近红外光谱技术结合变量选择方法定性检测食用植物油中的腐霉利 被引量：17

1

作者 孙通 莫欣欣 +2 位作者 李晓珍 吴宜青 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期3915-3919,共5页

利用近红外光谱技术对食用植物油中的腐霉利进行定性检测研究。以国家标准规定的腐霉利最大残留限量为界线,将不同腐霉利含量的食用植物油样本分为合格组和不合格组。采用QualitySpec台式近红外光谱仪采集两类样本的光谱,利用无信息变... 利用近红外光谱技术对食用植物油中的腐霉利进行定性检测研究。以国家标准规定的腐霉利最大残留限量为界线,将不同腐霉利含量的食用植物油样本分为合格组和不合格组。采用QualitySpec台式近红外光谱仪采集两类样本的光谱,利用无信息变量消除(UVE)和子窗口重排分析(SPA)方法进行波长变量筛选,并应用线性判别分析(LDA)、偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)及判别偏最小二乘(DPLS)方法建立两类样本的分类模型。结果表明,近红外光谱技术可以对两类样本进行分类。UVE方法可以有效筛选有用波长变量,提高分类模型的性能。UVE-DPLS所建立的分类模型性能最优,其预测集样本的分类正确率、灵敏度及特异性分别为98.7%,95.0%和100.0%。 展开更多

关键词 近红外 腐霉利 定性检测 变量选择 食用植物油

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应用激光诱导击穿光谱定量分析脐橙中的金属元素 被引量：7

2

作者 李秋连 姚明印 +2 位作者 胡淑芬 刘木华 雷泽剑 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期830-834,共5页

为了探讨水果中金属元素的实时快速检测方法,运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对烘干的脐橙橙皮和橙肉中的金属元素Cu、Ni、Ti、Sr、Ba、Cr进行定量分析。采用1 064 nm的Nd:YAG调Q脉冲激光发生器,在同等条件下烧灼脐橙橙皮和橙肉,利用八... 为了探讨水果中金属元素的实时快速检测方法,运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对烘干的脐橙橙皮和橙肉中的金属元素Cu、Ni、Ti、Sr、Ba、Cr进行定量分析。采用1 064 nm的Nd:YAG调Q脉冲激光发生器,在同等条件下烧灼脐橙橙皮和橙肉,利用八通道光纤光谱仪对特定波长范围的光谱波段进行鉴别分析,比较烘干橙皮和橙肉中Cu、Ni、Ti、Sr、Ba、Cr金属元素特征谱线的相对强度值。结果表明,橙肉中的Ti元素含量明显高于橙皮中,橙肉中的Ba元素含量稍高于橙皮中,而橙皮中的Sr、Cu、Ni和Cr元素含量均高于橙肉中。结果还表明运用LIBS技术可以快速实时检测水果样品中的金属元素含量。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 橙皮 橙肉 金属元素

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可见/近红外漫透射光谱结合CARS变量优选预测脐橙可溶性固形物 被引量：29

3

作者 孙通 许文丽 +2 位作者 林金龙 刘木华 何秀文 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3229-3233,共5页

可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无... 可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA)比较。最后,对选择的38个重要波长变量应用偏最小二乘(PLS)回归建立脐橙SSC预测模型,并对未参与建模的75个样品进行预测。研究结果表明,CARS方法优于UVE及SPA变量选择方法,能有效地筛选出重要波长变量。CARS-PLS建立的SSC预测模型优于全光谱的PLS模型,其校正集及预测集的相关系数分别为0.948和0.917,均方根误差分别为0.347%和0.394%。因此,可见/近红外漫透射光谱结合CARS方法可以预测脐橙可溶性固形物,CARS变量选择方法能有效简化预测模型和提高模型的预测精度。 展开更多

关键词 可见 近红外 漫透射 CARS 可溶性固形物 脐橙

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基于UVE-GA变量优选的山茶油可见/近红外光谱掺假鉴别 被引量：21

4

作者 孙通 胡田 +1 位作者 许文丽 刘木华 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期75-79,共5页

