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秸秆原料堆肥过程参数的NIRS模型转移研究
1
作者 葛辰俊 魏鲁誉 +3 位作者 杨增玲 黄圆萍 史卓林 韩鲁佳 《中国农业大学学报》 北大核心 2025年第7期1-13,共13页
为提高秸秆好氧堆肥近红外分析模型在不同光谱设备下的通用性和准确性,以玉米秸秆和奶牛粪便为原料,进行静态槽式好氧堆肥和膜覆盖好氧堆肥,采集堆肥全过程样本,分析含水率、总氮、总碳、有机质含量共4个堆肥过程参数,分别使用台式光谱... 为提高秸秆好氧堆肥近红外分析模型在不同光谱设备下的通用性和准确性,以玉米秸秆和奶牛粪便为原料,进行静态槽式好氧堆肥和膜覆盖好氧堆肥,采集堆肥全过程样本,分析含水率、总氮、总碳、有机质含量共4个堆肥过程参数,分别使用台式光谱仪和手持便携式光谱仪采集近红外光谱数据,并建立相关模型,通过直接校正算法(Direct standardization,DS)和典型相关分析算法(Canonical correlation analysis,CCA)实现台式和便携式光谱仪之间的共享。结果表明该2种算法均可用于堆肥过程参数的模型转移,但DS算法的表现更优。其中:含水率、总氮模型在使用模型转移算法后具有良好表现,便携式光谱仪的含水率模型使用模型转移算法后相对偏差误差RPD可达2.62,总氮含量模型RPD可达2.00;总碳、有机质含量模型虽未达到良好水平,但相较未使用模型转移算法有较大提升,对应模型的RPD分别由0.33、0.39提升到1.78、1.76。此外,本研究的2种算法对于不同仪器间的光谱差异进行了有效校正,降低了近红外光谱技术用于堆肥时仪器差异的限制,提高了不同光谱仪的共享性。综上,本研究可为堆肥过程现场高频次检测提供新解决策略。 展开更多
关键词 好氧堆肥 堆肥过程参数 近红外光谱 模型转移
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一种近红外光谱定量分析软件预测性能评价方法 被引量：2
2
作者 李蓉 郝璐 +5 位作者 袁洪福 何桂梅 邓天龙 杜彪 龚丽 岳欣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期213-221,共9页
常用的多元分析模型评价指标尚缺乏评价近红外分析软件多项重要预测性能指标的能力,成为近红外光谱仪预测性能以及实际近红外应用中模型适用性评价的痛点。为此,旨在发展一种近红外定量分析软件预测性能的评价方法。以近红外测定汽油烯... 常用的多元分析模型评价指标尚缺乏评价近红外分析软件多项重要预测性能指标的能力,成为近红外光谱仪预测性能以及实际近红外应用中模型适用性评价的痛点。为此,旨在发展一种近红外定量分析软件预测性能的评价方法。以近红外测定汽油烯烃浓度为研究对象,收集了192个国Ⅵ汽油样品,包括92#、95#和98#;采集其近红外光谱;按照GB/T 30519-2014测定其烯烃浓度作为参考值,分别使用两种不同的多元分析软件(1种是偏最小二乘(PLS)建模软件,另1种是非PLS的软件),建立了两个校正模型。研究发现,与参考值相比,PLS模型对低浓度样品预测值呈正偏差,高浓度的呈负偏差,即“均值化”现象。常用的模型预测性能评价指标尚不能评价模型预测值的均值化程度,也不能评价:(1)预测值与参考值偏差大于参考方法再现性的样本占比,(2)模型泛化能力。本文针对上述问题,提出了4项新评价指标包括均值化指数(AE)、预测偏差超限值样本占比(Ratio)、异常样本预测偏差(DAS)和孤立样品预测偏差(DIS)。综合常用的评价指标和新评价指标(共12项),对仪器选型的近红外光谱定量分析软件预测性能的评价、实际近红外分析应用中模型适用性的评价均具有实际意义,对近红外分析学术研究也具参考意义。 展开更多
关键词 近红外光谱 多元分析模型评价 近红外分析软件评价 汽油烯烃浓度
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均匀设计-PLS-NIR法预测卷烟配方烟丝中梗丝及薄片丝含量 被引量：20
3
作者 胡立中 张胜军 +1 位作者 余小平 张灵辉 《中国烟草学报》 EI CAS CSCD 2010年第2期26-30,共5页
