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浸入式可见/近红外光谱技术的藻种鉴别研究被引量：9: 2016年; 对藻类的识别分类及其生化分析已成为海洋生物学的研究热点之一。以普通小球藻、蛋白核小球藻、微绿球藻、莱茵衣藻为样品,通过便携式USB4000微型光纤光谱仪、Y形光纤和探针,卤素光源构建的光谱采集系统对不同浓度梯度的120个微藻样本进行浸入式可见/近红外透射光谱的原位采集,比较去基线、卷积平滑等光谱预处理方法的效果,并基于连续投影算法(SPA)筛选特征波长,通过偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)进行建模,探讨采用透射光谱原位快速鉴别四种不同藻种的可行性。结果表明:卷积平滑的处理效果较为理想,有效波长可用于代替原始光谱建立微藻种类判别分析模型。SPA-LV-SVM和SPA-ELM的预测效果显著高于SPA-PLS,三者的平均预测正确率分别是80%,85%,65%。浸入式可见/近红外光谱技术和便携式光纤探针结合的藻种鉴别方法,有效实现了对四种微藻的鉴别,为藻种鉴别和藻种分类研究领域提供了一种新思路。; 朱红艳邵咏妮蒋璐璐郭安鹊潘健何勇; 关键词：微藻极限学习机

汽车自动变速箱油品牌的快速鉴别: 2014年; 采用可见，近红外光谱技术对不同品牌的汽车自动变速箱油进行了判别分析研究。采集壳牌、MOTUL（ATF一1A）、美孚ATF220、嘉实多、福斯泰坦等5种不同品牌的自动变速箱油在325--1075nm范围的透射光谱，发现5个不同品牌自动变速箱油的平均透射光谱存在一定的差异。采用变量标准化（Standard Normalized Vafiam，SNV）进行光谱数据预处理，并基于预处理后的光谱建立了偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discfiminant Analysis，PLS—DA）模型。建模集和预测集判别正确率分别为94．87％和100％。基于预处理后的光谱采用连续投影算法（Successive Projections Algorithm，SPA）算法提取了13个特征波长，并基于特征波长分别建立PLS—DA、反向传播神经网络（Back—prop—agation NeuralNetwork，BPNN）和支持向量机（Suppoa Vector Machine，SVM）判别分析模型。其中BPNN和SVM模型取得了最优的判别分析效果，预测集和建模集的判别正确率均为100％，而基于特征波长的PLS—DA模型与基于全谱的PLS-DA模型的判别准确率相似。此外，SPA选择的特征波长与全谱数据相比，变量数减少了97．83％，并且基于特征波长的判别分析模型效果相当或更优，表明特征波长适用于自动变速箱油品牌的鉴别。本文研究结果表明，可见近红外光谱分析技术结合判别分析模型能够实现对汽车自动变速箱油品牌鉴别。; 张瑜谈黎虹; 关键词：连续投影算法模式识别

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量被引量：20: 2015年; 应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。; 朱逢乐何勇邵咏妮; 关键词：高光谱成像三文鱼水分含量 RANDOM FROG 最小二乘支持向量机

基于可见近红外光谱技术的车蜡品牌无损鉴别方法研究被引量：1: 2014年; 探讨了可见-近红外光谱技术快速无损识别不同品牌车蜡的可行性。实验一共获得104样本,其中40个样本(建模集)用于建立模型,剩余64个样本(预测集)被用于独立验证建立好的模型。基于五种不同品牌车蜡的可见-近红外光谱分别建立了线性判别分析(linear Discriminant Analysis,LDA)和最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM)模型。基于两个算法的全波段光谱模型的预测集正确率分别达到了84%和97%。进一步采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)算法从751波段中选取了7个特征波段(351,365,401,441,605,926和980nm)。基于SPA选择的变量建立LS-SVM模型,准确率依然保持在97%。说明SPA选择的特征波段包含了对于车蜡品牌鉴别最重要的光谱信息,而大多数无用信息则被有效剔除。将SPA与LS-SVM算法的车蜡识别模型在保证正确率的基础上,还可以大大降低模型计算复杂程度,说明该模型能快速准确的从车蜡可见-近红外光谱中提取有效信息,并实现车蜡品牌的无损鉴别。; 张瑜谈黎虹何勇; 关键词：车蜡连续投影算法 DISCRIMINATION

可见-近红外光谱分析技术对鱼油掺假定量快速无损检测方法研究被引量：9: 2013年; 对掺入不同含量大豆油和菜籽油的鱼油进行鱼油掺假含量的可见-近红外光谱(Vis-NIR)研究。向3个不同品牌鱼油中分别掺入不同比例的大豆油,另外3个不同品牌中分别掺入不同比例的菜籽油,共获得300个样本。对所采集样本的光谱数据分别采用原始光谱,以及平滑,变量标准化(SNV),多元散射校正(MSC),一阶求导和二阶求导等预处理算法进行处理后,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。基于全波段光谱的鱼油中大豆油和菜籽油掺假含量预测的最优模型分别为全波段PLSR模型和MSC-PLSR模型,其预测相关系数(Rp)分别达到0.938 6和0.959 3。进一步采用连续投影算法(SPA)分析鱼油中大豆油和菜籽油掺假样品的光谱,并分别获得了11个和15个光谱特征波长变量。基于特征变量的PLSR模型的Rp分别为0.941 2和0.932 6。试验研究表明,可以采用Vis-NIR技术实现对鱼油掺假物含量的检测。; 张瑜谈黎虹曹芳何勇; 关键词：鱼油掺假

