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[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王林 郑明明 王翀 吴庆华 崔南方 李建斌
为提高卷烟配方模块的分类识别准确率，并为卷烟配方模块的科学评估提供技术支撑，提出了一种基于近红外光谱特征筛选的卷烟配方模块香型预测方法。选取2017—2019年238个卷烟配方模块样品的近红外光谱数据，结合特征工程中的递归特征消除法和BP神经网络、随机森林、XGBoost 3种机器学习技术，构建了基于特征变量的香型预测模型。与全光谱数据训练的分类效果对比，经过递归特征消除法筛选后的光谱特征变量能够有效提升卷烟配方模块香型的识别准确率，其中，XGBoost算法分类效果最佳，模型对测试集的识别准确率达到了90.41%。结果表明，基于近红外光谱特征筛选的香型预测方法对卷烟配方模块的快速定位、科学评价及卷烟配方设计等有一定的辅助决策作用。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
郝贤伟 彭钰涵 杨泽会 陈晓水 江智敏 李波 毕一鸣
针对传统烟叶配方设计客观性不强、设计效率低的问题，提出了一种基于近红外光谱表征品质的烟叶配方设计方法：利用偏最小二乘法建立烟叶化学成分、部位、香型的近红外光谱模型，并预测烟叶品质指标；以品质指标为多维向量构建综合质量表征指数，依据“相似相替”规则，参照目标配方中的原烟等级，筛选相似的替代烟叶并组成候选烟叶集合，采用线性规划求解方法计算替代配方的构成比例。利用指标评价与感官验证相结合的方式，验证2020年度四川烟叶配方设计效果。结果表明：替代配方的烟叶部位、烟叶总糖、还原糖、总植物碱、总氮含量等与目标配方的相对误差小于6%；除刺激性指标外，替代配方烟叶香气量、清晰度、透发性、成团性、杂气、余味及劲头等感官质量指标与目标配方的差异不显著。
关键词：
烟叶配方 近红外光谱 表征品质 配方设计
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
郝贤伟 彭钰涵 杨泽会 陈晓水 江智敏 李波 毕一鸣
针对传统烟叶配方设计客观性不强、设计效率低的问题，提出了一种基于近红外光谱表征品质的烟叶配方设计方法：利用偏最小二乘法建立烟叶化学成分、部位、香型的近红外光谱模型，并预测烟叶品质指标；以品质指标为多维向量构建综合质量表征指数，依据“相似相替”规则，参照目标配方中的原烟等级，筛选相似的替代烟叶并组成候选烟叶集合，采用线性规划求解方法计算替代配方的构成比例。利用指标评价与感官验证相结合的方式，验证2020年度四川烟叶配方设计效果。结果表明：替代配方的烟叶部位、烟叶总糖、还原糖、总植物碱、总氮含量等与目标配方的相对误差小于6%；除刺激性指标外，替代配方烟叶香气量、清晰度、透发性、成团性、杂气、余味及劲头等感官质量指标与目标配方的差异不显著。
关键词：
烟叶配方 近红外光谱 表征品质 配方设计
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张怡卓 苏耀文 李超 门洪生
蒙古栎是重要的结构用材，对其抗弯强度（ＭＯＲ）与抗弯弹性模量（ＭＯＥ）进行快速准确的无损检测是具有工程应用价值的科学问题。为实现蒙古栎木材ＭＯＲ与ＭＯＥ的快速无损检测，以９００～１ ７００ ｎＭ的便携式近红外光谱仪为检测手段，提出一阶导数与Ｓ－Ｇ卷积平滑处理相结合的数据预处理方法，采用木材径切面与弦切面２个切面近红外光谱的平均值作为建模数据，利用ＩＳＯＭａｐ－ｐＬＳ算法建立预测模型估计木材的ＭＯＲ、ＭＯＥ。试验采用１３５个３００ ＭＭ×２０ ＭＭ×２０ ＭＭ的无疵小试样为样本，其中９０个组成校正集，４５个组成预测集。结果表明：一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰，Ｓ－Ｇ卷积处理能滤除高频噪．．．
[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] 浙江农林大学学报
[作者]
周竹 郑剑 王允祥 曾松伟
为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度,研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换(SNV),然后采用后向间偏最小二乘法(bi PLS)去除部分与竹笋硬度无关的变量,随后进一步采用竞争性自适应权重法(CARS)剔除无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终,bi PLS-CARS-SPA模型的交叉验证相关系数(rcv),预测相关系数(rp),交叉验证均方误差(RMSECV)以及预测均方误差(RMSEP)分别为0.984,0.926,0.300 N·cm-2...
