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[期刊] 数理统计与管理  [作者] 王星   赵玉冰   李杰   王元凤  
红外吸收光谱是法庭科学领域将犯罪现场中微量物证和非物证进行正确识别的重要技术。文章针对具有重复观测量小、高维、宽谱带且图像十分相近不易区分的红外光谱数据,提出了正则判别与函数型数据分析相结合的模型,该模型将用于有效波数和波数带提取的双重分析目标。通过真实公开的基础材料含量有微小差异的油漆案例数据,开展了模型性能的实证研究,研究发现:1)与常用的主成分分析降噪,广义线性套索路径法相比,正则判别有助于红外光谱标志性特征的提取,具有提取的特征准确度高和物证区分精度高的双稳健良好性能;2)在提取标志性特征的基础上,进一步运用函数型数据分析中的同时置信带方法,通过样条回归估计协方差函数估计局部分段连续光谱波段。实验结果表明:正则判别与函数型数据分析的结合用于红外光谱稀疏标志特征的提取,精准鉴别不同物证和定量估计局部分段连续光谱段方面是行之有效的。
[期刊] 林业科学  [作者] 杨忠  黄安民  江泽慧  
利用近红外光谱结合多变量回归分析中常用的主成分回归(PCR)和偏最小二乘法回归(PLSR)分析预测法来判别木材的生物腐朽,并与前期采用的SIMCA和PLS-DA2种判别方法进行对比分析。结果表明:1)应用近红外光谱结合多变量回归分析方法对校正集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与标准值的相关性很高,相关系数均大于0.95,SEC和SEP都很低(0.07~0.20),利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现2个模型对未腐朽、白腐和褐腐3种类型样本的判别准确率均为100%(偏差都小于0.27);2)对于相同样本集的判别效果,PLSR法比PCR法的判别效果好,且二者都比采用SIMCA法的效果好,并...
[期刊] 林业科学  [作者] 朱翰文  杜官本  杨忠  吕斌  卢胜高  
【目的】基于近红外光谱分析技术,判别纤维板生产过程中施胶量高低,为施胶工艺阶段提供技术支撑。【方法】以桉木纤维为研究对象,以脲醛树脂胶黏剂施胶量高低为判别指标,对同一批桉木纤维,控制含水率5%左右,建立施胶量为无(0%)、低(3%)、中(12%)、高(20%) 4种类别的近红外光谱偏最小二乘法回归模型(PLS),采用PLS-DA法判别施胶量高低,探究光谱采集方式(施胶纤维运动或静态状态)、施胶后纤维陈放时间对模型判别准确性的影响。【结果】1)随着施胶量增加,近红外光谱吸光度增大,PCA分析可区分无、低、中、高4种施胶量类别的桉木纤维; PLS-DA法能够建立相关性好、准确性高的近红外光谱模型,对未知样品的判别正确率达100%; 2)静态或动态光谱采集方式不会影响模型建立,对未知样品的判别正确率达100%;施胶后纤维陈放时间对近红外光谱影响很大,施胶后长时间陈放的纤维几乎不能正确判别施胶量高低。【结论】不同施胶量桉木纤维对近红外光谱的吸光度不同,PLS-DA法可准确判别桉木纤维施胶量高低;样品处于静止或运动状态均不影响模型建立和判别的准确性,可为在线识别纤维施胶量提供一定思路。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 高婧娴  黄扬明  雷春丽  闫红  闵顺耕  熊艳梅  闵志勇  
为解决市场上鲍鱼产品缺乏科学分类方法的问题,利用近红外光谱分析技术结合机器学习方法对鲍鱼快速分类进行研究,使用MicroNIRTM1700便携式近红外光谱仪采集3种鲍鱼,即绿盘鲍(25只)、红壳鲍(31只)、皱纹盘鲍(35只)的光谱数据,采用CART算法建立鲍鱼分类决策树模型,以模型对测试集样本的预测准确率衡量决策树模型优劣,分裂策略为在每个节点处选择Gini不纯度最大的方式进行分裂,通过交叉验证控制决策树深度。结果表明,对训练集180条光谱建立模型,采用5折交叉验证,模型准确率为90.00%,对测试集93条光谱的预测准确率为90.32%。本研究方法可以很好地区分绿盘鲍、红壳鲍和皱纹盘鲍,满足鲍鱼现场快速分类的需求。
[期刊] 中国农业科学  [作者] 赵海燕  郭波莉  魏益民  张波  孙淑敏  严军辉  张磊  
