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[期刊] 草业科学
[作者]
尹成诚 康景 刘建新 年芳 唐德富
为提高羊肉中营养成分可见-近红外光谱预测模型的稳定性和准确性，本研究以葡萄糖（Glucose，GLU）指标为例，采用遗传算法（Genetic Algorithm ，GA）提取特征波长后，结合标准正态变换（Standard normal transformation，SNV）和多元散射校正（Multiple scattering correction，MSC）两种预处理方式进行偏最小二乘法建立预测模型，对比SNV、MSC预处理直接进行偏最小二乘的建模效果。结果显示：在标准正态变换下遗传偏最小二乘模型（GA-SNV-PLS）优于直接在标准正态变换下偏最小二乘模型（FS-SNV-PLS）。经交叉验证后，模型的均方根误差RMSE（Root mean square error）为0.122，决定系数R~(2)（coefficient of determinant）为0.930，相对分析误差PRD（relative percent deviation）为2.295。相较于全光谱偏最小二乘模型（FS-PLS）、全波段多元散射校正偏最小二乘模型（FS-MSC-PLS）和多元散射下遗传偏最小二乘模型（GA-MSC-PLS），其R和RPD分别提高了95.80%、50.21%、85.05%；62.65%、37.08%、52.54%。由SNV结合遗传算法建立的偏最小二乘模型能够提高模型的预测能力。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
栾景然 冯国红 朱玉杰
【目的】基于可见/近红外光谱技术，以10种木材为研究对象，探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图，分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理，运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取，将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。【结果】以SPA和GA联合提取光谱特征时，移动平均法+SNV的预处理效果最佳，以吸收峰为起始波段(W_(initial)=1 445 nm)、吸收峰个数为特征个数(N_(tot)=9)时，识别率较高，特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%，其中7种木材的识别率达到了100.0%。【结论】在移动平均法+SNV的预处理下，SPA和GA联合提取光谱图的特征，既可提高BP神经网络识别木材的正确率，又可提升识别速度。图3表6参23
[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] 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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
郝勇 余永建 朱胜虎
【目的】采用近红外光谱(Near-infrared spectroscopy,NIRS)分析技术对食醋中的总酸和还原糖进行快速定量分析,为食醋品质的检测提供技术支持。【方法】用近红外透射光谱法采集食醋的光谱信息,用Savitzky-Go-lay一阶导数和小波导数(Wavelet derivative,WD)对采集到的食醋光谱进行预处理,采用连续投影算法(Successiveprojections algorithm,SPA)的波长筛选方法对食醋的总酸以及还原糖定量分析模型进行优化。【结果】食醋光谱经小波导数预处理和基于SPA的波长优选后,总酸和还原糖含量分析精度得以提高,模型得到简化。总酸的预...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘广霖 郭焱 劳彩莲 徐兴阳 秦春丽
为实时、准确地获取原位土壤含水量信息，利用可见／近红外光谱技术，分别使用全局偏最小二乘（ＰＬＳ）建模、局部ＰＬＳ建模方法，对田间原位土壤含水量进行快速估测。结果表明：全局ＰＬＳ模型中，其建模集的决定系数（Ｒ～２）、交叉验证均方根误差（ＲＭＳＥＣＶ）分别为０．９４３和１．７５０％，检验集的决定系数（Ｒ～２）、预测均方根误差（ＲＭＳＥＰ）分别为０．９５６和１．２６０％。局部ＰＬＳ模型中，分别比较了选取定标子集的２种方法（欧氏距离法和马氏距离法），采用欧氏距离法和马氏距离法选取定标子集进行建模的Ｒ～２值分别为０．９７４和０．９７９，ＲＭＳＥＰ值分别为０．９７６％和０．９４３％。因此，将可见／近红外光．．．
