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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测
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作者 黄华 刘亚 +4 位作者 马毅航 向思函 何佳宁 王诗婷 郭俊先 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页
可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。 展开更多
关键词 苹果 可溶性固形物含量 可见/近红外光谱 函数型数据分析 函数型线性回归模型
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基于可见/近红外光谱对葡萄可溶性固形物无损检测研究
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作者 吴虹璋 蔡红星 +4 位作者 任玉 王婷婷 周建伟 李栋梁 曲冠男 《光散射学报》 北大核心 2024年第1期44-51,共8页
葡萄中可溶性固形物是评价葡萄成熟度的重要指标,本文探究了基于可见/近红外光谱技术对多个品种葡萄(红提、巨峰、辽峰)可溶性固形物(Soluble Solid Content,SSC)含量进行定量分析。分别采集了三个葡萄品种在550~960 nm波长范围内的透... 葡萄中可溶性固形物是评价葡萄成熟度的重要指标,本文探究了基于可见/近红外光谱技术对多个品种葡萄(红提、巨峰、辽峰)可溶性固形物(Soluble Solid Content,SSC)含量进行定量分析。分别采集了三个葡萄品种在550~960 nm波长范围内的透射光谱数据,采用Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、标准正态变换(Standard Normal Variate,SNV)、小波变换(WT)、一阶求导+S-G卷积平滑组合(1stDer+S-G)预处理方法,对比分析出最适合各个品种的预处理方法;然后在最佳的预处理方法下采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)对光谱进行特征波长选择;结合化学计量学方法分别建立多品种与单一品种的偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络SSC含量无损预测模型。结果表明,基于BP-SPA建立的SSC含量模型最优,多个品种通用SSC含量预测模型的预测集相关系数(Rp 2)为0.85,表明基于可见/近红外光谱技术对多个葡萄品种SSC含量无损检测是可行的。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 可溶性固形物 偏最小二乘 无损检测 BP神经网络
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可见/近红外光谱技术无损检测果实坚实度的研究 被引量:31
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作者 曾一凡 刘春生 +2 位作者 孙旭东 陈兴苗 刘燕德 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期250-252,共3页
该研究的目的是建立可见/近红外光谱与梨果实坚实度之间的数学模型,评价可见/近红外光谱技术无损测量梨果实坚实度的应用价值。在可见/近红外光谱区域(350~1800 nm),试验对比分析了不同测量部位、不同光谱预处理方法和不同校正建模算... 该研究的目的是建立可见/近红外光谱与梨果实坚实度之间的数学模型,评价可见/近红外光谱技术无损测量梨果实坚实度的应用价值。在可见/近红外光谱区域(350~1800 nm),试验对比分析了不同测量部位、不同光谱预处理方法和不同校正建模算法的梨果实坚实度校正模型。结果表明:赤道部位吸光度一阶微分光谱的偏最小二乘回归所建梨果实坚实度校正模型的预测性能较优,其校正和预测相关系数分别为0.8779和0.8087,校正和预测均方误差分别为1.0804 N和1.4455 N。研究表明:可见/近红外光谱技术无损检测梨果实坚实度是可行的。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱技术 无损检测 测量部位 预处理方法 校正建模算法 果实坚实度
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可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究 被引量:29
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作者 田海清 应义斌 +4 位作者 陆辉山 徐惠荣 谢丽娟 傅霞萍 于海燕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1113-1117,共5页
西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究。采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型... 西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究。采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型,对比分析了不同光谱预处理方法(原始光谱%T,一阶微分处理光谱D1(%T),二阶微分处理光谱D2(%T)以及光谱的Savitsky-Golay法滤波)对模型预测性能的影响。根据模型相关系数(r)及预测平方根标准偏差(RMSEP)进行了不同模型的预测性能对比,结果表明:光谱经二阶微分处理并使用Savitsky-Golay法滤波后,采用PLS法可以得到最好的FM建模结果(r=0·974,RMSEP=0·589N)。研究表明:应用可见/近红外漫透射光谱技术检测西瓜的坚实度是可行的,为今后快速无损评价大果形厚果皮类水果坚实度提供了理论依据。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 漫透射 坚实度 西瓜 无损检测