利用均匀试验设计方法,确立预测的样品集111组。依据梗丝、薄片丝和烟丝不同的光谱特性,使用近红外光谱检测仪收集样品集的光谱信息,采用偏最小二乘法,建立梗丝、薄片丝在烟支中比例的近红外测试模型。结果表明:梗丝、薄片丝与叶丝配方... 利用均匀试验设计方法,确立预测的样品集111组。依据梗丝、薄片丝和烟丝不同的光谱特性,使用近红外光谱检测仪收集样品集的光谱信息,采用偏最小二乘法,建立梗丝、薄片丝在烟支中比例的近红外测试模型。结果表明:梗丝、薄片丝与叶丝配方模型具有较好的预测准确性,梗丝均方差为0.500,平均相对误差在6.44%以下;薄片丝均方差为0.487,其平均相对误差在6.88%。 展开更多
关键词 均匀设计 梗丝 薄片丝 结构 近红外模型
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玉米秸秆组分近红外漫反射光谱(NIRS)测定方法的建立 被引量：44
4
作者 刘丽英 陈洪章 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期275-278,共4页
玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源，但目前还没有快速高效的组分分析方法，本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱（NIRS）技术，采用偏最小二乘法（PLS），在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason... 玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源，但目前还没有快速高效的组分分析方法，本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱（NIRS）技术，采用偏最小二乘法（PLS），在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason木质素、酸不溶灰分和水分含量的校正模型，该模型稳定，适合不同地区、不同品种的玉米秸秆及其不同部位。实验结果表明，采用一阶导数＋KarlNorris滤波预处理，谱区在4100-7500cm^-1，能得到理想的预测模型。该模型对玉米秸秆各组分的交叉验证均方差（RMSECV）范围为0．0903～1．45，预测误差（RMSEP）范围为0．2569％～2．5819％，预测相关系数≥0．8711。该研究对加速我国秸秆生物质的工业转化具有重要意义。 展开更多
关键词 生物质 玉米秸秆组分 近红外漫反射光谱(nirS) 模型
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益肾泄浊合剂中有效成分定量模型建立
5
作者 冯子芳 胡敏敏 +7 位作者 陈晓伟 张文明 顾丽红 秦苹 彭译 卞振华 杨庆有 陆兔林 《中成药》 北大核心 2025年第10期3177-3184,共8页
目的建立益肾泄浊合剂中没食子酸、莫诺苷、马钱苷、毛蕊异黄酮苷、大黄酸的定量模型。方法HPLC法测定各有效成分含量,采集128批样品近红外光谱(NIRS)数据并作预处理,竞争性自适应重加权采样(CARS)算法筛选波长变量,进行偏最小二乘(PLS... 目的建立益肾泄浊合剂中没食子酸、莫诺苷、马钱苷、毛蕊异黄酮苷、大黄酸的定量模型。方法HPLC法测定各有效成分含量,采集128批样品近红外光谱(NIRS)数据并作预处理,竞争性自适应重加权采样(CARS)算法筛选波长变量,进行偏最小二乘(PLS)回归分析。结果各有效成分PLS模型预测值与HPLC实测值无显著性差异(P>0.05)。结论NIRS结合化学计量学建立的定量模型预测性能良好,可用于益肾泄浊合剂中有效成分的快速测定,也为其他中药制剂在生产过程中的快速监测提供了参考。 展开更多
关键词 益肾泄浊合剂 有效成分 定量模型 近红外光谱(nirS) 偏最小二乘(PLS)回归分析 竞争性自适应重加权采样(CARS)算法
