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果皮对脐橙可溶性固形物可见/近红外检测精度的影响 被引量:14
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作者 孙通 莫欣欣 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1406-1411,共6页
利用可见/近红外半透射光谱技术对未剥皮(完整)和剥皮脐橙的可溶性固形物(SSC)进行检测,探索果皮对脐橙SSC检测精度的影响。采用QualitySpec型光谱仪获取未剥皮和剥皮脐橙在350~1 000nm波段的可见/近红外光谱,并从光谱和模型性能两方面... 利用可见/近红外半透射光谱技术对未剥皮(完整)和剥皮脐橙的可溶性固形物(SSC)进行检测,探索果皮对脐橙SSC检测精度的影响。采用QualitySpec型光谱仪获取未剥皮和剥皮脐橙在350~1 000nm波段的可见/近红外光谱,并从光谱和模型性能两方面分析果皮的影响。对未剥皮和剥皮脐橙平均光谱进行比较,并提取前20个主成分进行多元方差分析;应用偏最小二乘(PLS)回归结合不同预处理方法分别建立未剥皮和剥皮脐橙SSC的预测模型,对预测模型性能进行比较,并对预测集样本的预测残差平方进行方差分析。结果表明,在5%置信水平下,果皮对脐橙SSC检测精度的影响是显著的。未剥皮和剥皮脐橙SSC的最优PLS模型的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.888,0.456%和0.944,0.324%。 展开更多
关键词 可见/近红外 果皮影响 检测精度 可溶性固形物 方差分析 脐橙
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最小二乘支持向量机和内标法的乐果农药含量LIBS检测 被引量:4
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作者 孙通 刘津 +2 位作者 甘兰萍 吴宜青 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期1251-1255,共5页
利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)对溶液中的乐果含量进行定量检测。采用圆柱形桐木木片对农药乐果进行富集,然后利用双通道高精度光谱仪获取样本在206.28~481.77nm波段范围的LIBS光谱。选用4条磷元素谱线(PⅠ213.618nm,PⅠ214.91n... 利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)对溶液中的乐果含量进行定量检测。采用圆柱形桐木木片对农药乐果进行富集,然后利用双通道高精度光谱仪获取样本在206.28~481.77nm波段范围的LIBS光谱。选用4条磷元素谱线(PⅠ213.618nm,PⅠ214.91nm,PⅠ253.56nm,PⅠ255.325nm)为分析线,碳元素谱线(CⅠ247.856nm)为内标线,应用单变量线性拟合及最小二乘支持向量机(LSSVM)方法分别建立溶液中乐果含量的单变量定标模型、LSSVM定标模型及基于内标法的LSSVM定标模型,并进行比较。三个定标模型中,基于内标法的LSSVM定标模型性能最优,LSSVM定标模型性能次之,而单变量定标模型性能最差。结果表明,共线双脉冲LIBS技术结合LSSVM及内标法可以用于溶液中的乐果含量定量检测,所建立的定标模型的决定系数为0.999 7,训练集和验证集的平均相对误差分别为11.24%及12.01%。LSSVM方法及内标法均能在一定程度上改善定标模型的性能,提高预测精度。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 最小二乘支持向量机 内标法 乐果
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激光诱导击穿光谱结合CARS变量选择方法定量检测倍硫磷含量 被引量:2
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作者 刘津 甘兰萍 +1 位作者 孙通 刘木华 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1099-1103,共5页
利用双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测。采用二通道高精度光谱仪采集不同浓度倍硫磷样品在206.28~481.77 nm波段的LIBS光谱,并对光谱进行多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)及3点平滑预处理,... 利用双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测。采用二通道高精度光谱仪采集不同浓度倍硫磷样品在206.28~481.77 nm波段的LIBS光谱,并对光谱进行多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)及3点平滑预处理,根据偏最小二乘(PLS)建模确定最优的预处理方法。在此基础上,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选与倍硫磷相关的重要变量,然后应用PLS回归建立溶液中倍硫磷含量的定量分析模型,并与单变量定量分析模型及未变量选择的PLS定量分析模型进行比较。结果表明,相比单变量定量分析模型及原始光谱PLS定量分析模型,CARS-PLS定量分析模型的性能更优,其模型的校正集和预测集的决定系数及平均相对误差分别为0.969 4、15.537%和0.995 9、5.016%。此外,与原始光谱PLS模型相比,CARS-PLS模型仅使用其中1.9%的波长变量,但预测集平均误差却由9.829%下降为5.016%。由此可见,LIBS技术检测溶液中的倍硫磷含量具有一定的可行性,且CARS方法能简化定量分析模型,提高模型的预测精度。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱技术(LIBS) 偏最小二乘法(PLS) 竞争性自适应重加权算法(CARS) 倍硫磷