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基于可见/近红外光谱的水稻品种快速鉴别研究 被引量:38
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作者 李晓丽 唐月明 +1 位作者 何勇 应霞芳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期578-581,共4页
提出了一种应用可见/近红外光谱技术与化学计量学相结合的快速、无损鉴别稻谷品种的新方法。收集了5个品种水稻共150个样本作为实验样本,通过可见/近红外光谱仪扫描这些样本获得了从350nm到1075nm波长范围的光谱信息。将样本的光谱信息... 提出了一种应用可见/近红外光谱技术与化学计量学相结合的快速、无损鉴别稻谷品种的新方法。收集了5个品种水稻共150个样本作为实验样本,通过可见/近红外光谱仪扫描这些样本获得了从350nm到1075nm波长范围的光谱信息。将样本的光谱信息进行小波分解以消除高频噪声。将去噪声后的光谱数据经主成分分析压缩成数目较少的新变量(主成分),压缩得到的前4个主成分能够解释99·891%的原始光谱信息。将前4个主成分作为BP神经网络的输入,不同水稻品种值的二进制代码值作为BP神经网络的输出,建立稻谷品种的模式识别模型。模型的预测误差阈值是0·2,模型是3层网络结构,各层的节点分别是4,9和3。150个样本被随机的分成包含100个样本的建模集和50个样本的预测集。结果表明,预测未知的50个样本的正确率达到96%。说明该方法具有较高的鉴别准确度,为稻谷品种的快速无损鉴别提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 化学计量学 稻谷 品种鉴别 无损
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牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究 被引量:24
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作者 袁石林 何勇 +2 位作者 马天云 吴迪 聂鹏程 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2939-2942,共4页
为探讨基于可见-近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性。文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个。利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然... 为探讨基于可见-近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性。文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个。利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好。从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集。采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向量机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证。预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.9174(PLS)和0.9109(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.0304(PLS)和0.0467(LS-SVM)。研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 三聚氰胺 牛奶 偏最小二乘法 最小二乘支持向量机
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应用可见/近红外光谱进行黄酒品种的判别 被引量:28
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作者 刘飞 王莉 +1 位作者 何勇 蒋益虹 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期586-589,共4页
为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型。该模型将前6个主成分作为神经网... 为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型。该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度。随机选取每个品种的15个黄酒样本,共45个样本组成预测集,剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证。将品种鉴别的偏差标准定为±0·1,结果表明,只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的品种鉴别正确率为97·78%,获得了满意的结果。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为黄酒品种的快速鉴别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 黄酒 主成分分析 BP神经网络 品种鉴别
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基于可见/近红外光谱技术的茄子叶片灰霉病早期检测研究 被引量:38
