基于SVM的近红外光谱定性分析及其应用
基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法
本 的漂移模 型记为
Ｔ ＋ｄ ， ｄ ａ ＋ａ ＋ａ ｘ＝ ｘ ｘ＝ 。 １ ２ （） １
本 自身 的信 息 ，而 不 会考 虑 由训 练 样本 的漂 移
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式 中 ，ｄ 为样 本 所 对 应 的漂 移 项 ， 为 波 长 向 量 。一般 说 来 ，通 常 可 以 将 红 外 光 谱 的 漂 移 模 拟
２ ，ａ ｇ ｕＰ ｏ ｉｃ ｓｉｕｅｏ ａｉ ， ｎ ａｅ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ Ｎａｊｎ ２ ４ ．Ｃ ｉａ ．］ ｎ ： ｒ ｖ ｅＩ ｔ ｔ ｔ ｉ ｖ ｎ ｎ ｔ Ｑｕ ｌ ａ ｄＳ ｌ ｎ ｉｅｒ ， ｎｉｇ １ ０ ６ ｈｎ ， Ｏ ＇ ｎ ０ ＂
３ ｎ ｔ ｕ ｅｏ Ａｌ ｏ ｔ ｎ Ｃｈｎ ｓ ａ ｅ ｆ ｃｅ ｃ ｓ Ｂ ｉ ｎ １ ０ ９ ， ｈ ｎ ．Ｉ ｓ ｉ ｔ ｆ ｚ ｍａ ｉ ， ｉｃ ｅＡｃ ｄ ｍｙ ｏ Ｓ ｉ ｅ ． ｅ ｉｇ ０ １ ０ Ｃ ｉ ｔ ｔ ｏ ｎ ｊ Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂ ｎ ｏ ｐ ｒｔｎ ｌｓ— ｖ ｒ ｎ ｒ ｒ ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｉ ｔ ｈ ｂ ｅ ｔ ｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ｕ ｐ ｒ ｓｒ ｃ ： ｙ ｉｃ ｒ ｏ ａ ｉ ｇ ｃａ ｓ ｎ ａ ｉ ｔ ｐ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｅ ｏ ｊ ｃ ｕ ｃｉ ｆａ Ｓ ｐ ｏ ｔ ｉ ａ ｏ ｏ ｏ
标准 的 Ｓ Ｍ 算 法 ，但在 算法设 计上 却没有考 虑 Ｖ
Ｓ Ｍ 算法 相结 合设计适 合具 体谱 图分 类 问题 的 Ｖ Ｓ Ｍ 算 法 ，是 本文 考虑 的一个 方 向。本文 将样 Ｖ
本 的漂移 类不 变特 性作 为先 验信 息 加入 到原 始
现代近红外光谱技术及应用进展
现代近红外光谱技术及应用进展一、本文概述近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种基于物质对近红外光的吸收和散射特性的分析技术。
近年来，随着光谱仪器设备的不断改进和计算机技术的飞速发展，现代近红外光谱技术在分析化学、生物医学、农业食品等领域的应用日益广泛。
本文旨在综述现代近红外光谱技术的最新进展，特别是在仪器设备、数据处理方法、化学计量学以及应用领域的最新发展。
文章首先介绍了近红外光谱的基本原理和技术特点，然后重点论述了现代近红外光谱技术在不同领域的应用实例和取得的成果，最后展望了未来发展方向和潜在应用前景。
通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面、深入的现代近红外光谱技术及应用进展的概述。
二、现代近红外光谱技术的理论基础现代近红外光谱技术，作为一种高效、无损的分析手段，其理论基础源自电磁辐射与物质相互作用的原理。
近红外光谱区域通常是指波长在780 nm至2500 nm范围内的电磁波，其能量恰好对应于分子振动和转动能级间的跃迁。
因此，当近红外光通过物质时，分子中的化学键和官能团会吸收特定波长的光，产生振动和转动跃迁，从而形成独特的光谱。
现代近红外光谱技术的理论基础主要包括量子力学、分子振动理论和光谱学原理。
量子力学为近红外光谱提供了分子内部电子状态和行为的基本描述，而分子振动理论则详细阐述了分子在不同能级间的跃迁过程。
光谱学原理则将这些理论应用于实际的光谱测量和分析中，通过测量物质对近红外光的吸收、反射或透射特性，来获取物质的结构和组成信息。
现代近红外光谱技术还涉及到光谱预处理、化学计量学方法以及光谱解析等多个方面。
光谱预处理包括平滑、去噪、归一化等步骤，旨在提高光谱的质量和稳定性。
化学计量学方法则通过多元统计分析、机器学习等手段，实现对光谱数据的深入挖掘和信息提取。
