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GC—TOF MS结合化学计量学用于安化黑茶的识别被引量：17: 1; 作者颜鸿飞彭争光 +5 位作者李蓉娟陈练王美玲付善良戴华张帆《食品与机械》 CSCD 北大核心 2017年第8期34-37,65,共5页; 采用顶空固相微萃取联合气相色谱—飞行时间质谱(GC—TOF MS)对安化黑茶及其它产地黑茶中的挥发性成分进行检测,对41种共有挥发性组分进行定性定量分析。应用化学计量学统计工具对数据进行变量筛选、主成分分析法(PCA)和偏最小二乘判别... 展开更多; 关键词顶空固相微萃取气相色谱—飞行时间质谱主成分分析偏最小二乘判别分析法安化黑茶识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

不同产地甘草X-射线粉末衍射指纹图谱的偏最小二乘判别分析方法被引量：6: 2; 作者杨天鸣苏瀚博 +4 位作者龚小霞姜杜刘杨茜付海燕兰薇《化学与生物工程》 CAS 2018年第3期63-65,共3页; 采集不同产地来源的甘草样品的X-射线粉末衍射图谱,运用偏最小二乘判别分析(PLSDA)方法对其原始图谱进行潜在的差异信息判别。结果表明,PLSDA模型对不同产地来源的甘草药材鉴别正确率达到100%。以X-射线粉末衍射分析结合PLSDA方法快速... 展开更多; 关键词甘草 X-射线粉末衍射中药材产地判别偏最小二乘判别分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于便携式近红外光谱仪的食品接触性塑料鉴别被引量：10: 3; 作者郝勇温钦华 +1 位作者饶敏陈斌《食品与机械》 CSCD 北大核心 2018年第4期124-127,共4页; 采用便携式近红外光谱仪对聚对苯二甲酸乙二酯(PET)、高密度聚乙烯(HDPE)、低密度聚乙烯(LDPE)、聚氯乙烯(PVC)、聚苯乙烯(PS)和聚碳酸酯(PC)6类食品接触性塑料材质进行鉴别研究。用5点平滑、多元散射校正(MSC)、一阶导数和标准正态变... 展开更多; 关键词便携式光谱仪近红外光谱食品接触性塑料主成分分析偏最小二乘判别分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

木材种类的近红外光谱和模式识别被引量：8: 4; 作者郝勇商庆园 +1 位作者饶敏胡远《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期705-710,共6页; 木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准... 展开更多; 关键词近红外光谱木材种类识别光谱预处理偏最小二乘判别分析法簇类独立软模式法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类被引量：2: 5; 作者汪泊锦黄敏 +1 位作者朱启兵王爽《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1132-1136,共5页; 利用高光谱散射图像技术研究了苹果的粉质化无损检测.提出了一种无信息变量消除法和局部线性嵌入相结合的苹果粉质化分类的新方法.经无信息变量消除法筛选后的波段降为全谱的23.5%.将波段选择后的原始图像数据用局部线性嵌入降维作为偏... 展开更多; 关键词粉质化高光谱散射图像无信息变量消除法局部线性嵌入法偏最小二乘判别分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ATR-FTIR光谱的γ-PGA发酵批次分类研究: 6; 作者单鹏吴缀 +1 位作者何年刘隆兴《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1376-1382,共7页; 利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)技术对聚谷氨酸(γ-PGA)发酵批次进行快速识别检测.根据5个批次的γ-PGA发酵液光谱建立了5个偏最小二乘判别分析(PLSDA)分类模型来鉴别每一批次与其他批次,在某些局部评价指标(准确率)上取... 展开更多; 关键词衰减全反射聚谷氨酸偏最小二乘判别分析竞争自适应波数选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名GC—TOF MS结合化学计量学用于安化黑茶的识别被引量：17: 1; 作者颜鸿飞彭争光李蓉娟陈练王美玲付善良戴华张帆; 机构湖南出入境检验检疫局湖南省检验检疫科学技术研究院东港出入境检验检疫局长沙环境保护职业技术学院; 出处《食品与机械》 CSCD 北大核心 2017年第8期34-37,65,共5页; 基金湖南省科技计划项目(编号:2015JC328) 粮油深加工与品质控制湖南省2011协同创新项目资助(编号:湘教通[2013]448号); 文摘采用顶空固相微萃取联合气相色谱—飞行时间质谱(GC—TOF MS)对安化黑茶及其它产地黑茶中的挥发性成分进行检测,对41种共有挥发性组分进行定性定量分析。应用化学计量学统计工具对数据进行变量筛选、主成分分析法(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA),筛选出安化黑茶的26个显著性差异香气成分,通过主成分得分投影图直观反映样本间的聚类趋势和分类信息,对安化黑茶与不同产地黑茶样品及其它种类茶叶进行有效区分和识别,找出14个对安化黑茶识别分类起着重要作用的挥发成分。结果表明,基于茶叶中挥发性成分差异的GC—TOF MS分析结合化学计量学统计方法用于安化黑茶识别是可行的。