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[期刊] 草业科学
[作者]
代露茗 郭涛 史艳丽 李飞 贾倩民 王芳彬
无芒雀麦(Bromus inermis)具有丰富的营养价值。近红外光谱技术(NIRS)具有快速、高效和无损等优点，本研究利用NIRS和改良偏最小二乘法(MPLS)，结合湿化学分析方法分析了101份无芒雀麦样品中K、Ca、P、Mg、Fe、Al和Mn元素含量。结果表明：所建立的预测模型中，K、P、Fe和Al的外部验证相对分析误差(RPD)较高，分别为2.60、2.88、4.60和2.68，说明预测准确性较高，可以替代传统分析方法来预测无芒雀麦中K、P、Fe和Al含量；Ca和Mg的RPD值为2.37和2.38，预测精度较弱，能够在样品数量较大时粗略预测含量来进行样品筛选；Mn的RPD值较低，为1.93，预测效果较差，预测值与实测值的误差较大。
关键词：
无芒雀麦 元素含量 NIRS 预测模型
[期刊] 草业科学
[作者]
代露茗 郭涛 李飞 王芳彬 贾倩民 潘发明 张爱文 李发弟
本研究利用近红外光谱(NIRS)技术构建高羊茅(Festuca arundinacea)干草的近红外预测模型，于甘肃省庆阳市采集101份高羊茅样品，将湿化学分析结果和NIRS结合，利用改良偏最小二乘法(MPLS)进行预测模型的建立和验证。最终建立了高羊茅干草干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)、灰分(Ash)这7种营养成分的预测模型，其中建立的CP和DM的预测模型外部验证相对分析误差(RPD)值为3.53和2.55，预测模型的预测效果较好，可以用于实际生产中预测成分含量；OM、 NDF、 ADF、EE和Ash的预测模型RPD值为2.17、2.04、2.06、2.06和2.02，所预测的结果可以作为一些饲料生产中的参考。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘镇波 薛占川 刘一星 王鹏 沈晓燕 孔文杨 王向明
为快速测定人工林杨木的综纤维素含量,按国家标准测定了42个杨木木材样品的综纤维素含量,并用近红外光谱仪测定相应的光谱。在350~2 500、1 300~2 050、2 050~2 500 nm 3个不同的光谱区域,采用未处理、Baseline、一阶导数、二阶导数等光谱预处理方法,再用PLS1、PLS2、PCR 3种不同建模方法建立相应的校正模型与交互验证模型。结果表明:当光谱区域为1 300~2 050 nm、光谱数据未进行预处理、采用PLS1的建模方法、主成分数为8时,建立的校正模型有最佳预测效果;采用建立的模型对未参与建模的样本进行预测,预测结果与实测结果间的相关系数为0.818 8。
关键词：
近红外光谱 预处理 综纤维素含量
[期刊] 华北农学报
[作者]
赵婷婷 张丽珍 郑淑华 杨良良 冯耐红 刘根科
利用FOSS1241型近红外谷物分析仪对100份黍稷籽粒原样进行光谱扫描,分别采用偏最小二乘法和改进偏最小二乘法两种定标方法,并对原始光谱分别进行不同的预处理,建立了黍稷籽粒淀粉定标模型。试验结果显示:对黍稷籽粒原样扫描的光谱采用偏最小二乘法进行定标,在标准正常化+趋势变化散射处理、采用一阶导数、每隔4点求导、每隔4点作平滑处理的光谱预处理下建立的模型较好。近红外透射光谱分析技术为定量检测黍稷籽粒淀粉总量提供了一种新方法。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王海莲 万向元 胡培松 翟虎渠 万建民
应用近红外光谱(NIRS)分析技术和偏最小二乘法(PLS)建立稻米脂肪定量分析数学模型,并比较糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对预测稻米脂肪含量的效果差异。结果表明,当利用糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对样品进行预测时,内部交叉验证预测值和真值之间的决定系数(R2)分别为94.44%和95.54%,内部交叉检验的标准差(RMSECV)分别为0.09%和0.08%;外部验证预测值和真值之间的R2值分别为79.51%和87.10%,预测标准差(RMSEP)分别为0.24%和0.26%,平均相对误差(ARE)分别为4.11%和3.30%。内部交叉验证和外部验证结果证明,糙米粒和糙米粉NIRS数学模型均...