光谱解析则依赖于专业的光谱数据库和算法，对光谱进行定性和定量分析，从而确定物质中的成分和含量。
近红外光谱法定量分析及其应用研究
近红外光谱法定量分析及其应用研究一、本文概述随着科学技术的发展，光谱分析技术以其独特的优势在多个领域得到了广泛的应用。
其中，近红外光谱法作为一种重要的光谱分析技术，因其无损、快速、环保等特点，在定量分析领域具有独特的优势。
本文旨在深入探讨近红外光谱法定量分析的基本原理、方法、技术及其在各个领域的应用研究，以期为该领域的研究者提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍近红外光谱法的基本原理和定量分析的基本方法，包括光谱数据的获取、预处理、特征提取以及模型的建立与优化等。
本文将重点分析近红外光谱法在农业、食品、医药、石油化工等领域的应用案例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对近红外光谱法定量分析的发展趋势和前景进行展望，以期为该领域的发展提供新的思路和方向。
通过本文的研究，我们期望能够为近红外光谱法定量分析的理论研究和实际应用提供有益的参考，同时也希望能够推动该领域的技术创新和发展。
二、近红外光谱法的基本原理与技术近红外光谱法（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种利用物质在近红外区（波长范围通常为780-2500nm）的吸收特性进行定性和定量分析的技术。
其基本原理主要基于分子振动产生的吸收光谱，这些光谱信息能够反映分子内部的结构和组成。
近红外光谱法的基本原理是物质对近红外光的吸收与其内部的分子结构、化学键合状态以及分子间的相互作用有关。
当近红外光通过物质时，某些特定波长的光会被物质吸收，这些被吸收的波长与物质的特定化学成分和分子结构密切相关。
因此，通过测量物质在近红外区的吸收光谱，可以获取到关于物质成分和结构的信息。
近红外光谱法的技术包括光谱采集、光谱预处理、模型建立与验证等步骤。
光谱采集是使用近红外光谱仪对样品进行扫描，得到其近红外吸收光谱。
光谱预处理是为了消除光谱中的噪声和干扰，提高光谱的质量和可靠性。
模型建立与验证是通过化学计量学方法，如多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归等，建立光谱数据与物质成分之间的定量关系模型，并对模型进行验证和优化。
多因变量LS-SVM回归算法及其在近红外光谱定量分析中的应用
多因变量LS-SVM回归算法及其在近红外光谱定量分析中的应用作者：安欣， 徐硕， 张录达， 苏时光， AN Xin， XU Shu， ZHANG Lu-da， SU Shi-guang作者单位：安欣,AN Xin(中国农业大学理学院,北京,100094;对外经济贸易大学国际经济与贸易学院,北京,100029)， 徐硕,XU Shu(中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083)， 张录达,苏时光,ZHANG Lu-da,SU Shi-guang(中国农业大学理学院,北京,100094)刊名：光谱学与光谱分析英文刊名：SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS年，卷(期)：2009,29(1)被引用次数：2次1.蒲瑞良;宫鹏高光谱遥感及其应用 20002.严衍禄;赵龙莲;韩东海近红外光谱分析基础与应用 20053.张录达;金泽宸;沈晓南SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2005(09)4.张录达;苏时光;王来生支持向量机(SVM)在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2005(01)5.马群;郝贵奇;乔延江近红外光谱法结合支持向量机测定天然牛黄粉中人工牛黄的掺入量[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2006(10)6.林继鹏;刘君华光谱分析中的支持向量机方法及其性能优化[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2006(12)7.