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基于无信息变量消除法和连续投影算法的可见-近红外光谱技术白虾种分类方法研究 被引量:50
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作者 吴迪 吴洪喜 +2 位作者 蔡景波 黄振华 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期423-427,共5页
应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取... 应用无信息变量消除法结合连续投影算法对可见-近红外光谱区进行有效波长的选择,选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机模型,对白虾属中三种典型种,脊尾白虾、秀丽白虾和东方白虾进行鉴别分类.实验采用Kennard-Stone算法选取150个样本作为建模集,50个样本作为预测集,通过UVE-SPA优选了数值分别为392、431、517、551、595、627、676、734、760、861、943和1018 nm的12个波长为LS-SVM的输入变量,建立了白虾种分类模型.该模型对50个预测集样本检验的准确率达到了92.00%.结果表明,采用可见-近红外光谱对白虾种进行鉴别是可行的,UVE-SPA能够有效地进行波长选择,使LS-SVM模型获得最优的分类结果. 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 信息变量消除 连续投影算法 最小二乘-支持向量机
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基于无信息变量消除法的水稻种子发芽率测定 被引量:5
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作者 曲歌 陈争光 张庆华 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期1015-1020,共6页
为了解决常规的水稻种子发芽率测定方法存在的试验周期长且操作繁琐等问题,实现水稻种子发芽率的快速检测。本研究以黑龙江省五常市五优稻四号粳稻种子为研究对象,首先将7组种子样本(每组60个样本,共计420个样本)置于温度为45℃,湿度为... 为了解决常规的水稻种子发芽率测定方法存在的试验周期长且操作繁琐等问题,实现水稻种子发芽率的快速检测。本研究以黑龙江省五常市五优稻四号粳稻种子为研究对象,首先将7组种子样本(每组60个样本,共计420个样本)置于温度为45℃,湿度为90%的环境中分别进行为期0d、1d、2d、3d、4d、5d、6d的不同时段的人工老化,然后采集每个水稻种子样本的光谱数据后进行发芽试验。对光谱数据使用蒙特卡洛交叉验证法进行异常样本剔除,并应用UVE法对全光谱数据进行特征波长选择,使光谱数据由全光谱的1845个数据点缩减为524个数据点,最后建立PLSR预测模型。所建模型的预测集决定系数R 2为0.8170、RMSEP为2.1830。试验结果表明,经UVE法降维后建立PLSR模型的各项参数均优于全光谱模型,因此,UVE特征波长选择算法为提高水稻种子发芽率测定模型的预测能力提供了一种新的途径。 展开更多
关键词 水稻种子 近红外光谱 蒙特卡洛交叉验证 信息变量消除 发芽率
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基于MC-UVE-VIP两步波长筛选实现近红外光谱模型的无标样传递 被引量:2
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作者 张站鸽 倪力军 +1 位作者 张立国 栾绍嵘 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期204-209,共6页
该文将蒙特卡洛-无变量信息消除(MC-UVE)算法和变量重要性投影(VIP)算法结合,挑选出重要、有信息的波长变量,建立了MC-UVE-VIP两步波长筛选方法。该法首先采用MC-UVE筛选出稳定性参数大于某一阈值(Mthreshold)的有信息波长集合U_(UVE),... 该文将蒙特卡洛-无变量信息消除(MC-UVE)算法和变量重要性投影(VIP)算法结合,挑选出重要、有信息的波长变量,建立了MC-UVE-VIP两步波长筛选方法。该法首先采用MC-UVE筛选出稳定性参数大于某一阈值(Mthreshold)的有信息波长集合U_(UVE),然后采用VIP算法从U_(UVE)中筛选出VIP参数大于U_(UVE)中所有波长VIP均值的波长,作为重要、有信息的波长集合U_(UVE)-VIP。基于U_(UVE)-VIP建立玉米中蛋白质含量的偏最小二乘回归(PLSR)近红外光谱预测模型,模型的潜变量个数根据累计贡献率大于99.9%确定。该模型变量少、稳健、可解释性强、运算速度快,其预测两台从机样品蛋白质的平均相对误差(MARE)分别为1.64%与1.88%,均小于MC-UVE模型的从机MARE(5.40%与5.19%)和VIP模型的从机MARE(6.23%与7.16%)。因此,基于MC-UVE-VIP两步波长筛选法所建立的玉米蛋白质含量近红外光谱模型可直接传递到从机,无需进行模型或从机光谱校正。该模型传递性能优于单纯基于MC-UVE或VIP算法筛选波长所建模型及全波长模型。 展开更多
关键词 两步波长筛选 蒙特卡洛-无变量信息消除(mc-uve) 变量重要性投影(VIP) 无标样模型转移 玉米蛋白质含量预测
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基于PLS-LDA和拉曼光谱快速定性识别食用植物油 被引量:17
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作者 吴静珠 石瑞杰 +2 位作者 陈岩 刘翠玲 徐云 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期55-58,共4页
以6种食用油共计23个样本为分析对象,采用偏最小二乘线性判别分析法(PLS-LDA)和拉曼光谱进行单一种类(橄榄油、花生油和玉米油)食用油快速定性检测,通过自适应迭代惩罚最小二乘法(airPLS)对拉曼信号进行背景扣除,以及蒙特卡洛无信息变... 以6种食用油共计23个样本为分析对象,采用偏最小二乘线性判别分析法(PLS-LDA)和拉曼光谱进行单一种类(橄榄油、花生油和玉米油)食用油快速定性检测,通过自适应迭代惩罚最小二乘法(airPLS)对拉曼信号进行背景扣除,以及蒙特卡洛无信息变量消除法筛选波长变量,不但有效减少了波长点数,降低了建模运算量,而且提高了单一种类食用油的识别率,使得总体识别率均高于90%,并在此基础上进一步提出了采用PLS-LDA进行多种类食用油识别的检测流程。实验结果表明PLS-LDA在食用油定性识别检测中具有较好的应用前景和可行性,该方法也可为定性检测食品及农产品品质提供借鉴。 展开更多
关键词 偏最小二乘线性判别分析法 拉曼光谱 食用植物油 蒙特卡洛信息变量消除
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提取近红外光谱有效变量快速检测猪肉挥发性盐基氮 被引量:6
