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为挑选信息含量大、与样品组成或性质相关性较强的光谱区域参与建模,以提高校正模型的精度,采用无信息变量消除法对糙米直链淀粉的近红外光谱进行分析.无信息变量消除法是基于PLS回归系数b建立起来的一种光谱区间选择方法,考虑了噪声和浓度矩阵的影响.结果表明:进行波长选择后, 波长点数由1102减小到726,交叉验证预测值与标准值的相关系数R由0.9212提高到0.9654,交叉验证标准差SECV由2.4142减小到1.3725,预测标准差SEP由2.4572减小到2.2001,预测能力得到明显提高. 相似文献
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为探讨基于选择的近红外光谱变量定量判别堆肥腐熟度的可能性,为堆肥发酵终点判定及开发相应的近红外漫反射光谱控制设备提供理论基础,采集了100份堆肥样本,用湿化学方法分析了堆肥样本中的胡敏酸含量,采集范围为4 000~9 000 cm~(-1)波段的光谱,进而利用该近红外光谱进行预处理方法的优化研究及堆肥胡敏酸感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于近红外光谱分析的堆肥胡敏酸定量模型。结果表明:小波变换充分提取了近红外光谱的信息;利用C_4小波系数对58个堆肥样本进行建模,对42个预测集样本进行预测,预测集均方根误差和R2分别为0.113 8%和0.926 6,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.834 8。对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了堆肥中胡敏酸的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定堆肥样品中胡敏酸测定的模型。基于小波系数的模型优于传统的近红外光谱全谱模型,对于堆肥胡敏酸的测定取得了较为准确的预测结果。 相似文献
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基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法 总被引：18，自引：1，他引：18
针对以每个波长一个染色体基因的 WSGA方法在波长数目较大时搜索空间太大的问题 ,提出了基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法 (RSGA ) ,把全部谱区平均分为多个子区间 ,各子区间的所有不同组合构成搜索空间 ,使用 R/(1 δ)最大作为优化目标 ,使用遗传算法寻找一个最佳子区间组合 ,作为最后参与建模的光谱谱区。计算实例表明 :经 RSGA优化选择谱区后 ,不仅波长点数减少 ,而且 PL S L OO CV预测值与标准值的相关系数 R得以提高 ,交叉检验预测均方差得以减少 ,从而可以减小建模运算时间 ,剔除噪声过大的谱区 ,使最终建立的农产品品质检测近红外光谱模型的预测能力和精度更高。 相似文献
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为研究波长选择方法对稻谷千粒质量近红外光谱分析(NIRS)模型预测能力的影响,用偏最小二乘法(PLS),在600~1 100 nm的波长区间,建立稻谷千粒质量的全光谱近红外光谱预测模型,得到模型的内部交叉验证系数为0.714,外部验证决定系数为0.659,内部交叉验证误差和预测误差分别为1.809和1.756。采用相关系数法、互信息法、逐步回归法、无信息变量消除方法、遗传算法和间隔偏最小二乘法对建模波长区间进行选择和优化,再以同样的方法建立稻谷千粒质量NIRS预测模型。结果显示,通过波长选择和优化后,不仅参与建模的波长显著减少,而且所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数均有所增大,交叉验证误差和预测误差均有所减小。其中,采用遗传算法进行波长选择后,所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数最大,分别为0.729和0.710,交叉验证误差和预测误差则分别降低了9.50%和5.72%,是6种方法中最优的。表明经过波长选择后,可以提高稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的预测能力。 相似文献
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运用db1～db10等10个小波基4尺度分解对120个赣州脐橙样品的近红外光谱进行消噪处理,分别建立了各种小波消噪光谱的脐橙维生素C(VC)含量的PLS模型.通过PLS模型预测精度比较表明:所有db小波基变换都能有效消除脐橙VC近红外光谱噪声,PLS模型预测精度均高于不处理光谱建立的模型预测精度.其中,消噪效果最好的小波基是db5,模型预测值与实测值的相关系数R达到0.9427、内部交叉验证均方差RMSECV仅为2.02mg/(100g).因此,对脐橙VC含量近红外光谱消噪预处理的最优小波基是db5小波. 相似文献
