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[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] 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] 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。
关键词：
猪肉 近红外光谱 pH 新鲜度阈值
[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] 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。
关键词：
桉木纤维 纤维板 施胶量 近红外光谱
[期刊] 林业科学
[作者]
奚如春 钟燕梅 邓小梅 陈晓阳 莫宝盈 易立飒
利用瑞典波通DA7200型固定光栅连续光谱近红外分析仪,对来自不同产地的150份油茶种子样品进行含油量测定。依据其吸收光谱与化学特征分析数据,建立2个种仁含油率模型,并对模型的准确性进行预测评价。结果表明:用整颗油茶种仁建立的模型与常规方法测量结果之间的相关系数为0.88,预测标准偏差为0.91,该模型可用于测定准度要求相对不高而比较珍贵和量少的样品。而用粉碎油茶种仁建立的模型测定效果最好,与常规方法测量结果之间的相关系数为0.98,预测标准偏差为0.33,因此该模型可代替常规测试方法使用。检验结果表明定标模型预测精度高、稳定性较好。近红外光谱技术可用于快速测定油茶种仁含油量,具有很好的应用前...
关键词：
近红外光谱 油茶 含油量 定标模型
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
曾韦珊 黄林旺 吕欣欣 毛积鹏 冯志恒 刘天颐 黄少伟
【目的】松针为松科植物松属植物的针形叶，其含有丰富的营养成分和化学活性物质，其中含有的黄酮类物质儿茶素和表儿茶素具有抗氧化、抗癌、抑菌、抗心血管疾病等作用，在食品、医学等领域研究广泛。利用近红外光谱技术建立一种准确、快速、高效测定湿加松针叶儿茶素(Catechin)和表儿茶素(L-Epicatechin)总量的模型，为湿加松高含量活性成分的筛选提供理论依据。【方法】以111份湿加松松针粉为试验材料，用瑞典波通仪器公司的型号为DA7200的近红外光谱分析仪收集光谱范围在950～1 650 nm的湿加松松针粉样本的光谱数据，其中随机选取96份样品作校正集，利用The Unscrambler软件采用偏最小二乘法(PLS)构建回归模型，通过预处理及剔除异常值，得到最优模型。剩下的15份样品作外部验证集，对已建立的近红外模型进行外部验证。【结果】表明湿加松针叶儿茶素和表儿茶素总量预测的最佳模型预处理方法为Smoothing S.Golay+Derivatives S.Golay，当主成分数为16时，儿茶素和表儿茶素总量预测模型的校正相关系数R~2为0.935 2，校正均方根误差(RMSEC)为2.145 8，交互验证相关系数R_(cv)~2=0.754 5，交互验证均方根误差(RMSEV)为4.313 4。对已建立的近红外模型进行外部验证，儿茶素和表儿茶素总量验证相关系数外部验证集测定值和模型预测值之间相关系数R为0.833 9，预测均方根误差(RMSEP)为3.739 1，模型预测准确度较高。【结论】本研究构建的NIRS模型校正和交互验证相关系数均较大，校正和交互验证均方根误差均较低，说明模型预测性能较好，建立的模型有助于湿加松高含量活性成分的筛选。
[期刊] 淡水渔业
[作者]
谢雯雯 李俊杰 刘茹 熊善柏
采用近红外光谱技术和化学计量学方法,测定鳙(Aristichthys nobilis)、鲢(Hypophthalmichthys molitrix)和草鱼(Ctenopharyngodon idellus)等3种鱼肉不同新鲜度样品的挥发性盐基氮(TVB-N)、硫代巴比妥酸(TBA)值、K值和pH值,并同时采集其近红外光谱,以建立基于近红外光谱技术的鱼肉新鲜度的评价方法。结果表明,3种鱼鱼肉样品的新鲜度指标测量值覆盖范围均较大,满足建模要求。根据内部交互验证标准差确定了3种鱼鱼肉新鲜度指标的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立了鳙、鲢、草鱼鱼肉新鲜度的近红外定量分析模型。所建模型除...
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王胜鹏 高士伟 滕靖 叶飞 桂安辉 郑鹏程 杨齐国 韩汉山
传统的茶叶品质感官审评方法和湿化学检测方法具有结果评价主观性强、测定费时、费力等局限性,而近红外光谱技术作为一种新型的分析技术手段,具有快速、无损、结果客观等优势,在茶行业上得到应用。本文在概述近红外光谱技术原理基础上,主要综述了近红外光谱技术在茶鲜叶品质分析、成分检测、茶叶等级识别、茶种类鉴别、茶地理溯源和茶叶深加工产品分析等方面的应用进展,分析了近红外光谱技术在应用过程中存在的问题,并针对性地提出了应对策略,以期为近红外光谱技术在茶行业的广泛应用提供参考。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
林新 牛智有
分别应用2种不同型号近红外分析仪测定4个不同种类茶叶的光谱曲线,对不同的光谱数据预处理方式和不确定因子系数进行比较,确立最优定性判别定标模型。结果表明,NIRSystems6500型分析仪对不同种类茶叶的准确识别率达100%,效果较好。这种利用近红外光谱的判别技术可对茶叶的种类进行快速识别。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
惠文凯 王益 陈晓阳
【目的】本研究旨在建立麻疯树种子含油量的近红外光谱定标模型,为近红外光谱技术应用于麻疯树种子含油量的测定提供依据。【方法】利用瑞典波通DA7200型近红外光谱成分分析仪采集了125份麻疯树种子样品的光谱数据,通过样品化学值测定、光谱数据预处理以及回归统计方法建立了麻疯树含油量的近红外光谱定标模型,并利用10份未知含油量的种子样品对模型的准确性进行了检验。【结果】本研究建模所选125份样品的含油量范围为25.23%39.73%,平均值为33.91%±2.64%,中位数为34.31%,基本覆盖了当前麻疯树的主
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 冯国红 李春旭 赵婧含 孟永斌 王晨 李耀翔
【目的】木材基本密度在木材质量等级评定中具有重要作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。【方法】以东北林区典型针叶树种为研究对象,结合近红外光谱技术,构建红松、落叶松、云冷杉木材基本密度近红外估测模型,分析比较了不同波段优选算法并进行了模型优化。研究采用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)和间隔偏最小二乘法(iPLS)对木材近红外光谱波段进行优化,基于卷积平滑算法对近红外光谱数据进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立针叶木材基本密度估测模型。依据相关系数(R)、均方根误差(RMSEC)等模型参数对模型效果进行评价,对比分析确定最佳波段优选方法,得到最优针叶木材基本密度近红外估测模型。【结果】利用CARS、UVE、i PLS的波段优化方法对近红外光谱波段的筛选,可以起到优化针叶木材基本密度模型的作用,减少参与建模的近红外光谱的波段变量数,明显提升模型的运算速度,使得模型准确度更高、稳定性更好;利用间隔偏最小二乘法结合偏最小二乘法(iPLS-PLS)进行波段优选的针叶木材基本密度模型效果最好,其模型校正相关系数为0.938 0,校正均方根误差为0.021 8,验证相关系数为0.8959,验证均方根误差为0.028 0。【结论】基于波段优选及模型优化构建东北林区典型针叶树种基本密度近红外估测模型,可以有效提高运算速度及估测精度,实现针叶材基本密度的快速、准确、无损估测,为针叶木材材性研究和森林培育提供了理论依据与技术支撑,有利于进一步实现木材的高效节约与精细化利用。
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