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作者 吴迪 冯雷 +1 位作者 张传清 何勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期269-273,共5页
应用可见/近红外光谱技术对茄子叶片进行灰霉病害还未在叶片表面出现病症时的早期检测.采用化学计量学方法建立早期检测模型.主成分分析用于对光谱数据进行降维,得到若干个最重要的主成分.但直接从聚类图中无法进行是否染病的鉴别.因而... 应用可见/近红外光谱技术对茄子叶片进行灰霉病害还未在叶片表面出现病症时的早期检测.采用化学计量学方法建立早期检测模型.主成分分析用于对光谱数据进行降维,得到若干个最重要的主成分.但直接从聚类图中无法进行是否染病的鉴别.因而将其作为变量输入BP神经网络,从而减少了计算量,提高了建模精度.检测结果显示,模型具有良好的检测效果,能够达到100%的识别率,正确率也能达到88%.说明运用可见/近红外光谱技术能够实现当病症还未在叶片表面出现时的快速准确的早期检测,为灰霉病早期检测提供了新的途径. 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 灰霉病 主成分分析 BP神经网络
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基于可见/近红外光谱的牡丹叶片花青素含量预测 被引量:16
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作者 刘秀英 申健 +3 位作者 常庆瑞 严林 高雨茜 谢飞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期319-324,342,共7页
以开花初期不同品种牡丹叶片为研究对象,分析叶片花青素含量与反射光谱之间的相关关系,分别建立基于单波长、不同植被指数、相关系数大于0.52的可见光波段的叶片花青素含量预测模型。研究结果表明,牡丹叶片反射光谱与花青素含量的最大... 以开花初期不同品种牡丹叶片为研究对象,分析叶片花青素含量与反射光谱之间的相关关系,分别建立基于单波长、不同植被指数、相关系数大于0.52的可见光波段的叶片花青素含量预测模型。研究结果表明,牡丹叶片反射光谱与花青素含量的最大相关系数位于544 nm;以544 nm波长反射率及花青素反射指数(ARI)、调整花青素反射指数(MARI)为自变量建立的预测模型可以用于牡丹叶片花青素含量预测;以偏最小二乘回归(PLSR)构建的牡丹叶片花青素含量预测模型的建模和验模R2分别为0.873和0.811,RMSE为0.068μmol/g,RPD为2.352,是预测牡丹叶片花青素含量的最优模型。 展开更多
关键词 牡丹 叶片 花青素 可见/近红外光谱 偏最小二乘回归 预测模型
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基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见/近红外光谱无损检测方法 被引量:16
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作者 段宇飞 王巧华 +2 位作者 马美湖 芦茜 王彩云 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期981-985,共5页
鸡蛋新鲜度是反映鸡蛋内部品质的一个重要指标。为了能够实现鸡蛋新鲜度的快速无损检测,利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋550~950nm的透射率光谱曲线,与鸡蛋的哈夫单位值进行了定量分析。通过不同的预处理方式分别结合偏最小二乘回归(parti... 鸡蛋新鲜度是反映鸡蛋内部品质的一个重要指标。为了能够实现鸡蛋新鲜度的快速无损检测,利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋550~950nm的透射率光谱曲线,与鸡蛋的哈夫单位值进行了定量分析。通过不同的预处理方式分别结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)与支持向量回归(support vector regression,SVR)建立模型,比较了不同模型的预测结果,发现一阶微分结合SVR能够实现较好地预测,且利用SVR建模要优于PLSR。为了提高运算效率,减少无用信息对建模的不良影响,分别利用线性降维主成分分析法(principal component analysis,PCA)与非线性降维局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)对一阶微分后的光谱数据降维,比较两种降维方法的预测效果,得出了LLE降维要优于PCA降维,其训练集和预测集的相关系数与均方根误差分别为92.2%,7.21和91.1%,8.80,训练集交叉验证的均方根误差相比减少了0.79。实验结果表明,利用局部线性嵌入结合支持向量回归进行非线性建模,能够提高鸡蛋新鲜度的预测能力,表明该方法对鸡蛋新鲜度的可见/近红外光谱检测可行。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 鸡蛋 支持向量回归 局部线性嵌入 新鲜度
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可见/近红外光谱分析技术鉴别转基因番茄叶 被引量:17
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作者 谢丽娟 应义斌 +3 位作者 应铁进 田海清 牛晓颖 傅霞萍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1062-1066,共5页
