近红外光谱结合蒙特卡洛交互验证奇异样本筛选的橄榄油掺伪定性定量分析

采用基于蒙特卡洛交互验证(MCCV)奇异样本筛选的近红外光谱技术结合支持向量机(SVM)对橄榄油掺伪进行定性和定量分析。应用近红外光谱仪采集将大豆油、菜籽油、玉米油、葵花籽油掺入橄榄油中的188个掺伪样本光谱图。采用蒙特卡洛交互验证(MCCV)方法剔除橄榄油掺伪样本光谱数据中的奇异样本,剔除3个奇异样本。利用多元散射校正(MSC)、去趋势技术(DT)、标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV-DT)分别对奇异样本筛选前后的掺伪样本光谱数据进行预处理,选择网格搜索算法(GS)对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最优参数组合。应用支持向量机分类(SVC)方法建立掺伪油的品种定性分类校正模型;采用竞争性自适应重加权算法(CARS)选择奇异样本筛选前后的掺伪样本光谱数据的特征变量,应用支持向量机回归(SVR)建立掺伪油含量快速预测的定量校正模型。试验表明,采用MCCV方法剔除奇异样本后,建立的掺伪油品种鉴别模型的预测准确率达到100%,而建立的GS-SVR模型能够快速预测橄榄油掺伪量,特别是建立SNV_DT-CARS-SVR模型的校正集和预测集相关系数R分别达到99.80%、99.13%,均方误差(MSE)分别为0.0142、0.0535,综合性能最好。结果表明,采用激光近红外光谱分析技术可以实现橄榄油掺伪的定性-定量分析。

基于MCCV奇异样本筛选和CARS变量选择法对蜂蜜pH值和酸度的近红外光谱检测

采用Norris平滑加一阶微分数据预处理,蒙特卡洛交互验证(MCCV)的奇异样本筛选和CARS(competitiveadaptive reweighted sampling)变量选择法,用Kennard-Stone(KS)法划分训练集和预测集,偏最小二乘(PLS)回归近红外光谱建模,对蜂蜜pH值和酸度进行定量分析。pH值和酸度校正模型的交互验证决定系数(Rcv2)、交互验证均方差(RMSECV)、预测集决定系数(Rp2)、预测均方差(RMSEP)分别为0.8516和0.8723、0.1214和2.1734、0.8205和0.8250、0.1196和2.4674。结果表明,该方法适于蜂蜜pH值的测定,而不宜用于测定蜂蜜酸度。

血糖近红外光谱分析中奇异样本去除方法研究

血糖浓度的近红外光谱分析中,奇异样本的存在会影响多元校正模型的精度。本研究建立了基于蒙特卡洛交互验证法(MCCV)的奇异样本去除方法,通过人体离体血浆实验和人体在体试验,验证了该方法在血糖近红外光谱分析中的应用效果,并与基于改进的无信息变量消除的无信息样本去除方法(MUVE-USE)进行了比较研究。实验结果表明,基于MCCV的奇异样本去除方法,除了与MUVE-USE一样可去除由于粗大误差(如样品损坏)或系统误差(如仪器漂移)产生的奇异样本外,还能同时去除对模型精度有影响的由于不确定原因产生的随机误差等奇异样本。去除多种奇异样本后建立的多元校正模型的精度明显提高。