基于荧光光谱—模拟退火法年份白酒中乙酸浓度预测研究

近年来年份白酒市场中行业规范有所缺失,因此年份白酒的研究具有深远意义和市场价值。白酒中单体物质的浓度会随着白酒的年份改变,检测白酒中单体浓度可用来鉴定白酒质量及其年份。基于国内某品牌年份原桨白酒的三维荧光光谱,对其中乙酸浓度进行了建模研究。对原始光谱进行了小波分解和求导预处理。研究发现小波分解第一层和第二层呈噪声特征,浓度信息主要分布在第三层和第四层信号中。不同激发波长的荧光发射光谱强度分布不同,如何选择合适的激发波长目前还没有一个统一的方法。根据小波分解信号引入有效信号强度概念并获得了合适的建模激发波长(200 nm);导数光谱的细节特征比原始光谱丰富,光谱求导可以提高光谱的分辨率。研究了乙酸浓度与荧光光谱的相关性,原始荧光光谱与乙酸浓度之间相关性较小,小波分解光谱和导数光谱与浓度的相关性达0.8以上,且呈现出更多离散化的相关性特征峰。因此,小波分解光谱和导数光谱中包含更多乙酸浓度信息且分布比原始光谱更广。基于荧光光谱和模拟退火法研究了乙酸浓度偏最小二乘法(PLS)多元回归模型。研究发现原始光谱的乙酸浓度预测集的均方根误差高达70.03 mg·L^(-1),模型效果较差;小波分解光谱和导数光谱由于光谱之间多重相关性降低且分辨率提高的特点,模型预测效果更好,其中二阶导数光谱的乙酸浓度预测集的均方根误差和相关系数分别为20.32 mg·L^(-1)和0.9998,建模效果最好。基于1000次循环执行模拟退火算法建模得到的光谱信息密度曲线显示出二阶导数光谱比原始光谱包含更多的乙酸浓度信息。以乙酸为例,为年份白酒中物质浓度预测提供了一种简易的光学方法,研究方法对研究多组分渐变体系浓度预测具有一定的参考价值。

基于人体血清荧光光谱和改进变量选择方法对血糖浓度测定的研究

利用人体血清240nm激发波长荧光光谱在220~900nm波段针对血糖浓度进行建模分析。在模拟退火算法和偏最小二乘算法的基础上进行建模波长变量筛选方法的改进。基于变量入选模型统计频率和无关变量消除法,分别进行了波长的初选和精选过程。同时,加入了主成分数自适应特性等加快收敛速度、减小计算量的措施。该模型对比了线性、三次样条函数、高斯函数作为偏最小二乘法插入基函数的情况下,分别对原始光谱、Daubechies小波分解第三层和第四层细节信号光谱建模。结果显示,该模型避免了主成分参数尝试导致的时间成本,在参数自适应的过程中很快趋于稳定并得到对应条件下的最佳建模主成分数。其波长变量筛选能力使得对独立样本的分析预测效果有了显著的提升,最佳建模预测效果达到0.25mmol·L^(-1),达到了血糖检测的医用要求。加入了非线性建模条件使得模型有明显的改善,基于样条函数的效果总体最好,其次为基于高斯函数的情况。对原始光谱进行小波分解,得到的细节信号光谱建模效果更为可观。总体而言第四层细节信号光谱建模效果略优于第三层细节信号光谱。模型筛选波长变量的频率意味着在所给实验条件下的血糖浓度信息在不同波段的分布情况,这为血糖在血清成分中的物理化学特性提供了一定程度上的统计解释。