目的利用拉曼光谱与中红外光谱的数据融合技术实现对食用酒精乙醇浓度(酒精度)的快速定量检测。方法首先,分别采集不同浓度食用酒精水溶液的拉曼光谱与中红外光谱。其次,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、卷...目的利用拉曼光谱与中红外光谱的数据融合技术实现对食用酒精乙醇浓度(酒精度)的快速定量检测。方法首先,分别采集不同浓度食用酒精水溶液的拉曼光谱与中红外光谱。其次,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、卷积平滑(Savitzky-Golay,S-G)、一阶求导的方法对原始数据进行预处理。然后,基于自举软缩减法(bootstrapping soft shrinkage,BOSS)和无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)分别对预处理后的光谱数据进行特征提取,并利用X-Y距离样本集划分法(sample set partitioning based on joint X-Y distance,SPXY)将光谱数据划分为校正集和预测集。最后,建立基于拉曼光谱-中红外光谱数据融合的偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)食用酒精乙醇浓度预测模型,并利用麻雀搜寻算法优化的混合核极限学习机算法(sparrow search algorithm-optimized hybrid kernel extreme learning machine,SSA-HKELM)提升预测性能,实现对不同浓度食用酒精的快速、准确定量检测。结果与拉曼光谱数据、中红外光谱数据以及中红外与拉曼光谱的数据层融合构建的预测模型相比,中红外光谱与拉曼光谱特征层融合数据构建的预测模型具有更好的预测性能。其中,最优模型的校正集均方根误差(root mean squared error of calibration set,RMSEC)为0.98314,校正集决定系数(R_(c)^(2))为0.99634,预测集均方根误差(root mean squared error of prediction set,RMSEP)为1.03256,预测集决定系数(R_(p)^(2))为0.99036。结论中红外光谱与拉曼光谱特征层融合预测模型可以实现对不同浓度食用酒精的高效定量检测,为食用酒精的质量检测提供了有效的理论支持与技术保障。展开更多
文摘目的利用拉曼光谱与中红外光谱的数据融合技术实现对食用酒精乙醇浓度(酒精度)的快速定量检测。方法首先,分别采集不同浓度食用酒精水溶液的拉曼光谱与中红外光谱。其次,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、卷积平滑(Savitzky-Golay,S-G)、一阶求导的方法对原始数据进行预处理。然后,基于自举软缩减法(bootstrapping soft shrinkage,BOSS)和无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)分别对预处理后的光谱数据进行特征提取,并利用X-Y距离样本集划分法(sample set partitioning based on joint X-Y distance,SPXY)将光谱数据划分为校正集和预测集。最后,建立基于拉曼光谱-中红外光谱数据融合的偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)食用酒精乙醇浓度预测模型,并利用麻雀搜寻算法优化的混合核极限学习机算法(sparrow search algorithm-optimized hybrid kernel extreme learning machine,SSA-HKELM)提升预测性能,实现对不同浓度食用酒精的快速、准确定量检测。结果与拉曼光谱数据、中红外光谱数据以及中红外与拉曼光谱的数据层融合构建的预测模型相比,中红外光谱与拉曼光谱特征层融合数据构建的预测模型具有更好的预测性能。其中,最优模型的校正集均方根误差(root mean squared error of calibration set,RMSEC)为0.98314,校正集决定系数(R_(c)^(2))为0.99634,预测集均方根误差(root mean squared error of prediction set,RMSEP)为1.03256,预测集决定系数(R_(p)^(2))为0.99036。结论中红外光谱与拉曼光谱特征层融合预测模型可以实现对不同浓度食用酒精的高效定量检测,为食用酒精的质量检测提供了有效的理论支持与技术保障。
文摘目的 利用中红外光谱技术实现对煎炸油极性组分的快速检测。方法 根据光谱-理化值共生距离分类法对煎炸油中红外光谱数据进行样本划分,从而得到校正集和预测集。采用卷积(Savitzy-Golay,S-G)平滑+一阶导数预处理手段,利用竞争自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)进行特征提取,建立煎炸油极性组分含量的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)预测模型,并利用BP神经网络算法对模型进行优化。结果 BP神经网络算法建立的模型校正集决定系数为0.9032,校正集均方根误差(root means quare error of calibration,RMSEC)为0.1264,预测集决定系数为0.8569,预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)为0.0625。经BP神经网络算法优化后,均方根误差明显减小,提高了预测模型的准确性。结论 结合BP神经网络算法的中红外光谱技术是一种检测煎炸油极性组分的有效方法,为食用油品质的快速检测提供理论指导和技术支撑。