[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] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
文韬 郑立章 龚中良 李立君 谢洁飞 马强
为快速准确地测定茶油中脂肪酸含量，建立了应用近红外光谱技术检测茶油中脂肪酸含量的方法。选取市售的１５６份茶油样品，利用气相色谱仪测定其脂肪酸组成及含量，同时采用近红外光谱仪采集油样的光谱数据，并分析原始（Ｒ）光谱、ＳＧ平滑（ＳＧ）光谱和二阶导数变换（ＳＤ）光谱与茶油中脂肪酸含量的相关性，采用偏最小二乘回归法（ＰＬＳＲ）比较全光谱波段与显著性波段对建模精度的影响，优选出茶油中脂肪酸含量的定量检测模型。结果表明：茶油中棕榈酸、油酸和亚油酸含量较高，分别为４．４２８％～１０．９３１％、７８．０３６％～８４．６２１％、７．０１３％～９．８６３％；采集的茶油近红外光谱曲线特征变化较为明显，光谱特征峰的位．．．
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李杰 李蒙 傅童成 徐强 肖晶 易自力 王晓玉
为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度)，以采集的126份种质资源为材料，分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱，基于不同组合方式优化光谱及原始光谱，结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型，筛选针对7个品质指标的双重优化模型，基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性，且大致呈正态分布，符合近红外建模的要求；基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异，其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27，决定系数(R_C~2)为0.99；交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77，决定系数(R~2_(CV))为0.97，预测集的相对分析误差为5.07，相关系数(R_V~2)为0.88；基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异，模型的RMSEC为0.14～10.20,R_C~2为0.98～0.99,RMSECV为0.28～19.46,R~2_(CV)为0.94～0.98,R_V~2为0.87～0.98，相对分析误差(RPD)为4.84～15.65；表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质，且具有较高的稳定性；通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估，发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布，其利用潜力分数的均值为54.4，一级种质资源4个，二级种质资源40个，三级种质资源63个，四级种质资源14个，五级种质资源5个。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李杰 李蒙 傅童成 徐强 肖晶 易自力 王晓玉
为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度)，以采集的126份种质资源为材料，分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱，基于不同组合方式优化光谱及原始光谱，结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型，筛选针对7个品质指标的双重优化模型，基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性，且大致呈正态分布，符合近红外建模的要求；基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异，其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27，决定系数(R_C~2)为0.99；交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77，决定系数(R~2_(CV))为0.97，预测集的相对分析误差为5.07，相关系数(R_V~2)为0.88；基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异，模型的RMSEC为0.14～10.20,R_C~2为0.98～0.99,RMSECV为0.28～19.46,R~2_(CV)为0.94～0.98,R_V~2为0.87～0.98，相对分析误差(RPD)为4.84～15.65；表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质，且具有较高的稳定性；通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估，发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布，其利用潜力分数的均值为54.4，一级种质资源4个，二级种质资源40个，三级种质资源63个，四级种质资源14个，五级种质资源5个。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张新玉 王颖杰 刘若西 申兵辉 王皎月 严衍禄 康定明