安欣;苏时光;王韬复合支持向量机方法及其在光谱分析中的应用[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2007(08)8.Suykens J A K;Vandewalle J查看详情 1999(03)9.阎辉;张学工;李衍达支持向量机与最小二乘法的关系研究[期刊论文]-清华大学学报（自然科学版） 2001(09)10.虞科;程翼字一种基于最小二乘支持向量机算法的近红外光谱判别分析方法[期刊论文]-分析化学 2006(04)11.阎威武;朱宏栋;邵惠鹤基于最小二乘支持向量机的软测量建模[期刊论文]-系统仿真学报 2003(10)12.蔡冬松;靖继鹏基于最小二乘支持向量机的数据挖掘应用研究[期刊论文]-情报科学 2005(12)13.张晓晖;朱家元;张恒喜基于LS-SVM的小样本费用智能预测[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(27)14.Shawe-Taylor John;Cristianini Nello Kernel Methods for Pattern Analysis 200415.Bernhard Scholkopf;Alexander J Smola Learning with Kernels:Support VectorMachines,Regularization,Optimization,and Beyond 200216.Hsu chih-wei;Chang Chih-Chung;Lin Chih-Jen A Practical Guide to Support Vector Classification1.张录达.金泽宸.沈晓南.赵龙莲.李军会.YAN Yan-lu.严衍禄SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究[期刊论文]-光谱学与光谱分析2005,25(9)1.吴海云.刘洋.左月明近红外光谱数据分析方法的研究进展[期刊论文]-农产品加工·学刊 2010(3)2.王凤花.朱海龙.戈振扬近红外光谱数据建模方法的研究进展[期刊论文]-农业工程 2011(1)本文链接：/Periodical_gpxygpfx200901029.aspx。
近红外光谱技术的定性和定量分析
的实用分析技术 之一。从 近红外光谱的原理 、 点 以及定性 分析和定 量分析 应用方 面进行 了论述 ， 特 阐述 光谱解 析在
近红外光谱定性 和定 量研究中的重要作用 。 关键词 近红外 光谱 定量和定性分析技术 波谱解析
Ｑｕ ｌａｉｅａ ｄ Ｑｕ ｎｉ ｔ ｅＡｎ ｌｓ ｆ ｈ ｅ ｒＩ ｆａ ｅ ｐ ｃｒ ｓｏ ｙ ａｉ ｔ ｎ ａ ｔ ｉ ａｙｉ ｏ ｅＮ ａ ｎｒ ｒｄ Ｓ ｅｔｏｃ ｐ ｔ ｖ ａ ｔ ｖ ｓ ｔ
第２ ５卷 第 ９期 ２１ ０ １年 ９月
化工 ８ Ｔ １Ｕ
Ｃｈ ｍ ｉａ ｎ ｕ ｔｙ Ｔ ｍ ｅ ｅ ｃ ｌ ｄ ｓ ｒ ｉ ｓ Ｉ
Ｖｏ１２５ ， ． Ｎｏ． ９
Ｓｅ ９． ０ １ ｐ． ２ １
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ ｏ ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ．０ ２—１ ４ ２ １ ． ９ ０ ３ ｓ ５ Ｘ． ０ １ ０ ． １
作者简介 ： 荣 （９ ８一） ， 士， 张 １７ 女 博 副教授 ， 研究方 向 ： 波谱分析及构效关系 ， ｍ ｌ ｚａｇ ｃｉ ．ｏ ．ａ Ｅ ａ ： ｌｒ 国 ｈｎ ｃｒ ｃ ｌ ｌＩ ａ ｎ
口 红 遭的 愿堡
近 红 外光 谱 是基 于物 质 对 近 红 外 谱 区 的 电磁 波 的吸收 的一种 光 谱 技 术 。近 红 外 一般 的 测 定 波 长 范
收 稿 日期 ：０ １一ｏ ｏ ２１ ９一 ６ 基金简介 ： 国家 自然科学基金（ ０ ００ ６ ， ２９ ３２ ） 广东药学 院师资队伍建设专项经费资助项 目
物 ， 同物质 有不 同 的分 子结 构 ， 种分 子 都 有 自己 不 每 的特征振 动 ， 收 红 外 光 后 产 生 各 种 各 样 的 红 外 光 吸 谱 ； 频 与合 频发 生 的几 率 远 低 于基 频 ， Ｉ 比 ＭＩ 倍 ＮＲ Ｒ 的检测 限低 １～ ２个 数 量 级 ； 着 基 频振 动 合 频 和倍 随