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NIR法预测原烟卷烟主流烟气中的焦油和烟碱 被引量：7
6
作者 付秋娟 王晓婷 +4 位作者 葛炯 张怀宝 杜咏梅 侯小东 刘丽丽 《红外技术》 CSCD 北大核心 2014年第3期249-254,共6页
为实现烟叶原料焦油和烟碱的快速检测,分别用烟丝(111个)和烟末(204个)样品建立了原烟卷烟主流烟气中焦油和烟碱的近红外模型,研究表明两种样品状态均能建立其近红外速测模型,且烟气烟碱的校正模型较好。用烟末建立的焦油和烟碱的校正... 为实现烟叶原料焦油和烟碱的快速检测,分别用烟丝(111个)和烟末(204个)样品建立了原烟卷烟主流烟气中焦油和烟碱的近红外模型,研究表明两种样品状态均能建立其近红外速测模型,且烟气烟碱的校正模型较好。用烟末建立的焦油和烟碱的校正模型略好于用烟丝建立的模型,其内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.211和1.90,烟丝内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.257和2.04。并对样品量较大的烟末模型进行了外部验证,2个模型预测值与标准值的平均相对偏差分别为5.13和5.93,t-检验表明预测值和标准值之间没有显著性差异,且系统精密度良好,可以用于大量样品的快速检测。 展开更多
关键词 烟气焦油 烟气烟碱 近红外速测模型
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棉籽17种氨基酸含量的NIRS定标模型构建与测定方法研究 被引量：6
7
作者 黄庄荣 陈进红 +1 位作者 刘海英 祝水金 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2692-2696,共5页
选用氨基酸含量差异较大的多年份、多品种、多地点种植的445份棉花种子为材料，分别对其进行近红外光谱扫描。用一阶导数的数学处理（1，4，4，1）、标准正态变换和去趋势（SNV＋D）最佳组合的预处理方法，结合改良的偏最小二乘法（MPL... 选用氨基酸含量差异较大的多年份、多品种、多地点种植的445份棉花种子为材料，分别对其进行近红外光谱扫描。用一阶导数的数学处理（1，4，4，1）、标准正态变换和去趋势（SNV＋D）最佳组合的预处理方法，结合改良的偏最小二乘法（MPLS）构建棉籽17种氨基酸成分的近红外定标模型。定标结果表明，天冬氨酸、苏氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、赖氨酸、组氨酸和精氨酸等12种氨基酸含量的定标模型较好，其RPDc为3．735-7．132，外部检验，上为0．910-0．979，近红外光谱分析完全可以替代化学测定；而丝氨酸、蛋氨酸、酪氨酸和脯氨酸等四种氨基酸的定标模型次之，其RP—Dc为2．205-2．814，外部检验r^2为0．800-0．830，近红外分析技术虽不能完全替代化学测定的结果，但仍可用于大量样品的筛选。半胱氨酸定标方程的RPDc较小（RPDc=1．358），因此，棉籽中半胱氨酸含量不能用近红外分析方法进行检测。 展开更多
关键词 棉籽 氨基酸 近红外反射光谱 定标模型
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基于NIR混合废塑料识别仪分选效率的模型 被引量：7
8
作者 胡彪 赵俊华 李健毅 《环境工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期5855-5860,共6页
通过对近红外光谱(NIRS)识别分选混合废塑料的过程建立数学模型,将经过预处理的废塑料在传送带上的分布分为密集区和稀疏区两大类。以降低分选时间,提高分选效率为研究目的,对影响分选效率的因素进行分析,如分选机所能承受物料密集度上... 通过对近红外光谱(NIRS)识别分选混合废塑料的过程建立数学模型,将经过预处理的废塑料在传送带上的分布分为密集区和稀疏区两大类。以降低分选时间,提高分选效率为研究目的,对影响分选效率的因素进行分析,如分选机所能承受物料密集度上限值θ以及传送带的传输速度V等因素。比较不同θ和V的组合对总分选时间T的影响,通过数值计算并验证,求得最优组合解。研究结果表明:θ的大小影响密集区和稀疏区的面积在总面积中占有量的变化;分选总时间T在θ和V共同变化过程中存在极小值。 展开更多