摘要：利用可见／近红外光谱结合无信息变量消除一遗传算法（UVE—GA）变量选择方法对山茶油和掺杂低比例菜籽油（1％～10％）的山茶油进行鉴别分类，并应用线性判别分析（LDA）方法建立分类模型。结果表明：UVE—GA是一种有效的波长变... 摘要：利用可见／近红外光谱结合无信息变量消除一遗传算法（UVE—GA）变量选择方法对山茶油和掺杂低比例菜籽油（1％～10％）的山茶油进行鉴别分类，并应用线性判别分析（LDA）方法建立分类模型。结果表明：UVE—GA是一种有效的波长变量选择方法，能简化分类模型和提高分类模型精度；UVE—GA—LDA分类模型适用于掺杂2％以上菜籽油的山茶油鉴别分类，其分类正确率为100％；对掺杂1％菜籽油的山茶油鉴别分类正确率有待提高，其分类正确率仅为50％。 展开更多

关键词 可见 近红外光谱 UVE—GA 掺假鉴别 山茶油

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可见/近红外联合UVE-PLS-LDA鉴别压榨和浸出山茶油 被引量：22

5

作者 温珍才 孙通 +1 位作者 耿响 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2354-2358,共5页

山茶油是我国特有的优质食用油,而压榨山茶油营养品质优于浸出山茶油。采用可见/近红外光谱技术对压榨和浸出山茶油进行鉴别研究。在350～1 800nm波段范围内采集压榨和浸出山茶油样本的透射光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法进行波长变... 山茶油是我国特有的优质食用油,而压榨山茶油营养品质优于浸出山茶油。采用可见/近红外光谱技术对压榨和浸出山茶油进行鉴别研究。在350～1 800nm波段范围内采集压榨和浸出山茶油样本的透射光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法进行波长变量优选,剔除无用波长变量,并应用偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立鉴别分类模型。最后,利用鉴别分类模型对未参与建模的26个预测集样本进行鉴别。研究结果表明,UVE-PLS-LDA是一种有效的鉴别分类方法,所建立的鉴别分类模型能较好地对压榨和浸出山茶油进行鉴别,校正集和预测集样本的鉴别正确率均为100%。因此,可见/近红外光谱联合UVE-PLS-LDA方法鉴别压榨和浸出山茶油是可行的。 展开更多

关键词 可见 近红外 山茶油 UVE PLS-LDA 鉴别

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近红外光谱联合CARS-PLS-LDA的山茶油检测 被引量：14

6

作者 孙通 吴宜青 +3 位作者 许朋 温珍才 胡田 刘木华 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期925-931,共7页

为了寻找快速判别山茶油掺假的检测方法,本研究利用近红外光谱技术对掺杂大豆没油山茶油进行掺假检测研究。试验在350~1 800 nm波段范围内采集样本的透射光谱,利用CARS方法筛选重要的波长变量,应用偏最小二乘-线性判别分析（PLS-LDA）... 为了寻找快速判别山茶油掺假的检测方法,本研究利用近红外光谱技术对掺杂大豆没油山茶油进行掺假检测研究。试验在350~1 800 nm波段范围内采集样本的透射光谱,利用CARS方法筛选重要的波长变量,应用偏最小二乘-线性判别分析（PLS-LDA）建立山茶油掺假的判别模型,并与未经变量优选的判别模型进行比较。结果表明,近红外光谱技术联合CARS-PLS-LDA方法可以有效判别纯山茶油和掺假山茶油,校正集、预测集及独立样本组样本的判别正确率、灵敏度及特异性均为100%。CARSPLS-LDA判别模型性能优于未经变量优选的判别模型,表明CARS方法可以有效筛选重要波长变量,能简化判别模型及提高判别模型的稳定性和判别精度。本研究可为山茶油掺假快速检测提供理论依据。 展开更多

关键词 近红外光谱 掺假判别 CARS PLS-LDA 山茶油

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可见/近红外联合变量优选检测油茶籽油掺假 被引量：12

7

作者 温珍才 孙通 +1 位作者 许朋 刘木华 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期673-678,共6页

