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
为增强近红外光谱模型通用性,解决直接正交信号校正算法在光谱处理过程中可能出现过拟合、模型不稳定的现象,提出一种将随机森林与直接正交信号校正算法相结合的模型传递方法(Random Forest-Direct Orthogonal Signal Correction,RF-DO...为增强近红外光谱模型通用性,解决直接正交信号校正算法在光谱处理过程中可能出现过拟合、模型不稳定的现象,提出一种将随机森林与直接正交信号校正算法相结合的模型传递方法(Random Forest-Direct Orthogonal Signal Correction,RF-DOSC)。该方法首先利用随机森林算法进行近红外光谱波长点筛选,然后采用直接正交信号校正方法进行光谱处理并建立回归方程,由PLS计算回归系数求得模型传递矩阵。实验使用三台光谱仪(S,S1,S2)测得的玉米近红外光谱数据集建立传递模型,数据集1(D1)水分、油分、蛋白质、淀粉成分预测标准偏差(SEP)分别为0.1267、0.0982、0.1569和0.4051,数据集2(D2)四种成分的SEP分别为0.1548、0.0819、0.1366和0.3836,均小于传统方法。实验结果表明本文所提模型传递方法能有效消除光谱噪声,减小主仪器和从仪器光谱之间的差异,提高模型的稳定性和准确性,实现不同仪器之间模型的共享。展开更多
为解决因测量环境及仪器差异而导致的近红外光谱模型通用性较差的不足,提出一种基于小波变换动态时间规整算法的模型传递方法(Wavelet transform combined with dynamic time warping,WDTW),从而实现不同仪器之间模型的共享。首先,该方...为解决因测量环境及仪器差异而导致的近红外光谱模型通用性较差的不足,提出一种基于小波变换动态时间规整算法的模型传递方法(Wavelet transform combined with dynamic time warping,WDTW),从而实现不同仪器之间模型的共享。首先,该方法将光谱进行小波变换预处理,然后利用动态时间规整算法(Dynamic time warping,DTW)找到近红外光谱波长点之间最优的对应关系并建立回归方程。使用近红外药品光谱数据集和汽油数据集建立传递模型,验证了基于小波变换动态时间规整模型传递方法的有效性。汽油光谱数据集C7、C8、C9和C10成分的预测标准偏差(SEP)分别为0.414 4、0.801 1、1.090 4和1.290 8;药品光谱数据集活性、硬度和重量的SEP分别为2.585 6、0.434 5和2.270 3,均小于传统方法。上述实验结果表明,所建立的模型传递方法能有效消除源机光谱和目标机光谱之间的差异,提高模型的稳定性和准确性,实现模型传递的效果。展开更多
针对室外光照对近红外光谱检测带来误差的问题,提出基于模型传递来减少检测误差的方法。以圆黄梨为样品,分析样品在室内、室外阴影下的近红外光谱,建立室内光谱的偏最小二乘(PLS)模型。采用直接校正(direct standardization,DS)算法,减...针对室外光照对近红外光谱检测带来误差的问题,提出基于模型传递来减少检测误差的方法。以圆黄梨为样品,分析样品在室内、室外阴影下的近红外光谱,建立室内光谱的偏最小二乘(PLS)模型。采用直接校正(direct standardization,DS)算法,减小室内外光谱差距,使得室内PLS模型能预测室外光谱。结果表明:在室内建立的模型能预测经DS算法传递后的室外光谱,预测决定系数(r2p)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.71和0.374,能有效解决室外光照对光谱检测的影响。展开更多
对混胺燃料的近红外光谱分析模型的传递方法进行研究。采用K/S(Kennard/Stone)算法选择转换集样品,采用直接校正(Direct Standardization,DS)算法对从仪器采集的光谱进行校正。通过光谱平均差异(ARMS)比较奇异值分解(Singular Value Dec...对混胺燃料的近红外光谱分析模型的传递方法进行研究。采用K/S(Kennard/Stone)算法选择转换集样品,采用直接校正(Direct Standardization,DS)算法对从仪器采集的光谱进行校正。通过光谱平均差异(ARMS)比较奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法和偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)对光谱校正的效果。当PLS算法的最佳主因子数为3时,DS-PLS算法的光谱校正率可达到97.5%,优于DS-SVD算法。混胺样品的分析模型经过DS-PLS算法传递后,对从仪器的混胺样品各项指标的预测标准偏差(SEP)明显好于传递前,与主仪器预测效果接近,说明采用K/S算法选择合适的转换集样品后,通过DS-PLS模型传递算法可有效降低仪器间的光谱差异,实现近红外光谱分析模型在各台光谱仪之间共享。展开更多
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。
文摘为增强近红外光谱模型通用性,解决直接正交信号校正算法在光谱处理过程中可能出现过拟合、模型不稳定的现象,提出一种将随机森林与直接正交信号校正算法相结合的模型传递方法(Random Forest-Direct Orthogonal Signal Correction,RF-DOSC)。该方法首先利用随机森林算法进行近红外光谱波长点筛选,然后采用直接正交信号校正方法进行光谱处理并建立回归方程,由PLS计算回归系数求得模型传递矩阵。实验使用三台光谱仪(S,S1,S2)测得的玉米近红外光谱数据集建立传递模型,数据集1(D1)水分、油分、蛋白质、淀粉成分预测标准偏差(SEP)分别为0.1267、0.0982、0.1569和0.4051,数据集2(D2)四种成分的SEP分别为0.1548、0.0819、0.1366和0.3836,均小于传统方法。实验结果表明本文所提模型传递方法能有效消除光谱噪声,减小主仪器和从仪器光谱之间的差异,提高模型的稳定性和准确性,实现不同仪器之间模型的共享。
文摘针对室外光照对近红外光谱检测带来误差的问题,提出基于模型传递来减少检测误差的方法。以圆黄梨为样品,分析样品在室内、室外阴影下的近红外光谱,建立室内光谱的偏最小二乘(PLS)模型。采用直接校正(direct standardization,DS)算法,减小室内外光谱差距,使得室内PLS模型能预测室外光谱。结果表明:在室内建立的模型能预测经DS算法传递后的室外光谱,预测决定系数(r2p)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.71和0.374,能有效解决室外光照对光谱检测的影响。
文摘对混胺燃料的近红外光谱分析模型的传递方法进行研究。采用K/S(Kennard/Stone)算法选择转换集样品,采用直接校正(Direct Standardization,DS)算法对从仪器采集的光谱进行校正。通过光谱平均差异(ARMS)比较奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法和偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)对光谱校正的效果。当PLS算法的最佳主因子数为3时,DS-PLS算法的光谱校正率可达到97.5%,优于DS-SVD算法。混胺样品的分析模型经过DS-PLS算法传递后,对从仪器的混胺样品各项指标的预测标准偏差(SEP)明显好于传递前,与主仪器预测效果接近,说明采用K/S算法选择合适的转换集样品后,通过DS-PLS模型传递算法可有效降低仪器间的光谱差异,实现近红外光谱分析模型在各台光谱仪之间共享。