用可见/近红外光谱(Vis-NIR spectrum)漫反射方式对转基因番茄叶和非转基因番茄叶进行了快速、无损的定性分析。实验共对68个样品(转基因38个,非转基因30个)进行分类,用TQ 6.2.1光谱分析软件中集成的判别分析(Discriminant analysis)和... 用可见/近红外光谱(Vis-NIR spectrum)漫反射方式对转基因番茄叶和非转基因番茄叶进行了快速、无损的定性分析。实验共对68个样品(转基因38个,非转基因30个)进行分类,用TQ 6.2.1光谱分析软件中集成的判别分析(Discriminant analysis)和偏最小二乘回归法(PLS)建立校正和预测模型。研究对比了不同光谱预处理方法(微分处理和多元散射校正(MSC))对分类结果的影响。实验结果发现用判别分析较最小二乘法判别结果较好,用InGaAs检测器获得的光谱经MSC后的分类结果最好,分类正确率为89.7%(转基因番茄叶86.8%,非转基因番茄叶93.3%)。结果表明VIS-NIR可以作为一种快速的无损检测方法鉴别转基因和非转基因番茄叶。 展开更多
关键词 转基因番茄叶 可见/近红外光谱 分类 无损检测
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基于可见/近红外光谱生鲜肉多品质参数检测装置研发 被引量:13
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作者 王文秀 彭彦昆 +3 位作者 孙宏伟 王凡 田芳 陈兴海 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第23期290-296,共7页
为了解决生鲜肉多个品质参数快速、无损、同时检测的问题,该文利用双波段(350-1 100 nm和1 000-2 500 nm)可见/近红外光谱技术,结合硬件单元和编写的软件控制程序,研发了多品质参数同时检测装置,实现对双波段光谱信息的同时采集、实... 为了解决生鲜肉多个品质参数快速、无损、同时检测的问题,该文利用双波段(350-1 100 nm和1 000-2 500 nm)可见/近红外光谱技术,结合硬件单元和编写的软件控制程序,研发了多品质参数同时检测装置,实现对双波段光谱信息的同时采集、实时处理、显示以及保存。基于该检测装置,采集覆盖生鲜肉多个品质参数的可见/近红外光谱信息(350-2 500 nm),经过平滑和标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)预处理后,分别基于单波段和双波段光谱数据,与国家标准方法测定的猪肉颜色(L*、a*、b*)、p H值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)、含水率、蒸煮损失和嫩度建立偏最小二乘(partial least square,PLS)预测模型。在此基础上,利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选特征变量,建立简化的PLS模型,对各个品质参数的预测集相关系数分别为0.962 5、0.933 6、0.938 9、0.941 5、0.936 3、0.912 3、0.920 0和0.901 9,预测误差为0.628 7、0.757 6、0.547 1、0.078 2、2.835 4 mg/(100 g)、0.380 9%、2.560 0%和6.896 7 N。结果表明,该装置可以实现生鲜肉多个品质参数的同时检测,研究结果可为实时获取肉品品质信息,实现肉品评定和分级提供参考。 展开更多
关键词 分析 无损检测 模型 双波段 可见/近红外光谱 生鲜肉 多参数
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基于可见/近红外光谱技术的番茄叶片灰霉病检测研究 被引量:19
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作者 吴迪 冯雷 +1 位作者 张传清 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2208-2211,共4页
利用可见/近红外光谱技术对感染灰霉病的番茄叶片感染程度进行了检测。提出了主成分分析结合BP神经网络的数据处理方法。采用主成分分析进行数据的降维,减少了计算量,提高了建模精度。通过主成分分析中的载荷值,定性地分析了不同波段对... 利用可见/近红外光谱技术对感染灰霉病的番茄叶片感染程度进行了检测。提出了主成分分析结合BP神经网络的数据处理方法。采用主成分分析进行数据的降维,减少了计算量,提高了建模精度。通过主成分分析中的载荷值,定性地分析了不同波段对病害程度检测的重要性。将得到的最主要的几个主成分输入BP神经网络进行建模,预测结果显示,当主成分数为8,隐含层结点数为11的时候,病害程度的检测模型对未知样本预测的相关系数达到0.930,SEP为0.0687,模型具有良好的检测效果。说明基于光谱技术和化学计量学方法的灰霉病检测模型具有很好的检测能力,为光谱技术应用于病害检测提供了新的方法。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 灰霉病 番茄 主成分分析 BP神经网络
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基于可见/近红外光谱技术的黄瓜叶片SPAD值检测 被引量:18
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作者 刘飞 王莉 +1 位作者 何勇 鲍一丹 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期272-276,共5页
为了快速准确检测黄瓜叶片的SPAD值,采用可见/近红外光谱技术并结合化学计量学方法建立了黄瓜叶片SPAD值校正模型.并用不同建模方法对全波段光谱进行建模,结果表明用最小二乘支持向量机(LSSVM)建模得到的预测效果最好,其相关系数r和... 为了快速准确检测黄瓜叶片的SPAD值,采用可见/近红外光谱技术并结合化学计量学方法建立了黄瓜叶片SPAD值校正模型.并用不同建模方法对全波段光谱进行建模,结果表明用最小二乘支持向量机(LSSVM)建模得到的预测效果最好,其相关系数r和预测均方根误差RMSEP分别为0.9583和0.9732.通过分析黄瓜叶片的光谱反射率与SPAD值的相关系数和PLS建模回归系数,得到了531-581nm和696-716nm 2个特征波段以及556nm、581nm、698nm和715nm 4个特征波长,应用LSSVM分别对特征波段和特征波长建模.分析表明,采用特征波段建模,其预测相关系数r和预测均方根误差分别为0.9338和1.1370,与全波段建模结果相近,而采用特征波长建模效果稍差.特征波段建模大大减少了建模中的运算量,提高了建模速度,便于相应检测仪器的开发,所以,采用光谱特征波段建模对黄瓜叶片SPAD值的检测更为有效. 展开更多