利用可见/近红外光谱技术联合CARS(competitive adaptive reweighted sampling)方法对油茶籽油中掺杂大豆油及菜籽油进行检测.采用CARS方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘回归(PLS)方法分别建立油茶籽油中大豆油掺伪量、菜籽油掺伪... 利用可见/近红外光谱技术联合CARS(competitive adaptive reweighted sampling)方法对油茶籽油中掺杂大豆油及菜籽油进行检测.采用CARS方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘回归(PLS)方法分别建立油茶籽油中大豆油掺伪量、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量的定量检测模型,并与经连续投影算法(SPA)及无信息变量消除(UVE)方法变量筛选后所建立的PLS模型进行比较.研究结果表明:可见/近红外联合CARS方法可以分别检测油茶籽油中大豆油、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量.大豆油、菜籽油及大豆油与菜籽油总和的CARS-PLS掺伪量模型的预测集相关系数r和预测均方根误差RMSEP分别为0.950,0.928,0.980和24.5,29.0,30.8g·kg-1;CARS-PLS模型性能优于全波段PLS,SPA-PLS及UVE-PLS,表明CARS方法是一种有效的波长变量选择方法,可以剔除冗余波长变量. 展开更多

关键词 油茶籽油 掺假检测 可见/近红外 CARS 变量选择

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基于变量优选和快速独立成分分析的黄花梨可溶性固形物可见/近红外光谱检测 被引量：6

8

作者 许文丽 孙通 +2 位作者 胡田 胡涛 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3253-3256,共4页

为建立预测能力高、稳定性强的可见/近红外漫透射光谱无损检测黄花梨可溶性固形物（SSC）数学模型,对比各种预处理方法、变量优选方法、快速独立主成分分析（FICA）以及最小二乘支持向量机（LSSVM）对黄花梨SSC模型的影响,得出最佳的组... 为建立预测能力高、稳定性强的可见/近红外漫透射光谱无损检测黄花梨可溶性固形物（SSC）数学模型,对比各种预处理方法、变量优选方法、快速独立主成分分析（FICA）以及最小二乘支持向量机（LSSVM）对黄花梨SSC模型的影响,得出最佳的组合方法用于建立黄花梨可溶性固形物（SSC）预测模型。采用Quality Spec型光谱仪采集550~950nm波段范围内的黄花梨漫透射光谱并采用遗传算法、连续投影算法和CARS（competitive adaptive reweighted sampling）三种方法筛选黄花梨可溶性固形物的光谱特征变量,再结合FICA提取光谱主成分,最后采用LS-SVM建立黄花梨的SSC预测模型。结果显示,采用CARS筛选的21个变量,经FICA挑选出12个主成分数,联合LS-SVM所建立的CARS-FICA-LS-SVM黄花梨SSC预测模型性能最佳,建模集和预测集的决定系数及均方根误差分别为0.974,0.116%和0.918,0.158%,同直接采用PLS方法建模相比,变量数从401个下降到21,主成分数由14下降到12,建模集和预测集决定系数分别上升了0.023,0.019,而建模和预测均方根误差分别下降了0.042%和0.010%。CARS-FICA-LS-SVM建立黄花梨SSC预测模型能够有效地简化预测模型并提高预测模型精度。 展开更多

关键词 可见/近红外 黄花梨 CARS FICA LS-SVM 可溶性固形物

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可见/近红外光谱的油茶籽油三元体系掺假检测模型优化 被引量：17

9

作者 莫欣欣 周莹 +2 位作者 孙通 吴宜青 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期3881-3884,共4页

采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正... 采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正集和预测集,并从不同建模波段、预处理方法及建模方法角度对掺假预测模型进行优化。研究结果表明,菜籽油、花生油和总掺伪量的最优建模波段及预处理方法分别为750~1 770,900~1 770,870~1 770nm和多元散射校正（MSC）、标准归一化处理（SNV）和二阶微分,而最优的建模方法均为最小二乘支持向量机（LSSVM）。对于最优掺假模型,菜籽油、花生油和总掺伪量的预测集相关系数（Rp）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.963,0.982,0.993和2.1%,1.5%,1.8%。由此可见,可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法可以用于油茶籽油的三元体系掺假定量检测。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 掺假检测 油茶籽油 三元体系 模型优化

