间实现模型的无标样传递。展开更多
模型传递是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题,通过在同一工作原理的两台仪器之间寻求可行的数学方法,使得在一台仪器上建立的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测,对近红外技术的实际应用具有重要意义。以150...模型传递是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题,通过在同一工作原理的两台仪器之间寻求可行的数学方法,使得在一台仪器上建立的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测,对近红外技术的实际应用具有重要意义。以150份烤烟作为试验样品,以两台布鲁克公司MPA近红外光谱仪,一台热电公司Antaris近红外光谱仪作为研究对象,通过积分球漫反射检测技术获得光谱数据。采用一阶导数(first-order derivative, 1st Der)和标准正态变量变换(standard normal variate, SNV)对光谱数据进行处理分析,计算不同仪器间光谱的残差值、残差一阶矩、残差信号概率密度和最大信噪比等参数,并采用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)建立烤烟总糖含量数学模型,检验模型传递效果。结果表明,一阶导数具有降低残差一阶矩,将仪器偏差信号转换为标准高斯分布的优点,但同时会降低信噪比。标准正态变量变换同样可以降低一阶矩,同时可大幅度提高信噪比,但无法将仪器偏差信号转换为标准高斯分布,需要进一步的信号处理。一阶导数与SNV相结合可保留两种方法的优点,同时在一定程度上弥补每种方法单独处理的缺点,是一种可以消除以积分球漫反射作为光谱测量方式的因仪器厂家或型号不同、使用年限不同等原因所产生的噪声的处理方法,可实现傅里叶型近红外光谱仪之间的模型传递效果的明显改善。展开更多
基于模型传递的原理,建立了一种可对存在背景干扰,谱峰严重混叠的遥感傅里叶变换红外(re-motesensing Fouriertrans for minfrared:RS-FTIR)谱图进行解析的方法。分别用4组分气体混合物的EPA红外标准谱图和RS-FTIR谱图,建立校正和预测模...基于模型传递的原理,建立了一种可对存在背景干扰,谱峰严重混叠的遥感傅里叶变换红外(re-motesensing Fouriertrans for minfrared:RS-FTIR)谱图进行解析的方法。分别用4组分气体混合物的EPA红外标准谱图和RS-FTIR谱图,建立校正和预测模型,经过正交信号校正(OSC)处理后,用EPA红外谱图数据所建立的校正模型,对RS-FTIR谱图数据进行预测,得到的丙酮、甲醇、苯和三氯甲烷的均方根预测误差(RMSEP)分别为:0.0085,0.0180,0.0640,0.0028。未经OSC处理时的RMSEP依次是0.0856,0.0479,1.0653,0.0142。经优化,支集选择的方法为Kennard-Stone法,OSC在实现过程中循环次数为3时得到的预测结果最好。研究结果表明,该方法能够克服背景和校正模型给RS-FTIR监测大气污染物带来的制约。展开更多
提出了一种基于稳定竞争自适应重加权采样(stability competitive adaptive reweighted sampling,SCARS)的无标模型传递方法。利用有用信息标准即稳定度指数(定义为回归系数除以其标准偏差的绝对值)和传递后的预测均方根误差(root mean ...提出了一种基于稳定竞争自适应重加权采样(stability competitive adaptive reweighted sampling,SCARS)的无标模型传递方法。利用有用信息标准即稳定度指数(定义为回归系数除以其标准偏差的绝对值)和传递后的预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP),选择重要的、受测样参数影响不敏感的波长变量,能够消除或减少不同仪器或测量条件对样本信息反应差异,提高模型传递效果。此外,在该方法中,光谱变量被压缩、降维,从而使模型传递更稳定。采用该方法对谷物的近红外光谱分析模型在不同仪器之间进行传递研究。结果表明,该方法能消除仪器间的大部分差异,较好地实现模型传递效果。与正交信号校正法(orthogonal signal correction,OSC)、蒙特卡罗结合无用信息变量消除法(Monte Carlo uninformative variable elimination,MCUVE)、竞争自适应重加权采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)的比较表明,SCARS不仅在传递精度上能取得比OSC、MCUVE及CARS更好的效果,而且能有效地对光谱数据进行压缩,简化并优化传递过程。展开更多