关键词 废塑料 近红外光谱 数学模型 物料密集度 传输速度 分选效率
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烟叶保润性能的NIR光谱测定 被引量：2
9
作者 朱龙杰 张华 +3 位作者 庄亚东 曹毅 沈晓晨 付金存 《烟草科技》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期55-60,共6页
为了快速测定烟叶的保润性能,以烟叶的平衡失水率作为烟叶保润性能的评价指标,建立了烟叶保润性能近红外(NIR)光谱模型。烟叶保润性能的测定条件为温度22℃,相对湿度变化范围60%~30%。结果表明:(1)模型的最佳光谱预处理方法为矢量归一化... 为了快速测定烟叶的保润性能,以烟叶的平衡失水率作为烟叶保润性能的评价指标,建立了烟叶保润性能近红外(NIR)光谱模型。烟叶保润性能的测定条件为温度22℃,相对湿度变化范围60%~30%。结果表明:(1)模型的最佳光谱预处理方法为矢量归一化法,最佳波长区间为7 502.0~4 246.7 cm^(-1);模型的交互验证均方差(RMSECV)和相关系数分别为0.256和0.928 1。(2)对模型进行外部验证,预测值与真实值的绝对偏差平均值和相对偏差平均值分别为0.15百分点和1.80%。模型的整体预测效果较好,可用来快速有效地测定烟叶的保润性能。 展开更多
关键词 烤烟 烟叶 保润性能 近红外(nir)模型 平衡失水率
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泽泻饮片中水分、指标成分近红外光谱定量模型建立
10
作者 陆迅 张哲 +6 位作者 詹庚之 蔡璐瑶 李存玉 郑云枫 王团结 金玉 彭国平 《中成药》 北大核心 2025年第10期3184-3190,共7页
目的建立泽泻饮片中水分、23-乙酰泽泻醇B、23-乙酰泽泻醇C的近红外光谱定量模型。方法采集95批饮片近红外光谱(NIRS)数据,烘干法测定水分含量,HPLC法测定各指标成分含量,偏最小二乘法结合特征提取算法建立定量模型。结果模型训练决定... 目的建立泽泻饮片中水分、23-乙酰泽泻醇B、23-乙酰泽泻醇C的近红外光谱定量模型。方法采集95批饮片近红外光谱(NIRS)数据,烘干法测定水分含量,HPLC法测定各指标成分含量,偏最小二乘法结合特征提取算法建立定量模型。结果模型训练决定系数分别为0.9526、0.9581、0.9208,预测决定系数分别为0.9300、0.9052、0.9064,剩余预测残差(PRD)分别为4.00、3.58、3.46,预测集、校正集均方根误差比值(RMSEP/RMSEC)分别为1.15、1.11、1.06。结论基于NIRS的定量模型预测效果良好,可用于泽泻饮片的快速质量检测。 展开更多
关键词 泽泻 饮片 水分 23-乙酰泽泻醇B 23-乙酰泽泻醇C 近红外光谱(nirS) 定量模型
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样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响 被引量：3
11
作者 党文新 卢晓宇 龚红菊 《江西农业学报》 CAS 2011年第5期22-24,共3页
为研究样本集选择方法对稻谷千粒重NIR模型的影响,分别采用不同数量样品,不同定标集、验证集比例以及不同定标集选择方法,选出建模的定标集,在600~1100 nm的波长区间,用偏最小二乘法建立稻谷千粒重的近红外光谱预测模型,根据内部交叉验... 为研究样本集选择方法对稻谷千粒重NIR模型的影响,分别采用不同数量样品,不同定标集、验证集比例以及不同定标集选择方法,选出建模的定标集,在600~1100 nm的波长区间,用偏最小二乘法建立稻谷千粒重的近红外光谱预测模型,根据内部交叉验证决定系数(Rv2)、外部验证决定系数(Rp2)、内部交叉验证误差(SECV)和预测误差(SEP)比较模型的预测能力。结果显示,样品数量、定标集和验证集比例以及定标集选择方法均对稻谷千粒重的NIR模型有明显影响。采用合适数量的样品可以得到较佳的NIR模型,以7∶3的比例分割定标集与验证集,得到的稻谷千粒重NIR模型具有相对高的预测能力,而与含量梯度法和随机抽取法相比,采用K-S算法进行定标集选择,可以得到预测精度更高的NIR模型。 展开更多