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基于UVE-ICA和支持向量机的南丰蜜桔可溶性固形物可见-近红外检测 被引量：12

10

作者 孙通 许文丽 +1 位作者 胡田 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期3235-3239,共5页

利用可见-近红外光谱技术联合变量选择新方法对南丰蜜桔的可溶性固形物（SSC）进行快速无损检测研究，以简化南丰蜜桔SSC预测模型和提高预测模型性能。试验共采用300个南丰蜜桔样本，校正集、验证集及预测集样本分别为150，75和75个。采... 利用可见-近红外光谱技术联合变量选择新方法对南丰蜜桔的可溶性固形物（SSC）进行快速无损检测研究，以简化南丰蜜桔SSC预测模型和提高预测模型性能。试验共采用300个南丰蜜桔样本，校正集、验证集及预测集样本分别为150，75和75个。采用QualitySpec型光谱仪在350-1000nm波段范围内采集样本光谱，利用无信息变量消除（UVE）剔除无用信息波长变量，再采用独立成分分析（ICA）提取光谱的独立成分，最后应用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立南丰蜜桔的SSC预测模型，并利用未参与建模的预测集样本对模型进行评价。研究结果表明，可见-近红外光谱技术联合UVE-ICA-LS-SVM对南丰蜜桔的SSC检测精度高。UVE-ICA可以有效剔除无用信息波长变量，提取特征光谱信息，简化预测模型及提高预测模型性能。ITVE-ICA-LS-SVM所建立的南丰蜜桔SSC预测模型性能优于PLS，PCA-LS-SVM及ICA-LS-SVM预测模型，其校正集、验证集及预测集的决定系数和均方根误差分别为0．978，0．230％，0．965，0．301％及0．967，0．292％。 展开更多

关键词 可见-近红外 UVE-ICA LS-SVM可溶性固形物

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激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法直接检测皮蛋壳中的Cu含量 被引量：5

11

作者 胡慧琴 徐雪红 +6 位作者 刘木华 涂建平 黄乐 黄林 姚明印 陈添兵 杨平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期3500-3504,共5页

运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对皮蛋壳中Cu元素直接进行检测,获得样本中Cu元素的特征谱线信息,采用湿法消解结合原子吸收分光光度计(AAS)测量样品中Cu元素的真实含量。由于LIBS检测的精度和准确度受到样品基体复杂,环境噪声,系统噪声... 运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对皮蛋壳中Cu元素直接进行检测,获得样本中Cu元素的特征谱线信息,采用湿法消解结合原子吸收分光光度计(AAS)测量样品中Cu元素的真实含量。由于LIBS检测的精度和准确度受到样品基体复杂,环境噪声,系统噪声,激光能量稳定性等一系列因素的影响,采用传统的单变量赛伯-罗马金拟合方式对样品的LIBS相对强度和浓度进行线性拟合不能满足定性分析的要求,因此,采用一种多变量的分析-偏最小二乘(PLS)对LIBS光谱数据进行了处理,比较分析了不同点数平滑处理和五种预处理方法对PLS建模精度和准确度的影响。分析得出采用11点平滑结合多元散射校正(MSC)预处理能有效地提高PLS建立的模型的相关系数,降低均方根误差和平均相对误差,有效提高了模型的准确性。研究结果表明,激光诱导击穿光谱技术能够准确地直接检测皮蛋壳中重金属Cu的含量,下一步的工作将对皮蛋进行批量试验,寻找出蛋壳与蛋清、蛋黄中重金属Cu的数量关系,实现通过LIBS检测皮蛋壳便可知蛋清、蛋黄中重金属含量的目标,为农产品质量安全提供新的快速无损检测技术方法。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 直接检测 偏最小二乘 皮蛋壳 CU 准确度