近红外光谱技术的研究与应用
近红外光谱技术的研究与应用近红外光谱技术作为一种非侵入式、实时性强的检测手段，已经在农业、药物、生物、环境等领域得到了广泛应用。
它具有精度高、速度快、成本低的特点，与传统的化学和物理检测方法相比，可以大大提高检测效率和准确性。
在本文中，将介绍近红外光谱技术的基本原理、研究进展和未来发展趋势，以及在三个领域的应用案例。
一、基本原理近红外光谱技术的基本原理是将近红外光（700~2500nm）放射到样品上，并检测样品吸收、反射或透射所产生的光谱。
这些光谱可以用来识别样品中的分子，从而确定其化学成分、结构和性质。
近红外光谱的各种峰值代表的是不同化学键和官能团之间的振动频率，因此可以分析分子的含量和结构。
另外，近红外光谱技术可以通过多元统计分析，建立样品库和模型，实现对未知样品的定量和定性分析。
二、研究进展和未来发展趋势近年来，近红外光谱技术的研究领域不断扩大，应用领域也越来越广泛。
在技术方面，近红外光谱技术的分辨率、灵敏度和可靠性都得到了极大提高，同时还发展了一些新的分析方法和仪器设备。
在应用方面，近红外光谱技术已经成功用于食品、医药、化工、石油、环境等多个领域的质量检测、生产控制、污染监测等。
未来，近红外光谱技术将会更加注重自动化、便携性和实时监测性能的开发，为各个领域提供更加精准和高效的检测方案。
三、应用案例（1）农业领域：近红外光谱技术已经被广泛应用于农产品的质量检测和分类。
例如，在水果、蔬菜、谷物等领域，可以通过近红外光谱对营养成分、香味、甜度、口感等进行快速、准确的检测，为产品的质量评价和等级划分提供了有效的工具。
（2）药物领域：近红外光谱技术也被广泛应用于药物成分分析、质量控制和制剂监测。
例如，通过建立近红外光谱模型可以对药品中的成分含量进行定量分析，同时保证了药品的无毒、无害的质量标准。
（3）环境领域：近红外光谱技术可以用于土壤、水、空气等自然环境中污染物的测定和监测。
例如，可以利用近红外光谱检测污染物的种类、浓度、来源等信息，为环境保护提供可靠的数据支持。
近红外光谱分析及其应用的简单介绍
近红外光谱分析及其应用的简单介绍近红外区域按ASTM定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，是人们最早发现的非可见光区域。
由于物质在该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂，受当时的技术水平限制，近红外光谱“沉睡”了近一个半世纪。
近年来，分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。
近红外光谱分析的应用领域：近红外光谱主要是反近红外区域按ASTM定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，是人们最早发现的非可见光区域。
由于物质在该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂，受当时的技术水平限制，近红外光谱“沉睡”了近一个半世纪。
近年来，分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。
近红外光谱分析的应用领域：近红外光谱主要是反映与C-H、O-H、N-H、S-H等基团有关的样品结构、组成、性质的信息，因此分析范围几乎可覆盖所有的有机化合物和混合物。
加之其独有的诸多优点，决定了它应用领域的广阔，使其在许多行业中都能发挥重要作用。
主要的应用领域包括：石油及石油化工、农业、烟草、食品、饮料、制药、有机化工、精细化工、生命科学、医学临床、纺织、造纸、化妆品、地理地质、航空、遥感、质量监督、环境保护等领域。
在石化领域可测定油品的辛烷值、十六烷值、闪点、冰点、凝固点、馏程等；在农业领域可以测定谷物的蛋白质、氨基酸、醣、脂肪、纤维、水分等内部组份含量与硬度等性质；在医药领域可以测定药品中的有效成分、组成和含量；亦可进行样品的种类鉴别，如酒类和香水的真假辨别，环保废弃物的分检等。
近红外光谱分析的特点：近红外光谱分析应用方式的特点：近红外光谱的工作谱区信息量丰富，对样品有较强的透过能力。