关键词 近红外光谱 样本集 定标集 nir模型 稻谷
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基于CNN的废旧纺织品在线NIR高效识别与自动分选技术研究 被引量：8
12
作者 李文霞 杜宇君 +4 位作者 王悦 刘正东 郑佳辉 杜文倩 王华平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2139-2145,共7页
我国每年产生废旧纺织品超过2600多万吨,且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势,而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确,... 我国每年产生废旧纺织品超过2600多万吨,且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势,而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确,而近红外光谱分析技术可对其进行快速无损高效识别分选。在前期探究的最佳测试条件下,利用自主研制的“纤维制品在线近红外高效识别与分选装置”对聚酯、棉、毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/棉、聚酯/锦纶、真丝/棉混纺和“特殊类”共计12类1060个废旧纤维织物样本进行在线原始近红外光谱采集。基于采集的样本在线原始NIR谱图,利用卷积神经网络方法,依据输入的样本光谱数据及对应分类标签进行网络训练,建立了12类废旧纺织品在线NIR定性识别模型。对比一维、二维卷积神经网络模型,其二维模型较优,该模型是将901~2500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像,再交替进行多次卷积和池化来进行光谱特征的提取、压缩和数据降维。通过模型计算得到每类废旧纺织品样本的类别概率值,取其最大值作为该类织物的最终分类。本模型训练过程设置为500轮,每次取32个样本图像,学习率为0.001。训练后输出预先设定的12类织物标签,所建模型的内部训练准确率可达96.2%。为了验证模型的适用性,用232个未参与建模的织物样品进行预测检验,其识别正确率达96.6%。将该模型导入“纺织品在线主控程序”后,可对建模样本所涵盖的12类织物进行成分识别与自动分选,每个样品的识别和分选时间小于2 s。模型的建立和装置的应用为我国废旧纺织品的回收再利用提供了一种全新的分选技术和装备。 展开更多
关键词 废旧纺织品 在线近红外光谱 定性识别模型 卷积神经网络 自动分选
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用酒精水溶液NIRS模型预测葡萄酒发酵液酒精度 被引量：3
13
作者 耿朝曦 孙谦 +1 位作者 田磊 韩东海 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1805-1808,共4页
稳定性好，实用性强的NIRS模型，需要收集代表性强的样品并进行大量的化学值检测工作，为了减少建模的工作量，本文尝试用酒精水溶液的NIRS模型预测葡萄酒发酵液中酒精度的含量。通过遗传算法选择相关性高而且受其他干扰因素影响少的波... 稳定性好，实用性强的NIRS模型，需要收集代表性强的样品并进行大量的化学值检测工作，为了减少建模的工作量，本文尝试用酒精水溶液的NIRS模型预测葡萄酒发酵液中酒精度的含量。通过遗传算法选择相关性高而且受其他干扰因素影响少的波段（2 245～2 320 nm）建立模型，并根据斜率/截距校正法原理，在预测集中选择能够代表样品酒精度变化范围的样品，对其进行校正，得到新模型的Slope=0.9808和Bias=0.5233。最后，对葡萄酒发酵液剩余样品的酒精度进行预测，预测的相关系数r达到0.99以上，预测相对分析误差（RPD）为11.71，相对标准差（RSD）为3.11%。由此表明，用酒精水溶液的NIRS模型，通过波段选择以及模型校正，预测葡萄酒发酵液的酒精度具有良好的可行性。此方法大大减小了NIRS技术建模的工作量。 展开更多