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可见/近红外漫反射与漫透射检测脐橙可溶性固形物的对比研究 被引量：6

12

作者 许文丽 孙通 +1 位作者 吴文强 刘木华 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1486-1490,共5页

研究了可见／近红外漫反射与漫透射两种检测方式对赣南脐橙的可溶性固形物含量检测结果的影响．采用波长范围为350～1800nm的QualitySpec型光谱仪采集196个脐橙样品的可见／近红外漫反射和漫透射光谱，取其中148个样品作为建模集用来建... 研究了可见／近红外漫反射与漫透射两种检测方式对赣南脐橙的可溶性固形物含量检测结果的影响．采用波长范围为350～1800nm的QualitySpec型光谱仪采集196个脐橙样品的可见／近红外漫反射和漫透射光谱，取其中148个样品作为建模集用来建模，剩余48个样品作为预测集用于预测模型．用多种预处理结合偏最小二乘回归法分别建立两种检测方式下单次光谱及三次光谱并求平均，得到光谱相对应的脐橙可溶性固形物预测模型，对比该模型可知漫透射方式明显优于漫反射方式；最优结果为漫透射三次光谱求平均所得光谱结合多元散射校正预处理建立的赣南脐橙的可溶性固形物含量预测模型，其校正模型及预测模型的相关系数分别为0．980和0．949，均方根误差分别为0．230°Brix和0．374°Brix．由此得出近红外漫透射光谱更适合用于检测脐橙的可溶性固形物含量． 展开更多

关键词 可见 近红外光谱 漫反射 漫透射 偏最小二乘 可溶性固形物 赣南脐橙

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地沟油鉴别的研究现状与展望 被引量：11

13

作者 孙通 许文丽 +1 位作者 刘木华 王晓 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2012年第24期418-422,共5页

国内地沟油制售问题较为严重,地沟油的餐桌化已成为目前国内最严重的食品安全问题之一,已危害到整个社会。本文简要地概述了地沟油的分类及其危害,并按鉴别指标顺序详细综述了国内地沟油鉴别的研究现状,并对鉴别指标的适用性进行评述。... 国内地沟油制售问题较为严重,地沟油的餐桌化已成为目前国内最严重的食品安全问题之一,已危害到整个社会。本文简要地概述了地沟油的分类及其危害,并按鉴别指标顺序详细综述了国内地沟油鉴别的研究现状,并对鉴别指标的适用性进行评述。此外,对地沟油鉴别存在的难点进行分析,并提出相应的解决方法。最后,对今后地沟油鉴别的发展趋势进行了展望。 展开更多

关键词 地沟油 废弃油脂 食品安全 鉴别指标

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激光诱导击穿光谱联合UVE变量优选检测大豆油中的铬含量 被引量：7

14

作者 孙通 吴宜青 +2 位作者 刘秀红 莫欣欣 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3341-3345,共5页

利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28-481.77nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除（UVE）方法筛选与重金... 利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28-481.77nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除（UVE）方法筛选与重金属Cr相关的波长变量,应用偏最小二乘（PLS）回归建立大豆油中重金属Cr的定标模型,并与单变量及全波段PLS定标模型进行比较。结果表明,相比单变量及全波段PLS定标模型,UVE-PLS定标模型的性能更优,其相关系数、校正均方根误差、交互验证均方根误差及预测均方根误差分别为0.990,0.045,0.050及0.054mg·g-1。经UVE变量筛选后,UVE-PLS定标模型所用的波长变量数仅为全波段PLS的2%。由此可见,UVE是一种有效的波长变量筛选方法,能有效筛选出与重金属Cr相关的波长变量。 展开更多

关键词 激光诱导击穿光谱 重金属铬 无信息变量消除 偏最小二乘 大豆油

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可见/近红外半透射结合CARS方法在线检测脐橙SSC 被引量：4

15

作者 孙通 林金龙 +2 位作者 许文丽 饶洪辉 刘木华 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期663-668,共6页

