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[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] 中国农业大学学报
[作者]
任兰天 唐飞 邵庆勤 宋长刚 刘庆 梅艳艳 张从军
探索建立秸秆化学成分的近红外快速准确检测模型,将有助于秸秆腐熟程度判定及秸秆利用产业在线控制。本研究利用添加堆腐剂对小麦秸秆进行腐熟试验,以腐熟过程中的小麦秸秆样品为研究对象,利用NIRS构建快速检测秸秆主要成分含量的定量检测模型。研究结果显示,可以通过NIRS在短时间内精准检测小麦秸秆腐解过程中纤维素、半纤维素、木质素的含量,定标相关系数Rc分别为0.976 7、0.980 5和0.984 8,矫正相关系数分别为0.984 1、0.987 2和0.989 8,全交互验证相关系数为0.979 8、0.989 2和0.987 3,RPD值分别为4.84、6.57和5.75均>3.0,定标效果良好。
关键词：
小麦秸秆 腐熟 NIRS 纤维素含量
[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] 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] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
何金成 李素青 张性雄 张德晖
采用透射法采集了污水处理厂废水120个样品的近红外光谱数据,以采用标准稀释法测得的5 d废水生化需氧量为参考值建立废水BOD近红外预测模型.研究比较了以逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)3种校正方法建立的废水生化需氧量(BOD)预测模型,发现PLS校正模型优于其余2种,其校正相关系数(rc)达0.763,校正标准差为27.7 mg.L-1,预测标准差为29.1 mg.L-1.结果表明,近红外光谱技术可成为废水BOD快速检测的新手段.
[期刊] 华北农学报
[作者]
金同铭 崔洪昌 河野澄夫
介绍一种快速分析完整苹果糖分的新方法──近红外光谱法。在波长９１０ｎｍ附近，高、中、低糖含量的二阶导数光谱之间有明显差异，该波长选作定标的第一波长。经９１０ｎｍ、８８４ｎｍ、８４３ｎｍ、９９１ｎｍ四波长线性回归分析，其相关系数为０．９８４，标准误差为０．３６０，检验时的标准误差为０．４５０，离差为０．１１。ＮＩＲ光谱法在实际应用中可满足完整苹果糖含量的测定精度。
关键词：
近红外光谱,苹果,糖
[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] 北京林业大学学报
[作者]
黄安民 江泽慧 李改云
该文用近红外光谱法对毛竹和杉木的木质素含量进行了快速测定.首先依据常规湿化学方法测定了54个毛竹和48个杉木样品的木质素含量,用近红外光谱仪采集相应的光谱,对原始光谱进行平滑预处理和二阶微分处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立了相应的校正模型和预测模型.结果表明,毛竹和杉木木质素含量预测模型的相关系数R分别为0·97和0·90;预测标准误差SEP分别为0·65和0·28·将毛竹和杉木样品混合,建立的混合分析模型,R为0·98,SEP为0·83·结果表明,近红外光谱法可以快速预测杉木和毛竹中的木质素含量.
关键词：
近红外光谱 木质素 毛竹 杉木
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
董苏晓 刘贤 韩鲁佳
探讨近红外漫反射光谱技术(NIRS)测定新鲜青贮饲料化学成分的可行性。在液氮(-196℃)冷冻下对119份具有代表性的青贮饲料样品进行粉碎处理,利用传统分析方法测得其化学成分含量,同时利用近红外光谱仪扫描得到其近红外光谱,采用改良偏最小二乘回归方法(MPLS)建立其近红外定量分析校正模型。结果表明:干物质(DM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(CA)的相对分析误差RPD值(SD/SECV)均大于3,校正模型的外部验证决定系数R2v均大于0.85;粗蛋白(CP)、酸性洗涤木质素(ADL)和可溶性碳水化合物(WSC)的RPD值均大于2,其R2v分别为:0.82、0.65和...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
汪庆平 黎其万 董宝生 束继红
本试验对近红外光谱技术预测山核桃中粗脂肪和蛋白质含量进行了定标方程研究。定标就是建立常法测定值与近红外光谱值之间的相关关系。山核桃中的粗脂肪用索式抽提法进行测定,蛋白质用凯氏定氮法测定,用近红外光谱仪收集样品的光谱数据,用多元线性回归法建立经典法测定值与光谱值之间的相关关系。定标结果表明,粗脂肪的相关系数高达0.99,变异系数为0.83,经检验测试证明其定标方程具有良好的预测性能,因此近红外光谱技术可用于日常快速准确地测定山核桃中粗脂肪含量。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
刘功明 孙京新 李鹏 徐幸莲 张万刚 黄明 周光宏
【目的】在肉制品生产中，加热终点温度（ｅｎｄｐｏｉｎｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｅｐｔ）是控制食源性疾病的关键因素。现有的ｅｐｔ检测方法诸多，如酶活性测定法，凝血试验和聚丙烯酰胺凝胶电泳（ＳｄＳ－ｐａＧｅ电泳）法等，但普遍存在耗时、样品处理繁杂等不足。采用近红外光谱（ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ ＳｐｅｃｔｒｏＳｃｏｐｙ，ｎｉｒ）结合偏最小二乘法（ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａＳｔ ＳｑｕａｒｅＳ，ｐｌＳ）检测鸡、鱼肉加热终点温度，为研究近红外光谱法检测肉类ｅｐｔ的可行性提供参考。【方法】分别将肉样以１℃·ｍｉｎ～（－１）的升温速率进行９个不同温度的加热处理（５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８．．．
[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] 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] 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。
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