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基于内标法和CARS变量优选的倍硫磷含量LIBS检测 被引量:5
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作者 刘津 孙通 甘兰萍 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期737-744,共8页
利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测研究。采用石墨对倍硫磷溶液进行富集,利用双通道高精度光谱仪获取样品的LIBS光谱。以碳元素谱线(CⅠ247.856 nm)为内标对210~260 nm波段谱线进行校正,然后... 利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测研究。采用石墨对倍硫磷溶液进行富集,利用双通道高精度光谱仪获取样品的LIBS光谱。以碳元素谱线(CⅠ247.856 nm)为内标对210~260 nm波段谱线进行校正,然后利用竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选与倍硫磷相关的重要波长变量,最后应用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立倍硫磷含量的定标模型,并与基本定标法及内标法建立的单变量定标模型进行比较。研究结果表明,共线双脉冲LIBS技术可以用于溶液中的倍硫磷含量检测。基本定标法建立的最优定标模型的拟合度R2为0.935 04,预测集样品的平均预测相对误差(PRE)为41.50%;内标法建立的最优单变量定标模型的拟合度R2为0.993 61,预测集样品的平均PRE为14.91%;内标-CARS-LSSVM定标模型的拟合度R2为0.998 6,预测集样品的平均PRE为8.06%。对比上述3类定标模型,内标-CARS-LSSVM定标模型性能最优,内标法建立的定标模型次之,而基本定标法建立的定标模型最差。由此可知,CARS方法可以有效筛选倍硫磷相关的重要变量,内标法结合CARS及LSSVM方法可以改善定标模型性能,提高预测精度。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 内标法 竞争性自适应重加权算法 最小二乘支持向量机 倍硫磷
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共线双脉冲LIBS结合变量筛选定量检测腐霉利含量 被引量:1
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作者 甘兰萍 孙通 +1 位作者 刘津 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期584-588,共5页
腐霉利(Procymidone)作为一种新型的农产品杀菌剂,具有防止农产品受病虫害的作用,但其在施药过程中容易使用不当危害环境和人的健康。为加强对腐霉利农药的检测,本研究应用共轴双脉冲激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对溶液中的腐霉利含量进... 腐霉利(Procymidone)作为一种新型的农产品杀菌剂,具有防止农产品受病虫害的作用,但其在施药过程中容易使用不当危害环境和人的健康。为加强对腐霉利农药的检测,本研究应用共轴双脉冲激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对溶液中的腐霉利含量进行定量检测研究。为配置不同浓度的腐霉利样品,将有效成分含量为98%腐霉利粉末与二甲苯按照不同比例混合并完全溶解。由于液体样品在激光击打的过程中容易将液体溅出,具有一定的危险性。因此,实验将液体样品转化为固体样品,利用石墨吸附腐霉利溶液,然后采用八通道高精度光谱仪采集样品的LIBS光谱,并利用不同预处理方法对光谱数据进行预处理。为提高腐霉利的检测精度,选择氯元素信号最强的两通道(744.555~935.843,893.107~1 057.058nm)光谱数据,分别采用归一化函数(normalization)、基线校正(baseline correction)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)方法进行光谱预处理,并应用PLS方法建模。通过比较各预处理方法数据后,综合考虑,选择Baseline方法为最佳预处理方法。在baseline预处理方法的基础上使用无信息变量消除算法(UVE)联合竞争性自适应重加权采样(CARS)算法剔除无信息的波长变量,筛选与腐霉利相关的重要波长变量,最后应用偏最小二乘回归建立溶液中腐霉利含量的定量预测模型。建模结果表明:经光谱预处理和UVE-CARS方法优选后,可将原4096个波长变量个数减少至13个,变量压缩率为99.68%;经UVE-CARS变量优选后建立的PLS模型的校正集的决定系数和均方根误差分别为0.990 5和0.66,预测集的决定系数和均方根误差分别为0.990 3和0.67,其模型性能优于原始光谱建立的PLS模型。结果表明,利用共轴双脉冲LIBS技术定量检测溶液中的腐霉利含量具有一定的可行性,经UVE和CARS方法筛选后可以有效提取腐霉利的特征变量及相关影响变量,剔除冗余及噪声影响变量,简化定量分析模型且提高了定量分析模型的稳定性。 展开更多
关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 腐霉利 竞争性自适应重加权采样 无信息变量消除算法
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