近红外光谱分析能在几秒钟内对被测样品完成一次光谱的采集测量，瞬间即可依靠数学模型完成其多项性能指标的测定。
基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究
基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究
子宫内膜癌是一种常见的妇科恶性肿瘤，年轻女性也不例外。
由于其早期症状常常不明显，容易被忽视，因此早期诊断至关重要。
随着科技的发展，近红外光谱（NIR）和支持向量机（SVM）成为了一种有潜力的手段，可以用于子宫内膜癌早
期诊断。
NIR是一种非破坏性的光学分析技术，可以对物质的表面和内部结构进行快速、准确地分析。
NIR光谱技术通过将近红外光线照射到生物组织中，使组织中各种分子的振动、旋转和激发能级发生变化，从而可以在不破坏样品的情况下，检测出组织内分子的二次振动、官能团伸缩等反应，这些反应有助于确定特定物质的结构和组成。
SVM是一种机器学习算法，通常用于分类和回归分析。
该算
法基于一个训练集，可以构建一个适合于数据分布情况的模型，从而实现对未知数据的识别和归类。
SVM模型具有高准确性、强鲁棒性和泛化能力强的优点。
基于NIR光谱和SVM算法，近期有研究表明，可以对子宫内
膜癌进行早期诊断。
这些研究通常涉及对大量患者数据进行收集，并将其与健康人群数据进行比对。
结果表明，通过对肌瘤、良性子宫内膜增生和癌前期等多种疾病数据进行比对，可以找到一些子宫内膜癌的代表性峰值和谷值，基于这些参数，就可以实现子宫内膜癌的诊断和鉴别。
目前的研究仍处于实验室阶段，需要进一步的例证和实践验证。
不过，基于NIR光谱和SVM算法的子宫内膜癌诊断技术已经具备了相应的研究和应用价值，这将有助于提高对该疾病的早期诊断和预后判断，为患者的治疗提供帮助。
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本研究共收集了80个不同种茶叶样品,采用MPA型傅立叶近红外光谱仪采集茶叶的近红外漫反射光谱,分别同步检测了茶叶中的总氮、茶氨酸2个主要成分含量的化学值。
:MSC,SNV+Detrendinging,SG1,Normalize,DOSC和WT,得出Normalize可以有效地减小装样量对预测结果的影响,从而保证了预测结果的准确性。 4.由于光谱中不同波长处所含的噪声水平不同,因此不同波长处降噪要求也不同。本文研究采用分段小波消噪算法解决光谱中降噪要求不一致的问题,进一步提高定标模型的预测能力。
使用遗传算法对近红外光谱建模谱区进行选择,结果表明,花椒近红外谱区经过遗传算法优化后,不仅减少了建模波长点,减小建模时间,并且剔除了噪声过大的谱区,提高模型的预测能力,RMSEP减少到0.195。使用遗传算法对支持向量机的参数进行选择,采取首先对参数进行大范围搜索,然后在局部小范围使用遗传算法进行搜索的方法,一定程度上弥补了凭借经验或者穷举法的缺陷,取得了较好的效果。
作者:张晓曼
学位授予单位:浙江大学信息科学与工程学院
1.学位论文吴静珠农产品品质检测中的近红外光谱分析技术研究2006
中国经济的持续高速发展以及我国商品融入国际市场的进程对我国农业及农产品加工业的产品品质分析提出了迫切的要求。近红外光谱分析技术作为一种快速、无损、多组分同时分析的绿色分析技术,在农产品品质检测方面是一种首选技术。本文是在国家高技术研究发展计划(863计划)“杂草与虫害图象识别以及谷物品质分析方法研究”(项目编号:2003AA209012)资助下完成的。主要研究内容如下:
比较了微分、平滑、MSC、SNV、DOSC等几种常见的数据预处理方法对挥发油近红外光谱预测模型的影响。结果表明,一阶微分+移动平滑(9点平滑
)提高了模型预测能力,RPD达到了8.61,适当的数据预处理方法,可以消除花椒整粒在光谱扫描时产生的光谱平移和噪声影响。直接正交信号校正不仅对模型的预测能力有一定的提高,还起到了简化模型效果。
5.本文比较了偏最小二乘法(PLS),BP神经网络(BP)和支持向量机(SVM)三种近红外定量建模方法,研究表明SVM在近红外光谱定量分析中有着很好的应用前景。由于SVM的参数选择决定了近红外模型的性能,本文深入分析了SVM核函数和核参数的选取对近红外定量分析的影响,为近红外定量分析中选择SVM参数提供了参考。
