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[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] 林业科学
[作者]
杨忠 黄安民 江泽慧
利用近红外光谱结合多变量回归分析中常用的主成分回归(PCR)和偏最小二乘法回归(PLSR)分析预测法来判别木材的生物腐朽,并与前期采用的SIMCA和PLS-DA2种判别方法进行对比分析。结果表明:1)应用近红外光谱结合多变量回归分析方法对校正集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与标准值的相关性很高,相关系数均大于0.95,SEC和SEP都很低(0.07～0.20),利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现2个模型对未腐朽、白腐和褐腐3种类型样本的判别准确率均为100%(偏差都小于0.27);2)对于相同样本集的判别效果,PLSR法比PCR法的判别效果好,且二者都比采用SIMCA法的效果好,并...
[期刊] 华北农学报
[作者]
金同铭 崔洪昌
用近红外光谱法（ＮＩＲｓ）分析草莓中的蔗糖，葡萄糖、果糖、柠檬酸、苹果酸和维生素Ｃ等６种成分，与高效液相色谱法（ＨＰＬＣ）的测值相比较，其相关系数分别为０．９９２０、０．９９１４、０．９８８８、０．９９５４、０．９９４９和０．９９８０，标准误差为０．０２１、０．０３５、０．０６５、０．０４４、０．０２９、０．７２７。说明ＮＩＲｓ法与ＨＰＬＣ法的准确度相似。由于此法具有快速、非破坏、样品不需要预处理、不用昂贵的化学试剂等优点，可以在草莓的品质分析、品种质量检验中推广应用。
关键词：
近红外光谱法,草莓,糖,有机酸,维生素C
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
杨翠玲 陈文杰 赵兴忠 田建华 李殿荣
应用近红外光谱技术(NIRS)对油菜种子9种主要品质参数进行了分析研究,并建立了数学模型。内部交叉验证结果表明,油菜种子油酸、亚油酸、亚麻酸、芥酸和饱和脂肪酸的决定系数R2分别为98．97％, 93．02％,86．49％,99．53％和84．78％,均方差分别为2．20,1．12,0．46,1．51和0．29;油菜种子含水量、含油量、硫苷和蛋白质含量的R2分别为99．64％,98．91％,82．46％-98．40％和89．32％,均方差分别为0．23,0．39,2．59- 13．50和0．74。对于含量较小而极差较大的硫苷采用分段建模,可提高分析结果的准确性。外部检验结果表明:各参数近红外预测...
[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] 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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘永峰 李双红 库婷 昝林森
【目的】建立牛奶中尿素氮的快速、无损检测方法，为牛奶中尿素氮的快速检测提供支持。【方法】对２００个牛奶样品进行近红外扫描，并用多功能乳制品分析仪对牛奶样品中尿素氮的含量进行测定；剔除２０个异常样品后，得到由１８０个牛奶样品组成的得分样品，将得分样品分为定标集（１４４个）和验证集（３６个），将正交试验设计与主成分回归法（ＰＣＲ）、偏最小二乘法（ＰＬＳ）、改进偏最小二乘法（ＭＰＬＳ）３种定量校正方法和多种光谱预处理方法结合，建立牛奶中尿素氮的近红外检测模型，利用目标函数法对模型预测效果进行评定。【结果】建立了定量检测牛奶中尿素氮的最优模型，其定标相关系数（Ｒ２）和定标标准差（ＳＥＣ）分别为０．９８．．．
关键词：
牛奶品质 近红外光谱 尿素氮 快速检测
[期刊] 华北农学报
[作者]
孟兆芳 赵龙莲 程奕 陈秋生 张玺 范朝晖 严衍禄
应用近红外光谱法(Near infrared spectroscopy,NIRS)和偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉定量分析的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明:近红外预测模型的内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为:0.9778,0.9666和0.9927;交叉证实标准差(RMSECV)分别为:0.38,0.40和1.51;模型外部验证决定系数(Rv2al)分别为0.9391,0.9651和0.9875;外部验证标准差(RMSEP)为0.41,0.35和1.31。实际样品的常规分析结果得出玉米粗蛋...
[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] 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] 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
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