关键词 nirS 酒精水溶液 葡萄酒发酵液 遗传算法 模型校正
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基于近红外光谱的小麦麸皮功能性成分模型构建 被引量：2
14
作者 杨佳欣 阿依古丽·塔什波拉提 +1 位作者 田合 严欢 《化学研究与应用》 北大核心 2025年第1期197-206,共10页
为实现小麦麸皮功能性成分的无损、快速检测,利用近红外光谱技术(NIR)结合偏最小二乘法(PLS),比较不同预处理方法、不同建模波段及主因子数对建模结果的影响,筛选出最佳建模条件。其中,水分、灰分、脂肪的检测模型的预处理方法为S-G导数... 为实现小麦麸皮功能性成分的无损、快速检测,利用近红外光谱技术(NIR)结合偏最小二乘法(PLS),比较不同预处理方法、不同建模波段及主因子数对建模结果的影响,筛选出最佳建模条件。其中,水分、灰分、脂肪的检测模型的预处理方法为S-G导数(Savitzky-Golay),波段分别为2020 nm~2230 nm、1000 nm~2500nm、1000 nm~2500 nm,主因子数分别为11、7、6时,模型最优;蛋白质的检测模型的预处理方法为多元散射校正(MSC),波段为1860 nm~2020 nm,主因子数为6时,模型最优;膳食纤维的检测模型的预处理方法为S-G平滑,波段为1100 nm~1350 nm,主因子数为8时,模型最优。最优条件下模型的校正模型相关系数(RC)、交互验证集相关系数(RP)均大于0.85,校正集标准差(SEC)、交互检验验证标准差(SECV)、预测集标准差(SEP)均小于其他条件下的数值,且三个值相互接近,满足最佳建模原则。使用未参与建模的预测集样品对最佳模型进行验证,得出结果为预测值与真实值(国标方法测定值)的绝对偏差均小于5%,说明该模型可用于小麦麸皮5种功能性成分的检测。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 小麦麸皮 功能性成分 模型构建
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NIRS定量分析油菜种子含油量、蛋白质含量数学模型的创建 被引量：80
15
作者 甘莉 孙秀丽 +4 位作者 金良 王高全 徐久伟 魏泽兰 傅廷栋 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1609-1613,共5页
用近红外光谱 (NIRS)分析油菜品质。采用残余法测试了近 2 116份甘蓝型油菜品种资源种子的含油量 ,用近红外仪采集数据 ,选择 12 88份代表性样品 ,建立了数学模型。用该模型测试 96份待测样品 ,其NIRS的测试值与残余法测试的油菜种子含... 用近红外光谱 (NIRS)分析油菜品质。采用残余法测试了近 2 116份甘蓝型油菜品种资源种子的含油量 ,用近红外仪采集数据 ,选择 12 88份代表性样品 ,建立了数学模型。用该模型测试 96份待测样品 ,其NIRS的测试值与残余法测试的油菜种子含油量实测值相关系数为 0 .950 3 ,相对误差小于 3 .5% ,用凯氏定氮法测试了 63 7份油菜籽饼粕的蛋白质含量 ,选择 168份代表性样品 ,建立数学模型。 3 0份样品检测模型 ,NIRS测试值与凯氏定氮法测试的油菜籽饼粕蛋白质含量的实测值相关系数为 0 .9515,相对误差小于 6%。结果表明 ,这 2个数学模型已经可用来准确、快速、无污染。 展开更多
关键词 NlRS定量分析 油菜种子 含油量 蛋白质含量 数学模型 近红外光谱