[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] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
张天兵 付金存 胡宗玉 张建彭 孙海平 叶远青 陈晶波
为指导江苏中烟某牌号卷烟定向模块设计,以236个在库烟叶样品为材料,开展感官评吸和化学成分测定。根据卷烟配方使用特点,将216个已进入配方使用的烟叶样品划分为增香提质、增浓提劲头、平衡烟气、填充料4组功能组分,筛选出96个各组分代表性样品,利用K–近邻方法,对剩余120个样品进行组分划分优化,确定216个烟叶样品功能性组分划分,采用逐步判别分析方法建立功能性识别模型。结果表明:烟气浓度、香气量、透发性、柔和程度、干燥感、余味和总植物碱等7个指标进入判别函数,自身验证法和留一交互验证法正确率分别为93.1%和92.6%。采用该模型对拟进入配方使用的20个样品进行预测,判别正确率达100%。
[期刊] 草业科学
[作者]
李钰 李欣荣 刘保仓 邓晓裕 郭涛 史艳丽 年芳 李飞 许辉 徐国延 王新基
本研究旨在利用近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy，NIRS)构建茴香秸秆营养成分预测模型。于甘肃省民勤县采集109份茴香秸秆样品，使用近红外光谱仪扫描样品得到吸光度值，分别测定其干物质（dry matter，DM）、粗蛋白质（crude protein，CP）、有机物（organic matter，OM）、中性洗涤纤维（neutral detergent fiber，NDF)）、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber，ADF）、粗脂肪（ether extract，EE）和粗灰分（crude ash，Ash）含量；运用改良偏最小二乘法（Modified partial least square，MPLS）分别构建各营养成分预测模型并进行外部验证。研究结果表明：茴香秸秆中DM、CP、OM、NDF、ADF和Ash含量的预测决定系数(coefficient of determination for validation，RSQ)为0.853～0.951，外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation，RPD)为2.574～4.239，模型的预测能力良好，可用于实际检测；而EE含量的RSQ和RPD分别为0.806和2.259，定标模型只能用于样品的粗略筛选。
[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。
[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]
谷芳 曾智伟 郭康权 胡耀华
运用近红外光谱检测猪肉在室温和冷藏贮藏过程中细菌菌落总数,实现无损、快速检验猪肉品质以及预测猪肉的贮藏期。使用傅立叶变换近红外光谱仪测定猪肉样品在贮藏期内的光谱,同时采用常规菌落总数测定方法测定样品的细菌菌落总数,获得了猪肉细菌菌落总数对数值与近红外光谱特征值随贮藏时间的变化规律,建立了细菌菌落总数对数值的零级和一级模型,并采用主成分分析法建立了基于近红外光谱特征值预测初值的猪肉细菌菌落总数对数值的动力学模型。该方法准确、灵敏,可用于生鲜猪肉细菌菌落总数的测定及其安全贮藏时间的预测。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 李春旭 孟永斌 王晨 赵婧含 李耀翔
【目的】木材的基本密度在木材质量等级评定中起着重要的作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。利用近红外光谱技术,实时监测木材性质,掌握木材性质的变化,为进一步制定和改善林木培育方法提供理论依据。【方法】借助树木生长锥对椴树活立木取样,以椴树样品基本密度真值和近红外光谱数据为输入,分别通过卷积平滑、一阶导数和二阶导数预处理方法来实现近红外光谱数据的预处理,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的椴树木材基本密度的近红外估测模型。【结果】在350～2 500 nm波段范围内,一阶导数预处理的椴树木材基本密度模型是最优的,校正集相关系数为0.964 8,校正均方根误差为0.002 7,验证集相关系数为0.943 2,预测均方根误差为0.003 3。在对近红外光谱数据进行去噪优化处理,构建椴树木材基本密度模型后,在500～2 300 nm波段范围内,一阶导数预处理椴树木材基本密度模型依旧最优,其校正集相关系数为0.987 1,校正均方根误差为0.001 6,验证集的相关系数是0.948 6,预测的均方根误差是0.002 1。【结论】选择特定的预处理方法,结合样本特征,建立椴树木材基本密度模型,可以显著降低建模成本,提高模型预测精度,快速测定椴树木材的基本密度。
[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。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
姜小刚 朱明旺 姚金良 李斌 廖军 张宇翔 刘燕德
为消除水果自身尺寸差异对其糖度预测模型不利影响，进一步提高水果分选模型精度，应用近红外光谱在线检测装置采集不同果径苹果的近红外光谱，对光谱进行多种预处理后，分别建立苹果糖度（SSC）的偏最小二乘法（PLS）模型，再用苹果果径75～85 mm组中的建模集分别预测苹果果径为65～75 mm、85～95 mm组中的预测集样品，最后用果径组65～75、75～85、85～95 mm中的建模集和预测集，分别作为混合苹果尺寸糖度预测模型的建模集和预测集，并利用特征光谱选择算法对模型进行简化，建立苹果糖度通用预测模型。结果显示：与建模集和预测集果径不同时所建立的苹果糖度预测模型最优组相比，其相关系数Rp由0.805提高至0.943，预测集均方根误差值RMSEP由0.778减小至0.480,RPD由0.96增加至3.05，再对建立的通用模型进行简化，可以降低苹果尺寸对苹果糖度模型的影响，提高模型预测性能。
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