为了实现赣南脐橙按内部品质分级,对赣南脐橙可溶性固形物（SSC）进行快速在线检测研究.利用USB4000微型光纤光谱仪在0.3m·s^-1的输送速度下在线采集赣南脐橙的半透射光谱（470～1 150 nm）,并采用CARS变量选择方法对波长变量进行... 为了实现赣南脐橙按内部品质分级,对赣南脐橙可溶性固形物（SSC）进行快速在线检测研究.利用USB4000微型光纤光谱仪在0.3m·s^-1的输送速度下在线采集赣南脐橙的半透射光谱（470～1 150 nm）,并采用CARS变量选择方法对波长变量进行优选,对优选的波长变量应用偏最小二乘（PLS）回归建立脐橙SSC在线预测模型,最后利用脐橙SSC在线预测模型对完全独立的预测集样本进行预测.研究结果表明：CARS能有效筛选有用的波长变量,提高预测模型的预测精度;与全光谱PLS模型相比,CARS-PLS模型的交互验证相关系数由0.871上升为0.934,交互验证均方根误差（RMSECV）由0.560％下降为0.412％;独立预测集样本SSC的预测均方根误差（RMSEP）为0.649％,SSC预测残差落在±1.0％界限以内的样本占总预测样本数的86.3％,基本可以满足脐橙SSC在线检测分级的需要. 展开更多

关键词 脐橙 可溶性固形物 可见 近红外半透射 变量选择 在线检测

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基于近红外光谱和变量优选的棉麻混纺织物棉含量快速检测 被引量：14

16

作者 孙通 耿响 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3257-3261,共5页

纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000~10 000cm^-1光谱范围内... 纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000~10 000cm^-1光谱范围内采集样本的反射光谱,对样本光谱进行范围初选和预处理分析。在此基础上,利用UVE（uninformative variables elimination）,SPA（successive projections algorithm）及CARS（competitive adaptive reweighted sampling）方法对光谱变量进行优选,再应用PLS（partial least squares）建立棉麻混纺织物中的棉含量预测模型。最后,采用最优预测模型对未参与建模的样本进行预测。研究结果表明,4 052~8 000cm^-1光谱范围为棉含量较优的建模光谱范围。CARS变量选择方法能较为有效地提高预测模型的精度,CARS-PLS模型的校正集、预测集相关系数和均方根误差分别为0.903,0.749和8.01%,12.93%。因此,近红外光谱联合CARS变量优选可以用于棉麻混纺织物棉含量的快速检测,CARS方法可以有效简化预测模型,提高预测模型性能。 展开更多

关键词 近红外 变量选择 棉麻混纺织物 棉含量

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不同光程对山茶油掺假近红外检测精度的影响 被引量：4

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作者 孙通 吴宜青 +3 位作者 许朋 温珍才 胡田 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1894-1898,共5页

利用近红外光谱在不同光程下对山茶油中掺杂大豆油的掺伪量进行定量检测研究,着重分析光程对掺伪量检测精度的影响。将大豆油按一定质量分数掺入山茶油获取实验样本,掺伪质量分数范围为1%-50%。利用QualitySpec型光谱仪采集样本在不同... 利用近红外光谱在不同光程下对山茶油中掺杂大豆油的掺伪量进行定量检测研究,着重分析光程对掺伪量检测精度的影响。将大豆油按一定质量分数掺入山茶油获取实验样本,掺伪质量分数范围为1%-50%。利用QualitySpec型光谱仪采集样本在不同光程（1,2,4,10mm）下的透射光谱,通过对比不同建模方法、预处理方法及建模波段范围所建立的掺伪量定量预测模型,分析光程对掺伪量检测精度的影响。研究结果表明,光程由1mm增加到4mm时,掺伪量定量预测模型性能随着光程的增加而逐渐变好,检测精度逐步提高;光程由4mm增加到10mm时,掺伪量定量预测模型性能变差,检测精度下降,4mm为较优的光程。在1,2,4和10mm下所建立的较优掺伪量定量预测模型的预测集决定系数（R2P）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.923,0.977,0.989,0.962和4.58%,2.54%,1.72%,3.20%。 展开更多