; 关键词顶空固相微萃取气相色谱—飞行时间质谱主成分分析偏最小二乘判别分析法安化黑茶识别; Keywords gas chromatography-time of flight-mass spectrometry （GC-TOF MS） principal component analysis （PCA） partial least squares discriminate analysis （plsda） volatile components Anhua dark tea discriminate; 分类号 O657.63 [理学—分析化学] TS272.7 [农业科学—茶叶生产加工]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不同产地甘草X-射线粉末衍射指纹图谱的偏最小二乘判别分析方法被引量：6: 2; 作者杨天鸣苏瀚博龚小霞姜杜刘杨茜付海燕兰薇; 机构中南民族大学药学院; 出处《化学与生物工程》 CAS 2018年第3期63-65,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(21205145) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(CZZ10005 +3 种基金 CAA12028 CZY13019) 2015ZD002); 文摘采集不同产地来源的甘草样品的X-射线粉末衍射图谱,运用偏最小二乘判别分析(PLSDA)方法对其原始图谱进行潜在的差异信息判别。结果表明,PLSDA模型对不同产地来源的甘草药材鉴别正确率达到100%。以X-射线粉末衍射分析结合PLSDA方法快速、准确判别了不同产地来源及野生和家种甘草,为客观评价中药材的产地归属提供了一种新的方法和手段,在中药材质量鉴定领域具有广阔的应用前景。; 关键词甘草 X-射线粉末衍射中药材产地判别偏最小二乘判别分析; Keywords Glycyrrhizae radix et rhizoma X-ray powder diffraction geographical origin analysis of tradi- tional Chinese medicine partial least square discriminant analysis（plsda）; 分类号 O657.34 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于便携式近红外光谱仪的食品接触性塑料鉴别被引量：10: 3; 作者郝勇温钦华饶敏陈斌; 机构华东交通大学机电与车辆工程学院江苏大学食品与生物工程学院赣州出入境检验检疫局; 出处《食品与机械》 CSCD 北大核心 2018年第4期124-127,共4页; 基金国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(编号:2017IK012) 国家自然科学基金项目(编号:21265006) 江西省自然科学基金项目(编号:2015ZBAB201003); 文摘采用便携式近红外光谱仪对聚对苯二甲酸乙二酯(PET)、高密度聚乙烯(HDPE)、低密度聚乙烯(LDPE)、聚氯乙烯(PVC)、聚苯乙烯(PS)和聚碳酸酯(PC)6类食品接触性塑料材质进行鉴别研究。用5点平滑、多元散射校正(MSC)、一阶导数和标准正态变量变换(SNV)4种方法对塑料样品光谱进行预处理;主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分别用于塑料样品光谱空间分布分析和定性判别模型的建立。结果表明:光谱经SNV和MSC预处理后,6类塑料样品在前3个主成分空间得到了较好的分离;PLS-DA结合SNV预处理方法可得到精简的塑料材质定性判别模型,模型校正集和预测集的正确识别率(CRR)均为100%。该方法可为食品接触性塑料材质的快速鉴别提供参考。; 关键词便携式光谱仪近红外光谱食品接触性塑料主成分分析偏最小二乘判别分析; Keywords portable NIR spectrometers near-infrared spectroscopy（NIRS） food contacted plastic material principal componentanalysis （PCA） partial least squares-diseriminant analysis （plsda）; 分类号 O657.33 [理学—分析化学] TQ320.74 [化学工程—合成树脂塑料工业]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名木材种类的近红外光谱和模式识别被引量：8: 4; 作者郝勇商庆园饶敏胡远; 机构华东交通大学机电与车辆工程学院赣州出入境检验检疫局; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期705-710,共6页; 基金国家自然科学基金项目(21265006) 国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(2015IK160) 江西省自然科学基金项目(2015ZBAB201003)资助; 文摘木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究; 5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、 Savitzky-Golay一阶导数(SG 1^(st)-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%; 5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%; SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%; MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%; SG 1^(st)-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%; WD(小波基为"Haar",分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%; 5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%; SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%; MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%; SG 1^(st)-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%; WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织, PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。