关键词 黄瓜 可见/近红外光谱 最小二乘支持向量机 叶绿素
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可见/近红外光谱技术在液态食品检测中的应用研究进展 被引量:42
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作者 林涛 于海燕 应义斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期285-290,共6页
可见/近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农产品与食品品质检测领域获得越来越广泛的应用。日本和欧美很多国家在近红外光谱对农产品与食品品质检测方面已经取得了很大的进展,国内在这一领域的研究虽有一定的成果,但与国外... 可见/近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农产品与食品品质检测领域获得越来越广泛的应用。日本和欧美很多国家在近红外光谱对农产品与食品品质检测方面已经取得了很大的进展,国内在这一领域的研究虽有一定的成果,但与国外相比仍有一定的差距,有待加强。文章从酒类、奶制品、果汁、食用油等方面综述了近几年国内外可见/近红外光谱技术在液态食品品质检测中的最新应用研究进展,分析了可见/近红外光谱技术应用于液态食品品质检测的种种优势,思考了应用中存在的一些问题并尝试提出了相应的解决方法,最后对进一步的研究提出了展望。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 液态食品 品质 检测
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基于可见/近红外光谱的牛肉品质无损检测系统改进 被引量:11
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作者 郑晓春 李永玉 +3 位作者 彭彦昆 王文秀 王凡 杨宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期332-339,共8页
含水率、颜色和p H值是牛肉的重要品质指标,近年来可见/近红外光谱因其成本低、快速无损等特点被广泛应用于肉品检测中。针对现有探头采集样品面积过小、代表性差等问题,利用高效的环形光源对双通道可见/近红外光谱系统进行改进,建立了... 含水率、颜色和p H值是牛肉的重要品质指标,近年来可见/近红外光谱因其成本低、快速无损等特点被广泛应用于肉品检测中。针对现有探头采集样品面积过小、代表性差等问题,利用高效的环形光源对双通道可见/近红外光谱系统进行改进,建立了一种高效、稳定的双通道可见近红外光谱系统。首先,基于多次采集生鲜牛肉样品获得400~2 450 nm波段的有效光谱数据,对改进前反射探头和环形探头的性能进行了对比分析,发现环形探头的稳定性更有优势,在整个波段的变异系数均小于10%。然后利用改进后探头组成的系统采集了61块生鲜牛肉样品的可见/近红外光谱数据。采用了无处理、SG平滑、哈尔变换、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正、去趋势化以及各方法组合等方法对光谱数据进行预处理。利用第1波段数据建立颜色参数L*、a*、b*的偏最小二乘模型,分别利用第1波段数据、第2波段数据和双波段数据(双波段简单拼接)建立含水率和p H值的PLSR模型并进行了对比。结果发现:第1波段的数据无需经过预处理,即可对颜色参数L*、a*、b*取得较好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.960 3、0.961 6、0.936 7和1.333 2、1.184 4、0.655 3;对于含水率和p H值,无论光谱数据是否经过预处理,第1波段数据的建模效果要好于第2波段数据,但是经过预处理的双波段数据(400~2 450 nm波段)能够取得更好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.954 1、0.871 6和0.547 5、0.127 2。结果证明,基于高效环形探头的双通道可见近红外光谱系统建立的牛肉多品质参数预测模型,可实现准确、无损、快速检测,获得比较稳定的检测结果。 展开更多
关键词 牛肉 可见/近红外光谱 无损检测 环形探头 双波段
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鲜枣可溶性固形物可见/近红外光谱检测建模方法比较 被引量:19
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作者 张淑娟 张海红 +1 位作者 赵艳茹 赵华民 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期108-112,共5页
对采摘于一枣园的180个壶瓶枣样本,随机分成150个样本校正集和30个样本预测集。用FieldSpec3光谱仪采集光谱,并进行多元散射校正(MSC)预处理,之后分别利用连续投影算法(SPA)和逐步回归法(SRA)提取特征波长,并结合光谱理论分析确定,再分... 对采摘于一枣园的180个壶瓶枣样本,随机分成150个样本校正集和30个样本预测集。用FieldSpec3光谱仪采集光谱,并进行多元散射校正(MSC)预处理,之后分别利用连续投影算法(SPA)和逐步回归法(SRA)提取特征波长,并结合光谱理论分析确定,再分别基于偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立壶瓶枣可溶性固形物含量预测的简化模型和全波段模型。结果表明,全波段PLS模型预测的相关系数和预测均方根误差分别为0.887 4和1.088 9,预测效果最好;建立的MSC-SPA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.799 0和1.407 8,建立的MSC-SRA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.822 4和1.3851,与全波段的MSC-PLS相比,精度均降低;建立的MSC-SPA-LS-SVM模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.796 3和1.145 8,与全波段的MSC-LS-SVM相比,精度提高;建立的MSC-SRA-LS-SVM模型预测精度很低,不适用。 展开更多