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
胡耀华 郭康权 铃木孝范 野口刚 胡西红 佐竹隆显
【目的】明确可见光和近红外光谱快速无污染检测猪肉颜色的可行性。【方法】采用漫反射光纤探头测定真空包装猪肉的光谱,用国际发光照明协会(CIE)规定的亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)、色相和饱和度对猪肉颜色进行评价。【结果】测得任意厚度真空包装猪肉的可见光谱和近红外光谱,经二阶微分处理,用偏最小二乘法进行回归分析后,所有肉色的相关系数均大于0.83,且预测值与测定值之间无显著差异。【结论】用漫反射光纤探头的可见光和近红外光谱可以预测猪肉肉色,且精度较高。利用可见光和近红外光谱可以实现猪肉颜色的快速无污染检测。
关键词：
猪肉 肉色检测 可见光 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] 中国农业大学学报
[作者]
李冬冬 王浩瑛 王蒙 王铭 李国梁 何思洋 陈绍江 刘文欣
利用近红外光谱(NIRS)技术,建立玉米秸秆磷含量的快速定量分析模型,有利于植物养分利用效率和遗传育种研究。本研究选取了来源广泛的200份玉米自交系秸秆样品,结合近红外光谱仪在4 000～10 000cm~(-1)波段处测量的秸秆样品的光谱数据和钼锑抗比色法测量的样品磷浓度,分别用偏最小二乘(PLS)、最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)、支持向量机(SVM)和回归树(RT)的方法,建立了玉米秸秆磷含量的近红外定量分析模型。5折交叉验证结果显示,PLS为最优建模方法,测试集预测值和真实值的相关系数(r_(test))为0.80±0.05,训练集的拟合相关系数(r_(training))为0.97±0.03。将PLS与不同的光谱预处理方法结合来优化模型,在11种预处理方法中,归一化以及平滑化的预处理方法效果最好,r_(test)均为0.80±0.05,与原始光谱数据相比相关性并未显著提高。随着训练集个体的增加,预测准确性不断提高,当训练集和验证集比例为8∶2时,预测相关系数为0.80,与留一法的预测相关系数(0.81)相当。综上,PLS建立的玉米秸秆磷含量的近红外定量分析模型预测准确性较高,可用于育种或者遗传学研究中磷含量的测定。
关键词：
近红外光谱 磷含量 偏最小二乘 玉米秸秆
[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] 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] 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] 中国农业大学学报
[作者]
赵剑波 姜全 郭继英 陈青华 李绍华
以北京市农林科学院林业果树研究所国家桃种质资源圃144份桃资源为试验材料,利用高效液相色谱仪于2003、2004连续2年对其成熟果实的葡萄糖、果糖含量进行了测定。发现其中104份果实的葡萄糖和果糖含量比例接近1,包括91个育成品种、1个近缘种山桃和12个地方品种。另外,40份种质中的38份果实的葡萄糖和果糖含量比为1.38~22.21,为低果糖类型,其中包括2个原产中国的桃的近缘种,4个野生种质和23个桃地方品种,说明在野生桃中存在低果糖基因。由于果糖在甜风味中贡献最大,因此在选择桃野生种质或地方品种作为杂交育种亲本时,可优先考虑葡萄糖/果糖接近1的桃种质,例如:乌桃、香蕉桃、吊枝白、山桃、黄...
[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] 中国农业科学
[作者]
易时来 邓烈 何绍兰 郑永强 王纪华 王亮 赵旭阳
【目的】探索建立基于近红外光谱技术的土壤微量元素监测技术。【方法】采集三峡库区(重庆)主要加工甜橙基地果园背景土壤样品168个,随机选取100个作为建模样本,其余为检验样本;测定所有样本的近红外反射光谱和土壤Fe、Mn、Zn全含量;运用最佳光谱预处理方法和偏最小二乘法(partial least square method,PLS)及内部交叉验证方法建立校正模型,并进行模型精度检验。【结果】变量标准化(standard normal variables,SNV)为土壤Fe、Mn、Zn含量近红外光谱预测的最佳光谱预处理方法;运用SNV光谱预处理和偏最小二乘法(PLS)及内部交叉验证法建立的土壤F...
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