文摘针对目前的模型传递方法研究大多为不同仪器间的近红外光谱模型传递,该文采用高光谱技术建立猪肉含水率定量检测模型,并针对不同品种间的模型传递提出了一种分段直接校正结合线性插值(piecewise direct standardization combine with linear interpolation,PDS-LI)的传递算法。以杜长大、茂佳山黑猪和零号土猪3个品种为研究对象,以杜长大作为主品种,茂佳山黑猪和零号土猪作为从品种,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法建立猪肉含水率主模型,经PDS-LI算法对主模型进行传递后,主模型对茂佳山黑猪和零号土猪样品的预测决定系数R2p分别由传递前的0.263和0.507提高到0.832和0.848,预测均方根误差分别由传递前的1.151%和0.857%降低到0.470%和0.440%,剩余预测偏差(residual prediction deviation,RPD)分别由传递前的1.000和1.214提高到2.447和2.364。结果表明,PDS-LI传递算法能够实现杜长大对茂佳山黑猪和零号土猪样品的模型传递。研究结果为提高猪肉含水率模型适配性问题提供参考。
文摘测量环境及光谱仪台间差异导致近红外光谱(NIRS)模型传递到从机后,常产生较大误差。该文使用标准正态变量变换(SNV)+微分处理光谱消除光谱散射和基线漂移的影响,提出通过仪器间光谱信号比值分析筛选波长的方法(Screening wavelengths based on spectrum ratio analysis,SWSRA),选出仪器间一致性较好且样本间差异大的光谱特征波长,采用筛选出的波长信号建立待测性质的偏最小二乘近红外光谱定标模型。以80个玉米样品中水分、油、蛋白质含量及72个黄芩样品中黄芩苷含量的NIRS预测对该方法进行了检验。结果表明,SWSRA主机模型预测从机样品的各成分含量的平均相对误差均小于4.3%,明显优于全波长模型直接传递的结果,且其预测均方根残差RMSEP与文献报道的其他模型传递方法的结果相当或更优。SWSRA方法具有模型参数少、稳健、简便易行等优点,可以在同类型近红外光谱仪器之间实现模型的无标样传递。
文摘模型传递是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题,通过在同一工作原理的两台仪器之间寻求可行的数学方法,使得在一台仪器上建立的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测,对近红外技术的实际应用具有重要意义。以150份烤烟作为试验样品,以两台布鲁克公司MPA近红外光谱仪,一台热电公司Antaris近红外光谱仪作为研究对象,通过积分球漫反射检测技术获得光谱数据。采用一阶导数(first-order derivative, 1st Der)和标准正态变量变换(standard normal variate, SNV)对光谱数据进行处理分析,计算不同仪器间光谱的残差值、残差一阶矩、残差信号概率密度和最大信噪比等参数,并采用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)建立烤烟总糖含量数学模型,检验模型传递效果。结果表明,一阶导数具有降低残差一阶矩,将仪器偏差信号转换为标准高斯分布的优点,但同时会降低信噪比。标准正态变量变换同样可以降低一阶矩,同时可大幅度提高信噪比,但无法将仪器偏差信号转换为标准高斯分布,需要进一步的信号处理。一阶导数与SNV相结合可保留两种方法的优点,同时在一定程度上弥补每种方法单独处理的缺点,是一种可以消除以积分球漫反射作为光谱测量方式的因仪器厂家或型号不同、使用年限不同等原因所产生的噪声的处理方法,可实现傅里叶型近红外光谱仪之间的模型传递效果的明显改善。
文摘基于模型传递的原理,建立了一种可对存在背景干扰,谱峰严重混叠的遥感傅里叶变换红外(re-motesensing Fouriertrans for minfrared:RS-FTIR)谱图进行解析的方法。分别用4组分气体混合物的EPA红外标准谱图和RS-FTIR谱图,建立校正和预测模型,经过正交信号校正(OSC)处理后,用EPA红外谱图数据所建立的校正模型,对RS-FTIR谱图数据进行预测,得到的丙酮、甲醇、苯和三氯甲烷的均方根预测误差(RMSEP)分别为:0.0085,0.0180,0.0640,0.0028。未经OSC处理时的RMSEP依次是0.0856,0.0479,1.0653,0.0142。经优化,支集选择的方法为Kennard-Stone法,OSC在实现过程中循环次数为3时得到的预测结果最好。研究结果表明,该方法能够克服背景和校正模型给RS-FTIR监测大气污染物带来的制约。
文摘提出了一种基于稳定竞争自适应重加权采样(stability competitive adaptive reweighted sampling,SCARS)的无标模型传递方法。利用有用信息标准即稳定度指数(定义为回归系数除以其标准偏差的绝对值)和传递后的预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP),选择重要的、受测样参数影响不敏感的波长变量,能够消除或减少不同仪器或测量条件对样本信息反应差异,提高模型传递效果。此外,在该方法中,光谱变量被压缩、降维,从而使模型传递更稳定。采用该方法对谷物的近红外光谱分析模型在不同仪器之间进行传递研究。结果表明,该方法能消除仪器间的大部分差异,较好地实现模型传递效果。与正交信号校正法(orthogonal signal correction,OSC)、蒙特卡罗结合无用信息变量消除法(Monte Carlo uninformative variable elimination,MCUVE)、竞争自适应重加权采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)的比较表明,SCARS不仅在传递精度上能取得比OSC、MCUVE及CARS更好的效果,而且能有效地对光谱数据进行压缩,简化并优化传递过程。
