搜索结果: 1-15 共查到“知识库 光学仪器及技术 近红外光谱”相关记录145条 . 查询时间(0.253 秒)
研究了一种近红外光谱抗扰动脑血氧分析仪，用于解决常规脑血氧测试方法检测过程复杂、抗干扰措施繁琐等问题。分析与探讨了影响脑血氧检测精度的因素，选择了合适的三波长近红外探测光源(735 nm/805 nm/850 nm)用于该系统。利用氧合血红蛋白和还原血红蛋白在近红外光波段的吸收特性，得到这两种物质的浓度变化量，推算出了影响血氧检测精度的源端干扰表达式。同时，在检测端同步检测环境光，消除了漏光干扰。...
由于体表分泌物中氯化钾的含量与人体生理状态有直接关系,研究了快速检测人体正常体温36.5℃下体表分泌物中氯化钾含量的方法。首先,基于近红外光谱法测量了标准氯化钾溶液的浓度。然后,对钾离子近红外光谱进行分析,采用最小二乘法对吸收峰进行拟合。分析拟合结果显示,最小二乘法拟合的决定系数(r2)能够达到96.28%,可以表达体表分泌物中氯化钾的吸收光谱随温度和浓度变化的规律。研究结果表明,利用近红外光谱对...
为了实现玉米种子活力的快速无损检测,提出利用近红外光谱和BP神经网络来建立玉米种子活力智能检测模型。首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,采集样本的近红外光谱。分别通过卷积平滑(S-G)和多元散射校正(MSC)及二者组合的方法消除光谱噪声和去除奇异光谱。然后分别用主成分分析(PCA)和离散多带小波变换(DWT)提取光谱特征,作为BP神经网络的输入。依据预处理及特征提取的不同构建出6种BP神...
由于光谱盲源分离中的独立分量分析方法(ICA)在柴油品控参数近红外光谱定量分析时预测效果不理想,稳定性不高,本文提出了一种在稀疏特性下的盲源分离近红外光谱分析思路——近红外光谱稀疏分量分析法,并用该方法预测了柴油沸点、密度、芳烃总量等品控参数。首先利用柴油校正集光谱样本训练冗余字典并完成光谱在该字典下的稀疏变换,接着完成混合矩阵估计,最后用混合矩阵与柴油品控参数建立回归预测模型。针对混合矩阵估计中...
连续投影算法的润滑油中含水量近红外光谱的分析
近红外光谱 油中含水量 连续投影算法 PLS模型
2016/9/2
应用近红外光谱技术结合连续投影算法（SPA）实现了油中含水量的分析。对57个油样进行光谱扫描，通过比较不同预处理方法，以相关系数（R）和均方根误差（RMSE）作为模型评价指标，建立油中含水量预测的全波段偏最小二乘法（PLS）模型。同时应用SPA提取有效波长，作为PLS的输入变量，建立了SPA-PLS模型。结果表明经连续投影算法提取24个特征波长建立的模型，所用变量数仅占全波段的 4.68%，SPA...
应用傅里叶变换近红外光谱技术实现了鲜辣椒中可溶性固形物(SSC)和维生素C(Vc)含量的快速无损检测。分别采用7种预处理方法对原始光谱进行处理后,建立了SSC和Vc预测的偏最小二乘法(PLS)模型。将利用最小二乘法(PLS)提取的主成分(PC)和蒙特卡罗无信息变量消除法 (MC-UVE)提取的有效波长作为最小二乘支持向量机 (LS-SVM)的输入变量,分别建立了PC-LS-SVM 和MC-UVE-...
基于支持向量机的假酒近红外光谱识别分类研究
支持向量机 相关性分析 单变量回归分析 假酒
2013/3/22
一般的检测假酒中甲醇的化学方法虽然结果较准确,但操作复杂、费用昂贵且对实验的环境条件要求严格.为此,提出了一种基于支持向量机对掺甲醇的假酒光谱进行识别与分类的方法.采用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了样品溶液的反射光谱;通过对反射光谱进行平滑、导数等预处理并进行相关性分析和单变量回归分析,得出假酒中甲醇光谱不被乙醇光谱掩盖的特征峰作为特征谱带;最后用特征谱带训练分类模型并得到分类结果.结...