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苹果糖度近红外光谱小波去噪和iPLS建模 总被引：18，自引：5，他引：13
为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型的精度,利用多尺度小波去噪法对苹果近红外光谱进行了预处理,并用改进后的间隔偏最小二乘法(iPLS)建立预测模型。应用结果表明,多尺度小波去噪法滤除了原始光谱中的部分噪声,但又保留了原光谱中的主要信息。运用间隔偏最小二乘法对预处理后的光谱建模,其校正时的相关系数rc和校正均方根误差RMSEC分别为0.9635和0.3026,预测时的相关系数rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.9214和0.4113,主因子数为5个。结果表明,用多尺度小波去噪和间隔偏最小二乘法所建立的苹果糖度模型不但精度有所提高,而且更加简洁、数据运算量也更少。 相似文献
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为提高在近色背景下果实识别的准确性,减少非结构化因素对识别的影响,提出了基于近红外像机和可见光像机组合捕获多源图像进行融合的方法。首先对已配准的多源图像分别进行非下采样轮廓波变换(NSCT),得到高频系数与低频系数;对高频系数采用压缩融合,并通过CoSaMp恢复融合的高频系数;对低频系数进行小波分解,对分解的高频子带采用绝对值最大法进行融合;低频子带则采用基于几何距离和能量距离加权的融合方法,再通过小波逆变换得到融合的低频系数;最后对融合后的高、低频系数进行NSCT重构得到融合图像。试验结果表明,所设计方法有效地保留了图像的边缘轮廓,突出了图像的细节信息,在客观定量评价指标上均优于其他传统方法,其中与小波变换-非下采样轮廓波变换(DWT-NSCT)方法相比,最大提升达到15.59%。 相似文献
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运用db1～db10等10个小波基4尺度分解对120个赣州脐橙样品的近红外光谱进行消噪处理,分别建立了各种小波消噪光谱的脐橙维生素C(VC)含量的PLS模型。通过PLS模型预测精度比较表明：所有db小波基变换都能有效消除脐橙VC近红外光谱噪声,PLS模型预测精度均高于不处理光谱建立的模型预测精度。其中,消噪效果最好的小波基是db5,模型预测值与实测值的相关系数R达到0.9427、内部交叉验证均方差RMSECV仅为2.02mg/(100g)。因此,对脐橙VC含量近红外光谱消噪预处理的最优小波基是 相似文献
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基于随机森林的鱼粉蛋白近红外定量分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于近红外(NIR)光谱技术,采用随机森林(RF)回归方法测定饲料鱼粉的蛋白含量。考虑到RF模型的随机性,通过调试决策树数量(ntree)和分裂变量数目(nsv)来进行模型优选;利用基尼系数(G)的下降量来判断近红外波长变量的建模重要性,进而为鱼粉蛋白的NIR分析优选信息波长,以提高NIR定量分析精度。根据统计学原理,选择具有较低计算复杂度的等效最优模型。优选的RF模型构建471个决策树,需要随机的103个波长变量进行树节点分裂,同时通过计算节点分裂前后G的平均下降量来选择52个近红外信息波长进行定标校正,得到等效最优的校正模型,校正均方根偏差和校正相关系数分别为3.970%和0.943;经过独立的预测集样品对最优RF模型进行检验,预测均方根偏差为5.271%,预测相关系数为0.906,说明RF回归结合G系数的波长优选能够有效地提高NIR光谱应用于鱼粉蛋白定量的预测能力。 相似文献
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通过区间偏最小二乘法(iPLS)谱区筛选方法、反向区间偏最小二乘法(biPLS)谱区筛选方法和联合区间偏最小二乘法(siPLS)谱区筛选方法优化光谱特征区间,建立黄酮含量分析模型,并与波数范围为4 000～8 000 cm-1的全光谱偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,采用siPLS谱区筛选方法将全光谱均匀划分21个子区间,选择两个子区间(7、12区间)联合时,建立的siPLS谱区筛选模型预测效果最佳,其交互验证均方根误差和预测均方根误差分别为2.950 0和3.000,校正集和预测集相关系数分别为0.938 4和0.943 7。因此采用siPLS谱区筛选方法可以有效选择光谱特征区域,提高建模预测能力,实现银杏叶总黄酮含量的快速检测。 相似文献
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班菲尔脐橙可溶性固形物近红外光谱特征谱区选择 总被引：2，自引：0，他引：2