基于多源光谱分析技术的鱼油品牌判别方法研究被引量：5: 2014年; 多源光谱分析技术被用于鱼油品牌快速无损鉴别。采用可见光谱分析技术、短波近红外光谱分析技术、长波近红外光谱分析技术、中红外光谱分析技术和核磁共振光谱分析技术采集了7种不同品牌的鱼油的光谱特征,并应用偏最小二乘判别分析法(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine,LS-SVM)建立判别模型并比较判别结果。基于长波近红外光谱的PLS-DA模型和LS-SVM模型取得了最高识别正确率,建模集和预测集识别正确率均达到100%。采用中红外光谱和核磁共振谱分别建立的LS-SVM模型,也可以获得100%的判别正确率。而可见光谱和短波近红外光谱则判别准确率较差。且LS-SVM算法较PLS-DA更加适合用于建立光谱数据和鱼油品牌之间的判别模型。研究结果表面长波近红外光谱技术能够有效判别不同鱼油的品牌,为将来鱼油品质鉴定便携式仪器的开发提供了技术支持和理论依据。; 张瑜谈黎虹曹芳何勇; 关键词：鱼油核磁共振最小二乘支持向量机

小球藻、球等鞭金藻和螺旋藻生物量高光谱成像的可视化研究被引量：5: 2016年; 微藻高效培养是微藻生物能源开发利用的关键和前提,而在营养充足的培养条件下生长迅速但较易受到环境污染和影响,因此微藻生长过程中对其生长状况进行监测意义重大。高光谱成像技术同时拥有丰富物质品质信号的优点和图像包含丰富品质分布空间信息的优点,可为微藻的快速无损检测提供新的方法和手段。分别采集小球藻、球等鞭金藻和螺旋藻三种微藻各45个样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。利用连续投影算法(SPA)波长优选之后,取30个建模集样本的光谱数据与其相应的生物量建立多元线性回归(MLR)模型,对15个预测集样本的生物量进行预测,小球藻、球等鞭金藻和螺旋藻预测相关系数(r)分别为0.950,0.969和0.961,预测均方根误差(RMSEP)为0.010 2,0.010 7和0.017 1,获得了较好的预测精度。最后,用所建MLR模型对预测集图像上每个像素点的生物量加以预测,采用Matlab图像编程处理将不同的生物量用不同的颜色表示,最终以伪彩图的形式实现藻液生物量的可视化。研究结果表明,高光谱成像技术对小球藻和螺旋藻藻液生物量的可视化效果较好,对球等鞭金藻的预测效果还需要进一步改进。本研究为实现微藻生长信息的快速获取和进一步开展微藻生物质能源利用奠定了一定的研究基础。; 蒋璐璐魏萱赵艳茹邵咏妮裘正军何勇; 关键词：小球藻球等鞭金藻螺旋藻高光谱图像

发酵冬虫夏草菌粉水分腺苷的近红外光谱定量分析及波段选择被引量：12: 2012年; 研究发现基于800～2 500nm波段的近红外光谱可对发酵冬虫夏草菌粉中水分和腺苷进行良好的定量分析。选取了4 277.63～4 316.20cm-1,4 887.06～4 941.07cm-1,5 056.78～5 172.50cm-1和5 218.78～5 303.64cm-1四个特征波段;4 902.49～4 817.64cm-1和4 740.49～4 107.91cm-1两个特征波段,分别对水分和腺苷建立了偏最小二乘法(partial least-square,PLS)回归模型。采用全波段建模水分和腺苷的预测相关系数r分别为0.868 3和0.788 2,预测均方根误差RMSEP分别为0.001 999和0.000 134,剩余预测偏差RPD分别为1.974 4和1.640 7。而采用特征波段建模,其对水分和腺苷的预测相关系数r分别为0.869 1和0.829 0,预测均方根误差分别为0.001 934和0.001 250,剩余预测偏差分别为2.040 7和1.847 6。结果表明,采用对这两项指标特征波长建模后,不仅预测效果有不同程度的提高,还提高了建模速度,为检测仪器的开发提供了依据。; 徐宁魏萱任冰何勇冯雷; 关键词：水分腺苷近红外光谱偏最小二乘法

小球藻生长过程脂肪含量动态变化快速无损检测方法研究被引量：5: 2016年; 微藻-生物柴油转化生产要求产油微藻细胞内大量积累脂肪,而藻类脂肪的积累受外界环境影响较大,因此,微藻生长过程中对藻体脂肪变化进行快速检测和分析有着非常重要的意义。以小球藻(Chlorella sp.)为研究对象,利用可见/近红外光谱技术和高光谱成像技术对不同光源培养条件下微藻生长过程脂肪动态变化和脂肪含量分布可视化分析进行了研究。研究结果表明,虽然利用两种技术获取的小球藻透射光谱和反射光谱有差异,利用连续投影算法进行特征波长也不完全相同,但基于两种技术获得的对于脂肪含量的特征波段光谱建立的小球藻脂肪含量多元线性回归模型的预测结果接近,分别为r_(pre)=0.940,RMSEP=0.003 56和r_(pre)=0.932,RMSEP=0.004 23。研究中小球藻接种初期至生长指数期初期藻体内脂肪含量相对平稳,积累增加发生在生长对数期的末期,而在生长平稳期时的小球藻藻液中,脂肪含量较高的藻体呈现出聚集生长的状态。小球藻生长过程中生命信息快速无损检测方法的实现为微藻实际生产培养和收获策略的制定提供了理论依据和技术手段。; 魏萱蒋璐璐赵艳茹邵咏妮裘正军何勇; 关键词：高光谱成像小球藻脂肪生物能源

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国家自然科学基金(31072247)

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