关键词 鲜枣 可溶性固形物 可见/近红外光谱 无损检测
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猪肉肌内脂肪含量的可见/近红外光谱在线检测 被引量:15
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作者 廖宜涛 樊玉霞 +1 位作者 伍学千 成芳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期104-107,137,共5页
研究基于可见/近红外光谱分析技术的新鲜猪肉肌内脂肪含量在线检测。实验样本为208份背最长肌,实验时样品以0.25 m/s的速度运动,采集可见/近红外漫反射光谱,进行小波消噪处理后,结合不同的光谱预处理方法建立肌内脂肪含量的偏最小二乘... 研究基于可见/近红外光谱分析技术的新鲜猪肉肌内脂肪含量在线检测。实验样本为208份背最长肌,实验时样品以0.25 m/s的速度运动,采集可见/近红外漫反射光谱,进行小波消噪处理后,结合不同的光谱预处理方法建立肌内脂肪含量的偏最小二乘回归模型。研究发现采用db6小波在6层分解后以极大极小原理选择阈值进行消噪效果较好;消噪的光谱直接建立的PLSR模型预测性能较差,经过多元散射校正、变量标准化及微分等预处理均能提高模型的预测性能;变量标准化结合一阶微分预处理后建立的模型性能最佳,校正集相关系数为0.892、验证集相关系数为0.834、校正集均方根误差为0.090、预测集均方根误差为0.080。结果表明可见/近红外光谱可用于肌内脂肪含量的在线检测,但模型相对分析误差最高为1.738,模型的精度和稳定性仍需进一步提高。 展开更多
关键词 猪肉 肌内脂肪含量 在线检测 小波消噪 偏最小二乘法 可见/近红外光谱
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葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究 被引量:25
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作者 吴桂芳 黄凌霞 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期2090-2093,共4页
针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘(PLS)结合人工神经网络(ANN)建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法(PLS)对原始光谱数据进行... 针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘(PLS)结合人工神经网络(ANN)建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法(PLS)对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bi-as为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171,Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 葡萄 浆果 糖度 偏最小二乘 人工神经网络
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小波变换在土壤有机质含量可见/近红外光谱分析中的应用 被引量:13
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作者 刘炜 常庆瑞 +2 位作者 郭曼 邢东兴 员永生 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期241-246,共6页
使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400-1 000 nm内采集有机质含量不同的土壤原始光谱;之后,求取土壤原始光谱及其A值的一阶导数(一阶导数光谱);对以上两类一阶导数光谱进行小波去噪处理;并分析这两类一阶光谱在去噪前、后,光谱形... 使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400-1 000 nm内采集有机质含量不同的土壤原始光谱;之后,求取土壤原始光谱及其A值的一阶导数(一阶导数光谱);对以上两类一阶导数光谱进行小波去噪处理;并分析这两类一阶光谱在去噪前、后,光谱形态的变化情况,以及它们与有机质含量相关性的改善程度。结果表明:(1)土壤原始光谱及其A值的一阶导数中含有大量噪声,严重影响了对光谱曲线波形轮廓、特征信号点和有机质吸收特征的识别。(2)经小波去噪处理后,土壤原始光谱及其A值的一阶导数中的噪声被有效去除,一阶导数光谱的清晰度明显改善,光谱质量显著提高。(3)去噪后的土壤原始光谱的一阶导数,呈开口向下的"喇叭口"状,波长范围567-598 nm内与有机质含量呈较为稳定、显著的负相关性。(4)去噪后的土壤原始光谱A值的一阶导数,波形呈"凹"状,波长范围524-535 nm内与有机质含量呈比较稳定、显著的正相关性。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 土壤有机质 一阶导数光 小波变换 定量分析
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