为探讨快速无损检测班菲尔脐橙可溶性固形物(TSS)含量的方法,利用多元散射校正对脐橙1 000 ～2 500 nm近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型.结果表明,采用siPLS将光谱划分为17个子区间,利用其中的第4(1 267～1355 nm)、5(1 356 ～1 443 nm)、9(1708～1795nm)、15(2 236 ～2 323 nm)号4个子区间联合建立的TSS模型效果最佳,其校正集决定系数和均方根误差分别为0.9109和0.331 2.预测集决定系数和均方根误差分别为0.878 9和0.448 7,主因子数为6个.研究表明,近红外光谱技术结合siPLS可优选出表征班菲尔脐橙TSS含量信息的特征光谱区间简化预测模型,同时提高模型预测能力和精度. 相似文献
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高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1stDer、2ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型R_c~2、R_P~2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。 相似文献
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基于近红外漫反射光谱进行了马铃薯淀粉含量快速检测,并分析了表皮对光谱及淀粉含量检测精度的影响问题。本文对110个样品的漫反射光谱进行平均化(Mean centering)、微分处理及Norris滤波,建模方法选用主成分回归(PCR)及偏最小二乘法(PLS)。检测结果表明:近红外漫反射光谱检测马铃薯淀粉含量具有可行性,但表皮对光谱及检测精度有影响。采用PLS法对经Norris滤波处理的去皮马铃薯一阶微分光谱与淀粉含量建模,效果最好,相关系数r为0.893,根校正偏差RMSEC为1.01%;对预测集样品预测,均方根预测偏差RMSEP为1.38%,精度明显优于带皮马铃薯的建模及预测精度(r为0.834,RMSEC为1.29%,RMSEP为1.74%)。果蔬品质光谱检测中,如要实现样品品质精确检测,表皮影响需进一步校正。 相似文献
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基于高光谱技术的采摘期烟叶水分含量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
烟叶含水量的快速检测在烟草种植业中起着关键的作用,检测采摘期烟叶水分含量,对烟草工艺具有重要意义。为了快速、无损地检测采摘期烟叶水分含量,提出一种主成分分析(PCA)结合马氏距离算法(MD)的方法来剔除异常样本,再使用偏最小二乘法(PLS)估测采摘期烟叶水分含量。首先,利用GaiaSky-mini2机载高光谱成像仪获取到141个采摘期烟叶的高光谱数据,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑法等对原始光谱进行预处理。然后,应用主成分分析结合马氏距离法对校正集中的异常样品进行剔除。最后,使用偏最小二乘法(PLS)建立采摘期烟叶水分含量分析模型。结果表明:利用SG卷积平滑法预处理的PCA-MD-PLS模型效果最佳,对烟叶含水量预测能力最好,预测模型相关系数为0.852 7,均方差为1.376 6。 相似文献
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为实现“贵长”猕猴桃成熟度的快速无损检测,提出高光谱成像结合模式识别建立识别模型的检测方法。首先利用可见/近红外(390~1 030 nm)高光谱成像系统采集不同成熟阶段猕猴桃样本的高光谱图像,并获取整个样本区域的光谱反射率。然后对比3种光谱预处理方法：二阶导数、标准正态变换以及多元散射校正对原始光谱的预处理效果。最后分析偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和简化的K最近邻(SKNN)模式识别方法对猕猴桃成熟度的识别性能。结果表明：相对于标准正态变换和多元散射校正两种光谱预处理方法,二阶导数预处理方法对原始光谱的预处理效果相对较好。另外,PLS-DA识别模型对猕猴桃成熟度的识别性能要优于SKNN识别模型,其正确识别率达到100%。表明采用高光谱成像技术结合模式识别方法判别“贵长”猕猴桃成熟度是可行的。 相似文献
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快速检测生姜含水率对生姜的存储加工和国际贸易非常重要。本文应用可见近红外光谱快速检测生姜含水率,采集330个生姜的可见近红外光谱(光谱范围350~1800nm),然后用烘干法测定生姜的含水率,把330个生姜样本按照含水率的大小以2:1的比例分成校正组和预测组。应用专业知识法、偏最小二乘法和遗传算法三种光谱选择方法建立生姜含水率的预测模型,其模型的精度比应用全光谱(包含1451个光谱变量)所建立的模型精度高。通过比较,应用遗传算法所得预测模型的效果最好,选定的光谱数和因子数分别是300和6,预测组的相关系数、均方根误差和分别是0.9900和4.4440。 相似文献