【目的】对不同产地来源小麦的近红外光谱进行判别分析,为小麦的产地鉴别提供一种新方法。【方法】应用近红外光谱分析仪检测2007/2008年度和2008/2009年度中国小麦主产区河北省、河南省、山东省和陕西省共240份小麦籽粒样品,对近红外光谱数据分别进行均值标准化、一阶求导和多元散射校正(MSC)处理后,利用偏最小二乘判别分析法(DPLS)分析预处理后的数据。【结果】2007/2008年度小麦籽粒样品总体正确判别率为87.5%,2008/2009年度样品总体正确判别率为91.7%;用2007/2008年度样品所建模型来预测2008/2009年度的样品,结果总体正确判别率为48.3%;两年样品混...
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 杨睿  宾俊  苏家恩  汪华国  王文伦  何承刚  陈颐  邹聪明  
为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法:利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测。近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27%、90.43%、89.44%,图像模型的识别正确率分别为86.20%、86.96%、81.23%,融合模型的识别正确率分别为94.08%、94.78%和92.96%。与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93%;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 杨睿  宾俊  苏家恩  汪华国  王文伦  何承刚  陈颐  邹聪明  
为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法:利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测。近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27%、90.43%、89.44%,图像模型的识别正确率分别为86.20%、86.96%、81.23%,融合模型的识别正确率分别为94.08%、94.78%和92.96%。与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93%;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83%。
[期刊] 西南农业学报  [作者] 王承伟  宾俊  范伟  谭观萍  周冀衡  
【目的】成熟度是烟叶品质的中心因素,田间成熟是获得优质烟叶的前提和基础,如何准确判断烟叶成熟程度是一个难题。【方法】本文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法对不同成熟度的新鲜烟叶进行了探讨。【结果】随机森林(RF)分类模型参数优化简单、泛化能力强、预测结果较好,能有效识别不同成熟程度的烟叶样本,实现烟叶成熟度的快速判别,上、中和下部烟叶不同成熟度模型预测集的分类正确率分别为0.9231、0.90和0.9091,预测正确率优于主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)和支撑向量机(SVM)等方法。【结论】因此
[期刊] 华中农业大学学报  [作者] 王胜鹏  郑鹏程  龚自明  张正竹  滕靖  王雪萍  卢素芳  
以不同海拔高度的茶鲜叶为研究对象,扫描获取其近红外光谱(NIRS)并筛选特征光谱区间后,分别应用逐步多元线性回归法(SMLR)、主成分回归法(PCR)和联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)建立茶鲜叶海拔高度预测模型。结果表明,在5 542.416 888.48cm-1区间内,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的SMLR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.800 5和0.486;在4 929.166 965.62cm-1区间内,当主成分数为3时,对原始光谱进行一阶导数+3点Nor
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 胡耀华  熊来怡  刘聪  陈康乐  