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NIR技术对川乌毒性成分快速测定的模型研究 被引量：3
16
作者 吴文辉 冯建 +2 位作者 胡昌江 唐小龙 陈咏梅 《中药与临床》 2015年第1期40-42,共3页
目的:建立川乌毒性成分的近红外(NIR)快速测定模型。方法:以HPLC测定数据为基准数据,采用近红外漫反射光谱技术对川乌双酯型生物碱建立快速测定模型。结果:所建模型中,校正集标准偏差(RMSECV)为0.0046,相关系数(R)为0.9707;验证集标准偏... 目的:建立川乌毒性成分的近红外(NIR)快速测定模型。方法:以HPLC测定数据为基准数据,采用近红外漫反射光谱技术对川乌双酯型生物碱建立快速测定模型。结果:所建模型中,校正集标准偏差(RMSECV)为0.0046,相关系数(R)为0.9707;验证集标准偏差(RMSECV)为0.0072;相关系数(R)为0.8654。结论:该模型具有较好的预测效果,可以准确测定其覆盖范围内的川乌双酯型生物碱含量。 展开更多
关键词 近红外 川乌 模型
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基于SWG和LSG堆叠模型机器学习算法的小麦种子蛋白质含量检测的研究
17
作者 宋茂兴 马宏亮 +7 位作者 吴志会 李彤 杨梦颖 黄慧娜 吴彭 杨东旭 许大川 陆晴 《分析测试学报》 北大核心 2025年第10期2087-2094,共8页
开发了一种快速无损准确率高的小麦种子蛋白质含量检测方法。采用近红外光谱(NIRS)技术结合堆叠模型的机器学习方法,对包含248个小麦种子的近红外光谱数据进行分析,并比较了滑动窗口分组(SWG)和分层抽样分组(LSG)两种光谱波段分组方法... 开发了一种快速无损准确率高的小麦种子蛋白质含量检测方法。采用近红外光谱(NIRS)技术结合堆叠模型的机器学习方法,对包含248个小麦种子的近红外光谱数据进行分析,并比较了滑动窗口分组(SWG)和分层抽样分组(LSG)两种光谱波段分组方法的效果。在基本模型中,偏最小二乘(PLS)展现出最低的预测均方根误差(RMSEP)和最高的决定系数(R^(2)),分别为0.2120和0.9899。实施堆叠模型后,不同算法的性能均获得显著提升。LSG与线性回归的结合使得RMSEP降低至0.1990,R^(2)提高至0.9911,为最优模型。结果表明与LSG集成的堆叠模型机器学习算法为小麦种子蛋白质含量预测提供了一种更准确的算法。 展开更多
关键词 近红外光谱 小麦种子 蛋白质含量 堆叠模型 机器学习
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近红外(NIRS)技术分析小样品油菜籽芥酸和含油量的应用研究 被引量：15
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作者 杨翠玲 赵兴忠 +2 位作者 陈文杰 田建华 李殿荣 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期29-33,共5页
以完整油菜籽为样品,采用旋转杯和安培瓶两种样品杯、每种样品分为4×2种不同样品量并通过不同光谱预处理来优化油菜籽芥酸和含油量的近红外分析模型。结果表明:油菜籽各小样品含油量模型的决定系数(R2)从93.93%到96.93%不等,均方差... 以完整油菜籽为样品,采用旋转杯和安培瓶两种样品杯、每种样品分为4×2种不同样品量并通过不同光谱预处理来优化油菜籽芥酸和含油量的近红外分析模型。结果表明:油菜籽各小样品含油量模型的决定系数(R2)从93.93%到96.93%不等,均方差(RMSECV)从0.56到0.79不等;油菜籽各小样品芥酸模型的决定系数(R2)从96.91%到98.42%不等,均方差(RMSECV)从1.73到2.43不等。随着样品量的逐渐增加,油菜籽芥酸和含油量不同样品杯模型各参数逐渐有所优化;同一样品厚度时,油菜小样品芥酸和含油量的旋转样品杯模型各参数均略优于安培瓶样品模型;不同样品量的NIRS模型,W3和W4差异不大,依次优于W2和W1。最小样品量AW1为0.3g。优化油菜小样品模型时,应该选择全部的预处理方法,根据优化结果选择最佳模型。外部检验结果表明:不同重量小样品(W1/0.3g、W2/1.0g、W3/2.0g和W4/4.0g)模型之间及其与标准化学值之间在0.01水平上差异不显著,说明W1和W2小样品模型同样可应用于油菜品质育种材料的分析选择。 展开更多