3.学位论文李洪广基于支持向量机的异福片近红外光谱分析2008
近红外光谱分析技术是一种快捷,高效,无污染的测试技术。近红外光谱分析技术应用于药物分析被认为是药物分析的重大进步。支持向量机(SVM)具有较强的非线性和抗干扰能力,本文通过近红外光谱分析方法,将统计学习理论的年轻分支SVM引入到药物分析领域。
8.在原有的近红外光谱品质检测软件系统基础上开发了软件系统SoftNirV3.0。该软件系统为近红外品质检测提供了良好的软件技术支持。
2.会议论文祝诗平.王刚.吴静珠.王一鸣支持向量机在近红外光谱分析中的应用2007
近红外光谱分析(NIR)技术由于具有快速、无损的特点,已被广泛应用于化工、农业和食品等领域品质检测中。基于统计学习理论的支持向量机(SVM)是近年来机器学习研究的一项重大成果,主要应用在模式识别、函数逼近、概率密度估计等方面。近年来,支持向量机已被引入到基于近红外光谱分析的农产品品质定性和定量分析中,形成了新的研究热点。简述了支持向量机的发展历程,介绍了支持向量机的基本原理、特点和软件包;综述了国内外支持向量机在近红外光谱分析中的最新研究进展,包括基于支持向量机的近红外光谱定量分析和定性分析的应用。
最后比较了偏最小二乘法,BP网络和支持向量机三种方法建立的挥发油含量预测模型。结果表明,偏最小二乘法整体性能较优,线性模型普遍优于非线性模型。近红外光谱分析技术建立的校正模型能够较准确地检测完整花椒颗粒中挥发油的含量,可以达到对花椒挥发油含量进行无损检测的目的。
9.期刊论文刘解放.高普梅.侯振雨.LIU Jie-fang.GAO Pu-mei.HOU Zhen-yu连续小波变换-支持向量回归模型及
6.针对近几年出现的奶粉安全问题,本文首次提出了将近红外光谱技术和支持向量机相结合,建立奶粉安全近红外定性模型,研究表明SVM-NIR模型为奶粉安全判别提供了一个更为便捷、无损的绿色分析技术。
7.针对近红外光谱分析技术在奶粉生产企业的实际应用中遇到的奶粉种类繁多导致样品收集工作难度大等问题,本文提出建立混合奶粉的近红外定量分析模型用于快速测定奶粉的理化指标,研究表明建立混合奶粉的NIR定标模型是可行的。
8.学位论文王刚花椒挥发油含量近红外光谱无损检测研究2008
挥发油是花椒的主要香气成分,挥发油含量是判定花椒等级的主要理化指标,若采用常规分析方法测定挥发油的含量,需对每个样品进行破坏性处理,并且检测时间较长。近红外光谱分析(Near Infrared Spectroscopy,简称NIR)是一种快速、无损检测技术,已经广泛应用于农业及食品行业中。为了快速、无损检测挥发油含量,本研究尝试用近红外光谱分析技术对完整花椒颗粒中挥发油进行定量分析。
1.针对大量样品参与建模,定标较为复杂的情况,本文研究GN距离法来挑选代表性的建模样品。GN距离法在保持建模样品集所覆盖范围的前提下
,适量地剔除部分光谱异常样品,并从相似样品中挑选出代表性样品参与建模,从而提高了定标模型的稳定性和适用性。
2.近红外校正模型中样品的变异范围越宽,干扰因素越多,会导致模型的预测能力下降。本文研究将系统聚类法与统计量(R2统计量,半偏相关统计量SPRSQ,伪F统计量PSF,伪t2统计量PST2)相结合,指导分类建模,减小建模集的变异范围。该方法克服了系统聚类分析中无法确定聚类数目的问题
本文以抗结核药物异福片为研究对象,通过异福片的近红外光谱,以支持向量机(SVM)方法建立了快速测定异福片中主要成分利福平和异烟肼的定量分析模型。通过和几种预处理光谱建立的模型比较表明,基于快速傅立叶变换方法处理光谱(FFT-NIR)得到的模型优于其他几种模型。通过最优FFT-NIR-SVM模型对预测集异福片中主要成分利福平和异烟肼进行预测得到的回归相关系数(R)分别为0.95037和0.95634,模型的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.01362和0.02961,说明该方法建立的模型具有较高的稳定性和可靠性。
对支持向量机这种功能强大的基于统计学习理论的机器学习方法进行了介绍,指出因其具有以任意精度逼近非线性方程和良好的泛化能力等优点,受到了越来越多的关注.同时,对近红外光谱技术进行了分析,并将支持向量机和近红外光谱相结合用于回归和模式识别,验证表明,将二者结合可取得满意的效果.