; 关键词近红外光谱木材种类识别光谱预处理偏最小二乘判别分析法簇类独立软模式法; Keywords Near infrared spectroscopy(NIRS) Identification of wood species Spectral preprocessing partial least squares discriminate analysis(plsda) Soft independent modeling of class analogy(SIMCA); 分类号 S79 [农业科学—林木遗传育种]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类被引量：2: 5; 作者汪泊锦黄敏朱启兵王爽; 机构江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1132-1136,共5页; 基金国家自然科学基金(No.60805014) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.JUSRP20913 No.JUSRP21132)资助; 文摘利用高光谱散射图像技术研究了苹果的粉质化无损检测.提出了一种无信息变量消除法和局部线性嵌入相结合的苹果粉质化分类的新方法.经无信息变量消除法筛选后的波段降为全谱的23.5%.将波段选择后的原始图像数据用局部线性嵌入降维作为偏最小二乘判别分析的输入变量并建模.无信息变量消除法与局部线性嵌入相结合算法和局部线性嵌入降维方法得到的粉质化分类测试准确度分别是79.0%和79.0%;无信息变量消除法与平均反射法相结合和平均反射法特征提取得到的是77.4%和75.8%.结果表明,无信息变量消除法与局部线性嵌入想结合的方法可以大大地降低高光谱散射图像的数据量,同时保证了分类准确度,为在线检测、分类和高光谱数据的存储提供了一种实时、有效的方法.; 关键词粉质化高光谱散射图像无信息变量消除法局部线性嵌入法偏最小二乘判别分析; Keywords Mealiness Hyperspectral scattering images Uninformative Variables Elimination（UVE） Locally Linear Embedding（LLE） partial Least Squares Discriminant analysis（plsda）; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ATR-FTIR光谱的γ-PGA发酵批次分类研究: 6; 作者单鹏吴缀何年刘隆兴; 机构东北大学秦皇岛分校控制工程学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1376-1382,共7页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N2023021).; 文摘利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)技术对聚谷氨酸(γ-PGA)发酵批次进行快速识别检测.根据5个批次的γ-PGA发酵液光谱建立了5个偏最小二乘判别分析(PLSDA)分类模型来鉴别每一批次与其他批次,在某些局部评价指标(准确率)上取得了不错的结果.为了提高模型在全体指标(如准确率、精度、灵敏度等)上的整体效果和模型的可解释性,采用子窗口置换分析(SPA)、竞争自适应重加权采样(CARS)以及随机青蛙(RF)三种波数选择算法结合PLSDA提取特征波数,建立PLSDA判别模型.实验结果表明,经波数选择(除CARS)后,PLSDA在各个批次上的各项性能指标均得到提升,而且模型复杂度降低,可解释性增强;ATR-FTIR技术结合SPA-PLSDA或RF-PLSDA方法可实现对γ-PGA发酵批次的快速识别.; 关键词衰减全反射聚谷氨酸偏最小二乘判别分析竞争自适应波数选择; Keywords attenuated total reflection γ-polyglutamic-acid(γ-PGA) partial least squares discriminant analysis(plsda) competitive adaptive wavenumber selection; 分类号 O433.4 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	GC—TOF MS结合化学计量学用于安化黑茶的识别	颜鸿飞彭争光李蓉娟陈练王美玲付善良戴华张帆	《食品与机械》 CSCD 北大核心	2017	17	在线阅读下载PDF 职称材料
2	不同产地甘草X-射线粉末衍射指纹图谱的偏最小二乘判别分析方法	杨天鸣苏瀚博龚小霞姜杜刘杨茜付海燕兰薇	《化学与生物工程》 CAS	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于便携式近红外光谱仪的食品接触性塑料鉴别	郝勇温钦华饶敏陈斌	《食品与机械》 CSCD 北大核心	2018	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	木材种类的近红外光谱和模式识别	郝勇商庆园饶敏胡远	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类	汪泊锦黄敏朱启兵王爽	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于ATR-FTIR光谱的γ-PGA发酵批次分类研究	单鹏吴缀何年刘隆兴	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料