关键词 近红外光谱学 掺假检测 光程 检测精度 山茶油

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脐橙放置方位对近红外光谱检测结果的影响 被引量：6

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作者 许文丽 孙通 +1 位作者 吴文强 刘木华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期3002-3005,共4页

研究了不同放置方位对近红外光谱检测脐橙可溶性固形物(soluble solids content,SSC)结果的影响。按照脐橙果梗、窝底与入射光线所成角度的不同,分成垂直(90°)、平行(0°)和任意(不包含0°和90°)三种放置方位,并采用U... 研究了不同放置方位对近红外光谱检测脐橙可溶性固形物(soluble solids content,SSC)结果的影响。按照脐橙果梗、窝底与入射光线所成角度的不同,分成垂直(90°)、平行(0°)和任意(不包含0°和90°)三种放置方位,并采用USB4000微型光纤光谱仪在465～1 150nm范围内以半透射方式分别采集三种放置方位的脐橙光谱。脐橙样品数为336个,其中228个样本作为校正集,其余108个样本作为预测集。应用偏最小二乘回归并结合不同的预处理方法建立不同方位下的脐橙SSC预测模型,结果表明果梗、窝底与光源所成角度为垂直时脐橙SSC预测模型性能较优,其最好的模型相关系数rc=0.93,RMSEC=0.37%,rp=0.88,RMSEP=0.49%。 展开更多

关键词 近红外光谱 脐橙位置 偏最小二乘 可溶性固形物

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基于CARS-SPA的苹果可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测 被引量：4

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作者 许文丽 药林桃 +3 位作者 孙通 胡田 胡涛 刘木华 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2014年第22期61-64,共4页

采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)联合连续投影算法(SPA)方法筛选苹果可见/近红外光谱的特征变量,继而联合多种不同建模方法建立苹果可溶性固形物(SSC)预测模型,并对预测模型进行对比研究。研究结果显示,采用CARS-SP... 采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)联合连续投影算法(SPA)方法筛选苹果可见/近红外光谱的特征变量,继而联合多种不同建模方法建立苹果可溶性固形物(SSC)预测模型,并对预测模型进行对比研究。研究结果显示,采用CARS-SPA联合筛选出的31个变量,通过采用PLS建立苹果SSC的可见/近红外光谱在线检测模型性能最稳定,其变量数仅为原始光谱的1.69%,预测集的相关系数和均方根误差分别为0.936和0.351%。研究表明采用CARS-SPA能有效提取苹果SSC的光谱特征变量,能有效简化模型并提高模型精度。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 苹果 CARS-SPA PLS 可溶性固形物

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可见/近红外结合MIA变量优选和支持向量机判别山茶油的制取方式 被引量：5

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作者 孙通 魏小梅 +2 位作者 胡田 许文丽 刘木华 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2014年第20期62-65,共4页

山茶油的主要制取方式有压榨法和浸出法,且压榨山茶油的品质优于浸出法。本研究利用可见/近红外光谱技术结合化学计量学对山茶油的制取方式进行判别研究。采集不同制取方式的山茶油样本在350-1800nm波段范围的可见/近红外光谱,利用边界... 山茶油的主要制取方式有压榨法和浸出法,且压榨山茶油的品质优于浸出法。本研究利用可见/近红外光谱技术结合化学计量学对山茶油的制取方式进行判别研究。采集不同制取方式的山茶油样本在350-1800nm波段范围的可见/近红外光谱,利用边界影响分析（margin influence analysis,MIA）新方法进行波长变量优选,并应用支持向量机（support vector machines,SVM）对优选的波长变量建立山茶油制取方式的判别分类模型。结果表明：可见/近红外光谱联合MIA-SVM方法判别山茶油的制取方式是可行的,其校正集和预测集样本的灵敏度、特异性及正确率分别为100%、87.50%、93.75和100%、87.50%、93.75%。说明MIA是一种有效的波长变量选择方法,能简化分类模型,提高分类模型的稳定性和预测精度。 展开更多

关键词 可见/近红外 边界影响分析 支持向量机 制取方式判别 山茶油

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