5.学位论文王志强NIRSA快速分析茶叶品质方法的研究2009
浙江大学信息科学与工程学院
硕士学位论文
基于SVM的近红外光谱定性分析及其应用
姓名:张晓曼
申请学位级别:硕士
专业:模式识别与智能系统于SVM的近红外光谱定性分析及其应用
对真假“金山翠芽”的快速识别的近红外光谱分析方法进行了研究。采用移动窗口偏最小二乘法结合人工神经网络(mwPLS+BP)的模式识别方法对“金山翠芽”进行了识别,通过预测集样品的预测验证,18个预测样品的预测判断正确率达94.44%。采用支持向量机建立“金山翠芽”真假预测模型,以一阶光谱主成分作为输入变量,当取7个主成分时,可以达到100%的预测正确率。表明茶叶近红外光谱结合支持向量机方法识别市场上真假“金山翠芽”是可行的。
研究结果表明了基于SVM建立近红外光谱定量分析模型的可行性,为应用近红外光谱分析方法对药品生产过程进行质量监控提供了一种回归校正方法。
4.期刊论文刘解放.侯振雨.姚树文.LIU Jie-fang.HOU Zhen-yu.YAO Shu-wen支持向量机及在近红外光谱分析中
的应用-重庆工学院学报(自然科学版)2008,22(3)
6.期刊论文侯振雨.姚树文.谷永庆.徐甲强.Hou Zhen-yu.Yao Shu-wen.Gu Yong-qing.Xu Jia-qiang独立成分分
析-支持向量机回归模型及其在近红外光谱分析中的应用-河南师范大学学报(自然科学版)2006,34(2)
首先采用独立成分分析(ICA)提取近红外光谱数据矩阵的独立成分和相应的混合矩阵,然后用支持向量机回归(SVR)对混合矩阵和实测浓度矩阵进行建模,建立了独立成分分析-支持向量机回归(ICA-SVR)的近红外分析建模方法.结果表明,ICA-SVR模型的预测结果明显优于SVR和偏最小二乘法(PLS)方法,方
采集产于我国陕西、四川等地的花椒样品共138份。设置9种不同扫描参数组合,分别采集其光谱,光谱范围为.3600~12800 cm-1。使用蒸馏法测定其挥发油含量,应用偏最小二乘法建立花椒挥发油定量预测模型。结果表明,分辨率为16cm-1,扫描次数为128时,所建立的校正模型较好,预测集外部验证R2为0.973,RMSEP为0.272,RPD为6.28。
支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究, 它是统计学习理论中最年轻的分支, 所建分析模型有严格的数学基础. 同时介绍了SVM学习的基本原理和方法, 并将该方法引入化学计量学, 以103个中药大黄样品为实验材料, 通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型. 对学习集中33个样品模型识别准确率为100%; 对70个预测样品的识别准确率为96.77%, 为中药大黄的快速识别提供了参考. 研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性. 通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想, 以引起化学计量学工作者的进一步关注.
,并能剔除部分异常样品,提高了校正模型的可靠性和预测能力。
3.建立近红外定标模型的光谱数据一般都是基于实验室规范的分析条件下扫描得到的,但是在籽粒样品(如小麦、水稻)等的在线式近红外光谱分析系统中,经常会出现待测样品因装样量不同使光谱测定差异较大,导致预测的结果不准确的问题。本文比较了六种常用的光谱预处理方法