为探索应用近红外光谱技术检测玉米单籽粒蛋白质含量,本研究采用JDSU近红外光谱检测仪采集了205份不同基因型玉米材料的单籽粒光谱值,用常规化学法测定玉米单籽粒蛋白质含量化学值,以117个样本为建模集,拟合了玉米单籽粒近红外光谱仪扫描得到的光谱图与玉米单籽粒蛋白质含量化学值之间的相互关系,用88个样本作预测集,比较了偏最小二乘回归法(PLSR)和支持向量机回归法(SVR)2种预测模型的效果。结果表明,玉米单籽粒种子的蛋白质含量在样本中变异范围为3.48%18.15%,平均值为10.17%。偏最小二乘回归法(
关键词：
玉米单籽粒 蛋白质含量 近红外 定量分析
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
吴金卓 孔琳琳 李颖 徐浩凯 林文树
为探寻采用近红外光谱技术在野外快速测定土壤全氮和碱解氮含量的方法，采集土壤光谱信号，结合偏最小二乘法和主成分分析法，分别建立土壤全氮和碱解氮含量测定的定标模型。结果表明，采用ＰＬＳ方法建模时，土壤全氮和碱解氮含量测定定标模型的精度较高。为提高模型的预测精度，采用多元散射校正、标准归一化、基线校正、卷积平滑和小波变换５种方法对光谱信号进行预处理，当用小波变换法对光谱信号进行去噪处理，并与ＰＬＳ方法结合时，模型的预测精度最高，土壤全氮样品校正模型的相关系数为０．８３８ ５，均方根误差为０．１５３ １，对应验证模型的相关系数为０．７５４ ９，均方根误差为０．１８４ ２，校正集和验证集土壤全氮含量预测．．．
[期刊] 中国农业科学
[作者]
夏俊芳 李小昱 李培武 王为 丁小霞
【目的】探索快速检测柑橘Vc含量的方法。【方法】利用不同分解水平的Daubechies3小波变换,对100个脐橙整果样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,并利用消噪后的重构光谱对脐橙Vc含量进行了偏最小二乘法交叉验证。【结果】小波分解尺度水平不同,偏最小二乘法交叉验证效果各不相同,在分解水平为4时效果最好,其预测值与标准值的相关系数R达到0.9574,交叉验证预测均方差RMSECV仅为3.9mg/100g。比较了11种光谱预处理方法,其中,小波消噪后的偏最小二乘法交叉验证模型预测效果最好,预测值与真值的相关系性最好。【结论】小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对脐橙Vc含量进行无损快速的定量分...
关键词：
脐橙 近红外光谱 小波消噪 偏最小二乘法
[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...
关键词：
小麦 产地 近红外光谱 DPLS
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘雪梅 章海亮
【目的】采用近红外光谱和不同建模方法测定土壤中的有机质和速效P含量。【方法】分别采集江西不同地区的土样240个,采集土壤样品的近红外漫反射光谱,以对光谱数据进行主成分分析得到的前6个主成分(PCs)和偏最小二乘回归(PLSR)建模得到的6个潜在变量(LVs),分别作为反向传播神经网络(BPNN)和偏最小支持向量机(LS-SVM)的输入变量,共建立6个模型,分别为主成分回归(PCR)、PLSR、BPNN-PCs、BPNN-LVs、LS-SVM-PCs和LS-SVM-LVs,并对这些建模方法预测土壤有机质和速效P含量的结果进行评价,从中筛选出最佳模型。【结果】在预测土壤有机质和速效P含量时,LS-...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
张北举 陈松树 李魁印 李鲁华 徐如宏 安畅 熊富敏 张燕 董俐利 任明见
【目的】高粱是酿酒和饲料的主要原料之一,其籽粒直链淀粉含量与支链淀粉含量的比值大小与白酒品质及饲料质量密切相关。传统的高粱成分化学检测方法已不适合高通量测试,采用改进最小二乘法(modified PLS)对高粱样品的近红外光谱图进行光谱预处理、得分处理和结果监控建立高粱籽粒直链淀粉、支链淀粉含量的预测模型,旨在得到一种快速高效低成本的检测方法,为高粱的遗传改良及品质分析提供依据。【方法】从450份高粱资源中筛选出112份代表品种作为校正集和验证集,通过双波长法测定112份高粱品种籽粒中直链淀粉、支链淀粉含量的化学值,并收集波长为850—1 048 nm的近红外光谱,对光谱进行扫描数据矩阵和化学数据计算得分(PL1)处理解释光谱间差异,剔除马氏距离(GH)大于3的超常品种以减小建模误差。采用Modified PLS回归技术建模,通过不同散射处理和导数处理等方法建立不同的定标模型。根据交叉验证标准偏差(SECV)、交叉验证相关系数(1-VR)确定最佳模型,并进行结果监控和非参数检验评估模型的预测性能。【结果】直链淀粉的近红外预测模型SECV是2.7732,1-VR是0.9503,相关系数(RSQ)是0.9688。Bias=0.2290.05;P=0.992>0.05)。【结论】所建立的近红外模型精准度高,稳定性好,能准确快速地检测高粱籽粒中直链淀粉、支链淀粉的含量,可用于高粱的遗传改良及高粱品质的检测。
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