运用近红外光谱检测生鲜猪肉贮藏于室温(约15℃)和冷藏温(约4℃)期间的pH,用偏最小二乘法(PLS)建立适用于此2种贮藏温度的pH的近红外校正模型。对样品光谱进行聚类分析,并结合感官评价综合研究猪肉在贮藏期pH的变化,确定其在各个新鲜度下的分类阈值。结果表明:近红外光谱技术可用于建立检测生鲜猪肉pH的定量模型,其决定系数R2达到0.92;将聚类分析应用到猪肉新鲜度的定性判别中,确定了生鲜猪肉经历的尸僵、成熟、自溶、腐败4个阶段其对应的pH。通过分析肉质在不同贮藏条件下的变化情况,确定不同新鲜度下pH的分类阈值。该方法准确、灵敏,可用于生鲜猪肉pH的定量检测及其品质安全的定性判别。
[期刊] 华中农业大学学报  [作者] 王彬  王巧华  肖壮  李理  马逸霄  杨朋  
利用可见-近红外光谱技术,选取湖北地区同一品种不同饲养环境下的鸡蛋,提取鸡蛋的光谱透射率(500900nm),利用标准正态变量变换对光谱数据进行预处理,结合竞争性自适应重加权与主成分分析对光谱数据进行二次降维,并将提取的特征信息输入增强回归树算法,建立鸡蛋土洋种类鉴别模型,模型的训练集和测试集判别正确率分别为98.33%和97.00%。结果表明,应用基于可见-近红外光谱及增强回归树方法,针对同一母鸡品种但不同饲料产出的土洋鸡蛋的种类鉴别是可行的。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 王韬  张录达  劳彩莲  李军会  赵龙莲  严衍禄  
研究了近红外光谱定量分析模型对于样品温度的适应性。以 4 2个不同品种的大豆为实验材料 ,用 2台光谱仪分别独立测定了样品在 5种温度下的近红外光谱。对于 2台光谱仪测定的光谱 ,均依据光谱信息选择部分光谱 ,采用PLS回归法对大豆样品的粗蛋白质和粗脂肪含量分别建立了近红外光谱定量分析模型 ,并以剩余样品对模型进行预测检验。 4个模型的预测结果均表明 :超过 94 %的检验样品的预测相对误差小于 5 % ,说明了预测样品处于 5~ 4 0℃时 ,模型都有较好的预测效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 贺建风  李宏煜  陈飞  
传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想,而基于模型校准的抽样估计方法则能克服这种缺陷,可以较好地提升估计量的估计精度。文章在梳理已有的非参数超总体模型基础上,结合惩罚样条回归与模型校准估计法,介绍了一种新的基于惩罚样条回归的非参数模型校准估计方法,并在一定的设计条件下阐明了该估计量在模型辅助情况下具有渐近无偏性和服从渐近正态分布等优良性质。进一步的模拟研究结果显示,经过校准的估计量比未校准的估计量具有更高的估计精度,且在超总体模型中,随着非线性程度的增强,该估计量的估计精度比参数估计量有显著的提高。
[期刊] 中国农业科学  [作者] 杨梅花  赵小敏  
【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,建立基于敏感波段的土壤全氮最佳预测模型,为土壤全氮的快速定量估算提供重要的理论指导依据。【方法】在红壤典型地区江西省吉安县采集代表性土壤样品120个,对可见光-近红外光谱采用主成分分析(PCA)、无信息变量消除(UVE)和无信息变量消除后结合连续投影(UVE-SPA)3种变量特征选择方法,建立基于不同变量选择的偏最小二乘回归(PLSR)模型、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和遗传算法优化的反向传播神经网络(GA-BPNN)模型,从模型对预...
[期刊] 中国农业科学  [作者] 廖秋红  何绍兰  谢让金  钱春  胡德玉  吕强  易时来  郑永强  邓烈  
【目的】中国柑橘产区分布广、生态类型复杂,不同产地纽荷尔脐橙果实品质和市场效应具有较大差异。研究基于近红外光谱技术的柑橘产地识别技术,利于不同柑橘产地果品的识别和鉴伪。【方法】从中国南方17个纽荷尔脐橙主要产地选择代表性成年果园,分别采摘成熟鲜果样品100个。利用Sup NIR-1500近红外分析仪采集脐橙果实赤道部、肩部表面以及果汁滤液的近红外反射光谱,光谱波长范围为1 000—2 499 nm。采用主成分分析法对原始光谱数据进行预处理,提取近红外光谱的特征信息以降低数据集维度以及噪声。研究人工神经网络理论,构建由一个输入层、一个具有非线性激励函数的隐藏层和一个输出层组成的典型的3层人工神经...
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