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作者 刘飞 邹昊 +4 位作者 田寒友 汤介兰 刘文营 李家鹏 乔晓玲 《肉类研究》 北大核心 2015年第9期25-29,共5页
以市售新鲜冷藏(4℃)猪肉为研究对象,采用蒙特卡洛-无信息变量消除算法和连续投影算法对原始近红外光谱的800个波长变量进行提取,共筛选出与挥发性盐基氮含量直接和间接相关的有效波长变量36个,并采用偏最小二乘法构建预测模型,验证集... 以市售新鲜冷藏(4℃)猪肉为研究对象,采用蒙特卡洛-无信息变量消除算法和连续投影算法对原始近红外光谱的800个波长变量进行提取,共筛选出与挥发性盐基氮含量直接和间接相关的有效波长变量36个,并采用偏最小二乘法构建预测模型,验证集的相关系数和标准偏差分别为0.876 4和1.205 7 mg/100 g。 展开更多
关键词 猪肉 蒙特卡洛-无信息变量消除算法 连续投影算法 挥发性盐基氮
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不同颜色冬枣可溶性固形物可见-近红外光谱分析模型构建 被引量:1
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作者 郝勇 杜娇君 +1 位作者 张书敏 王起明 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期3385-3391,共7页
冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物(SSC)检测模型的分析精度。采用可见-近红外(Vis-NIR)光谱结合Norris-Williams平滑(NWS)、连续小波导数(CWD)、多元散... 冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物(SSC)检测模型的分析精度。采用可见-近红外(Vis-NIR)光谱结合Norris-Williams平滑(NWS)、连续小波导数(CWD)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和NWS-MSC五种光谱预处理方法构建不同颜色(红绿相间MJ,绿色GJ和红色RJ)冬枣SSC的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,分别采用MJ, GJ, RJ, MJ-GJ和MJ-GJ-RJ五个样品集合建立冬枣SSC的定量分析模型,并采用由MJ-GJ-RJ三种颜色冬枣样品组成的测试集进行模型的评价;以不同建模样品集(校正集)的校正相关系数(Rc)和交互验证均方根误差(RMSECV)作为构建最优模型的评价指标;测试集的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)用于模型预测精度的评价。研究结果表明:分别采用MJ, GJ和RJ的独立样品集进行建模时,模型仅对具有相同颜色的冬枣样品的SSC实现了较好的预测;分别在MJ样品中加入GJ和GJ-RJ样品进行MJ-GJ和MJ-GJ-RJ两个混合样品集的定量模型的构建时,MJ-GJ模型对MJ和GJ样品的SSC具有较好的预测效果,其RMSECV,Rc, RMSEP,Rp分别为1.108, 0.698, 0.980, 0.724和1.108, 0.698, 0.983, 0.822,而对RJ样品的预测误差较大,模型的RMSECV,Rc, RMSEP,Rp为1.108, 0.698, 1.928, 0.597;而MJ-GJ-RJ模型对三种颜色的冬枣SSC均有较好的预测结果:MJ-GJ-RJ模型对MJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc, RMSEP,Rp为1.158, 0.796, 1.077, 0.668;对GJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc, RMSEP,Rp为1.158, 0.796, 0.881, 0.861;对RJ样品的SSC模型的RMSECV,Rc, RMSEP,Rp为1.158, 0.796, 1.140, 0.841;采用蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)方法进一步对MJ-GJ-RJ样品集光谱的特征变量进行优选后,模型的Rc和Rp分别由原来的0.796和0.864提高到0.884和0.922,模型的RMSECV和RMSEP分别由1.158和0.946减小到0.886和0.721,模型具有较好的分析精度。采用可见-近红外光谱对不同颜色冬枣的SSC进行分析时,当建模集样品与测试集样品颜色属性相似或选择性质相似的建模变量进行模型构建时,模型具有更好的通用性。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 偏最小二乘 冬枣 可溶性固形物 蒙特卡罗无信息变量消除
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紫外可见光谱的水产养殖水体有机物浓度快速检测研究 被引量:5
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作者 曹泓 屈稳太 +3 位作者 杨祥龙 贾生尧 王春龙 鲁琛 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3015-3019,共5页
应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除(uninformati... 应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)相结合的变量选择算法选取全波段光谱中的特征波长,从201个UV/Vis光谱变量中选取了7个特征波长,只占全波段光谱变量的3.48%,降低了建模的时间和模型的复杂度。结合最小二乘支持向量机(least-square support vector machine,LS-SVM)算法进行COD预测建模,结果表明:使用特征波长建模的预测效果(相关系数r(correlation coefficient)=0.89,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)=15.46mg·L-1)好于使用全波段光谱建模的预测效果(r=0.88,RMSEP=15.71mg·L-1)。使用UVE-SPA变量选择算法获取UV/Vis光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量水产养殖水体中的COD浓度,为进一步实现水产养殖水质的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。 展开更多
关键词 紫外可见光谱 水产养殖 有机物 连续投影算法 信息变量消除 最小二乘-支持向量机
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