建立了牛肉基于ＴＶＢＮ、菌落总数、ｐＨ 值和肉色参数犔 多个指标的储存期预测模型，利用可见近红外光谱（Ｖｉｓ／ＮＩＲ）技术结合区间偏最小二乘（ｉＰＬＳ）和遗传算法（ＧＡ）建立了各个指标的ＰＬＳ预测模型，实现了多指标综合无损快速预测４℃下牛肉的储存期。用ｉＰＬＳ和ｉＰＬＳＧＡ 提取有效波长变量建立ＰＬＳ预测模型，以预测相关系数和预测标准差作为模型评价标准，结果表明用ｉＰＬＳＧＡ 选择变量建立...
猪肉的贮藏时间和猪肉的新鲜度紧密相关。通过近红外漫反射光谱技术获取猪肉样本数据，利用正交线性判别分析（ＯＬＤＡ）算法进行特征提取，同时将自适应提升法（Ａｄａｂｏｏｓｔ）引入ＯＬＤＡ，提出了一种基于Ａｄａｂｏｏｓｔ和ＯＬＤＡ的集成学习算法———Ａｄａｂｏｏｓｔ＋ＯＬＤＡ。实验针对分类正确率和运算时间将传统特征提取算法（ＰＣＡ＋ＬＤＡ和ＯＬＤＡ）和Ａｄａｂｏｏｓｔ＋ＯＬＤＡ算法进行了对比研究，结果表明...
针对卷烟近红外光谱高噪和高冗余特点，提出了一种基于随机森林（RF）和主成分分析（PCA）的特征优选方法RF-PCA，建立了5种不同质量级别卷烟的分类模型，并和其他方法进行了比较。该方法能够有效地对高维数据样本进行分类，用于甄别卷烟品质真伪。特征选择可以过滤与分类不相关的特征，而通过PCA方法可以消除冗余特征的不良影响，并可进一步降低特征维数。实验表明：RF-PCA方法能有效地剔除近红外光谱数据中的...
近红外光谱法无损识别林下山参及其生长年限
近红外(NIR)光谱 林下山参(MCG) 园参(GCG) 不同生长年限 判别分析 无损识别
2012/8/17
对不同生长年限的林下山参96支(其中，十五年生24支，十二年生72支)和园参177支。采集近红外光谱后，应用主成分分析-马氏距离法进行判别分析。采用原始光谱，经过预处理后，在全光谱范围内分别选择合适的主成分数，对林下山参和园参以及不同生长年限的林下山参分别建立了判别分析模型。所建立的两组模型对验证集的正确判别率均为100%。表明该方法准确可靠、快速无损，可实际用于林下山参的质量控制。
研究发现基于800～2 500 nm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4 277.63～4 316.20 cm-1，4 887.06～4 941.07 cm-1，5 056.78～5 172.50 cm-1和5 218.78～5 303.64 cm-1四个特征波段;4 902.49～4 817.64 cm-1和4 740.49～4 107.91 cm-1两个...
以13个玉米品种鉴别为研究对象，提出了一种解决光谱仪参数漂移问题的有效方法。使用同一台光谱仪分不同时间重复采集数据，用一天数据建模，其余测试，发现不同时间采集的数据有较大偏移，严重时正确识别率仅为7.69%。为此，提出一种有监督学习特征提取的多天联合建模方法，首先挑选具有代表性的多个时间段样本数据共同组成建模集，其次采用PLS+LDA特征提取算法，提取出与仪器参数漂移无关的品种特征信息, 然后采用...
苹果可溶性固形物近红外光谱检测的偏最小二乘回归变量筛选研究
近红外光谱 遗传算法 反向区间偏最小二乘法 连续投影算法 可溶性固形物
2012/10/15
为了提高苹果可溶性固形物含量近红外光谱校正模型的预测能力和稳健性，分别采用反向区间偏最小二乘法、遗传算法和连续投影算法，筛选苹果可溶性固形物的近红外光谱变量，并建立了偏最小二乘回归模型。利用遗传算法筛选的141个变量建立的校正模型，预测效果最好，与全谱建立的校正模型比较，预测相关系数，从0.93提高到0.96，预测均方根误差，从0.30°Brix降低到0.23°Brix。实验结果表明遗传算法结合偏...