关键词 近红外 油菜籽小样品 芥酸 含油量 数学模型
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Hotelling T^2结合多组分NIR校正模型在卷烟生产过程质量监测中的应用 被引量：17
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作者 李伟 冯洪涛 +5 位作者 周桂圆 王家俊 李滟芳 钱启福 杨盼盼 杨勇 《烟草科技》 EI CAS 北大核心 2014年第7期5-9,共5页
为有效利用近红外技术结合化学计量学方法监测卷烟生产配方模块质量,通过建立卷烟配方模块主成分类模型,提取Hotelling T2统计量对配方调整前后的样品进行验证,其中配方调整前150个样品的Hotelling T2统计量分布于95%(Hotelling T2=22.... 为有效利用近红外技术结合化学计量学方法监测卷烟生产配方模块质量,通过建立卷烟配方模块主成分类模型,提取Hotelling T2统计量对配方调整前后的样品进行验证,其中配方调整前150个样品的Hotelling T2统计量分布于95%(Hotelling T2=22.70)置信范围内,配方调整后50个样品的Hotelling T2统计量均超过99%(Hotelling T2=28.16)置信范围;同时采用所建立的校正模型预测配方调整前后样品的烟碱、总氮和总糖含量,预测结果显示,150个配方调整前样品的烟碱、总氮和总糖含量处于M±3S质量控制范围内,50个配方调整后样品的烟碱、总氮和总糖含量均超出M±3S质量控制范围。该方法既可监测配方模块整体质量的稳定性和均匀性,也可预测配方模块化学成分含量的变化。 展开更多
关键词 近红外光谱 HOTELLING T2 多组分近红外校正模型 卷烟生产 过程质量
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NIRS定量分析羽衣甘蓝油含量、蛋白质含量数学模型的建立 被引量：2
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作者 田锦兰 唐章林 +2 位作者 徐新福 王瑞 李加纳 《植物遗传资源学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期461-464,共4页
应用近红外反射光谱技术(NIRS)采集807份羽衣甘蓝种子光谱数据,然后挑选250份材料,用经典化学方法测试种子油含量和饼粕蛋白质含量。通过偏最小二乘法(PLS)、改良最小二乘法(MPLS)和不同光谱散射及数学处理技术来建立NIRS定量分析数学... 应用近红外反射光谱技术(NIRS)采集807份羽衣甘蓝种子光谱数据,然后挑选250份材料,用经典化学方法测试种子油含量和饼粕蛋白质含量。通过偏最小二乘法(PLS)、改良最小二乘法(MPLS)和不同光谱散射及数学处理技术来建立NIRS定量分析数学模型。种子油含量和饼粕蛋白质含量模型的交叉检验相关系数(1-VR)分别为0.9180、0.9062,交叉检验标准差(SECV)分别为1.0606、0.8720,校正标准差(SEC)分别为0.9267、0.8119。两种模型的外部检验相关系数(RSQ)分别为0.949、0.915,相对误差分别小于3.60%、2.70%,预测标准差(SEP)分别为0.881、0.779,检验偏差(BIAS)均较小分别为-0.054、-0.062。研究表明:这两个数学模型的分析结果具有较高的精确度,在品质育种中具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 羽衣甘蓝 近红外光谱 数学模型 油含量 蛋白质含量
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