收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

植物油的亚油酸、亚麻酸红外光谱融合和模型优化方法的研究

颜辉  
【摘要】:红外波段的中红外(IR)和近红外(NIR)光谱用于定量研究具有分析速度快、无需预处理、无损等优点,在食品、农产品和制药等行业中有广泛应用。由于是一种间接测量技术,依赖特定的数学模型,因此如何提高预测模型的准确性、稳健性是光谱分析领域研究的热点。 食用油中亚油酸与亚麻含量与人类健康有密切关系,本文研究基于NIR和IR快速检测食用油中亚油酸和亚麻酸含量。为确保试验中样品具有良好的代表性,收集大量食用食用植物油样品,包括市场出售以及购买原料后自制油样。随机将食用植物油划分为预测集和校正集,数量分别是201和101。甲酯化后气相色谱分析亚油酸和亚麻酸含量。 采集样品的NIR和IR光谱,1阶导数和Autoscale对光谱进行预处理,PLS建模。结果显示,亚油酸以NIR光谱模型的预测精度高,亚麻酸以IR光谱效果好。将光谱分为10个区间,采用iPLS和siPLS方法建立模型,对于亚油酸和亚麻酸,均以siPLS方法的效果好。联合近红外光谱第7和10区间,取10个LVs时,亚油酸RMSECV和RMSEP分别为1.2443%和1.3493%。联合IR光谱第9、10区间,取9个LVs时,亚麻酸RMSECV和RMSEP分别为0.3148%和0.2940%。 奇异样本的消除对模型的稳健性和精度提高有重要意义。本文提出并验证基于蒙特卡罗交叉验证的、RMSECc和RMSEPm相结合的方法消除奇异样本,比单用其中一种方法更合理,优于杠杆值等方法,为建立稳健模型奠定基础。将光谱平均分为40个区间,采用蒙特卡罗策略,挑选1/3的区间建立PLS模型,共1000个,将RMSEC从大到小排序,取前20%,计算各区间出现的频率。选择出现低频率的区间,联合组成新光谱,建立PLS模型。结果显示蒙特卡罗方法能够在较小计算工作量的情况下找到最佳的区间组合,同时还能达到比前两者更好的模型预测精度。因此,是一种好的优选区间的方法。 采用两类方法消除光谱中无信息变量。其一是基于引入变量的无信息变量消除,包括UVE-PLS、UVE-GA-PLS、nUVEvote-PLS、MP-UVE-PLS。结果表明MP-UVE-PLS方法有高度的优选变量能力,大大的提高模型的精度和稳健性,是最好的方法。其二是基于蒙特卡罗的无信息变量消除方法为,包括LOO-UVE-PLS、MC-UVE-PLS、MCvar-UVE-PLS,结果表明本文提出的MCvar-UVE-PLS方法最佳。 探讨NIR和IR光谱融合技术问题。将两种光谱通过不同方式的连接,模型的预测精度比单一NIR或IR模型高,其中以近红外1阶微分光谱与IR光谱融合后的效果最好。3种融合连接的光谱经UVE-PLS消除无信息变量后,预测模型精度提高。特别是经MP-UVE-PLS方法能够消除大量的无信息变量,预测精度在本文中达到最佳。充分显示出两种光谱融合后起到相互补充作用,有利于建立高精度预测模型。对融合后的光谱采用小波压缩,大幅度降低变量数目。对尺度分别为2、4、8的压缩后光谱进行PLS建模,模型的精度差异不大,但均比未压缩的光谱模型高。对经小波压缩后光谱进行无信息变量消除,可消除大量变量,将优选出变量进行建模,其中尺度为2时较好,但不及对原谱进行变量优选的效果好,尺度为8时最差。因此,融合光谱能够提供更多信息,用于建模可以增加预测精度。 对干涉图进行小波消噪,然后傅里叶变换得到光谱图,比较前后的信噪比。对于直接透射空气的100%线,应用db3小波基消噪,可使信噪比(p-p)提高41.19%,信噪比(RMS)提高29%;对于聚苯乙烯,光谱峰位保持完好,谱形在低波数区与原始光谱一致,高波数区有细微差异。在弱信噪比(ATR附件,空气)试验中,小波消噪依然可行,但信噪比(P-P)提高的较少,最好的情况只有4.97%(db3小波基)。对于弱信噪比的油样试验(ATR附件),采用bior2.4小波基,能够保持谱形不变。因此,基于干涉图小波消噪策略,将有助于增加仪器的信噪比,从而提高光谱质量。提高信噪比能力与原始干涉图信号的信噪比强度有关,对于高信噪比信号的效果好,弱信噪比信号的效果差。 后续研究拟利用本文优选的敏感波长(波数),结合现代光电器件,制造价格低廉的光谱仪,将能更好的应用于实践;将干涉图小波消噪方法整合到FTIR光谱仪器中,评估、完善。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前15条
1 顾玉明;;碳钢板坯转用充当模型优化系统的开发实践[J];世界钢铁;2010年06期
2 蒋建平,李建华;建立电槽评价模型优化除槽[J];中国氯碱;1998年09期
3 沈忠士,王希龄;创新数学模型优化过程控制[J];钢铁研究;1995年02期
4 金菊良;杨晓华;张国桃;魏一鸣;;非线性环境模型优化的一种数值方法[J];环境科学进展;1997年S1期
5 周能辉;谢辉;赵华;陈韬;秦静;;基于模型优化的HCCI燃烧规律[J];燃烧科学与技术;2009年03期
6 宋俞成;马贞;孙德林;刘文金;;基于家具试验的有限元模型的建立与优化[J];木材加工机械;2013年06期
7 饶雨泰;杨凡;;基于流量控制的油田设备信息控制模型优化[J];油气田地面工程;2014年04期
8 朱大洲;孟超英;屠振华;庆兆珅;籍保平;严衍禄;潘立刚;;不同类型近红外模型在苹果汁检测中的应用[J];农业工程学报;2009年S2期
9 陈家昶;严维源;叶枫;;连铸二冷配水比例调节控制模型优化[J];连铸;2003年03期
10 王毅;陈斌;颜辉;周志琴;胡永光;;茶叶咖啡碱含量近红外光谱定量分析模型优化[J];光谱仪器与分析;2009年Z1期
11 刘真;孟凡亚;解娴婷;;CIECAM02色貌模型的视觉均匀性分析与模型优化[J];影像科学与光化学;2009年02期
12 黄广萍;梁彬华;;应用PIMS模型优化蜡油加工方案[J];石油炼制与化工;2009年11期
13 ;《中国安全科学学报》2011年总目次[J];中国安全科学学报;2011年12期
14 赵淑珍;胡道华;;西气东输放空系统的设计与研究[J];天然气与石油;2006年05期
15 王金霞;;构建模型优化蜗杆车刀头计算[J];机械工人(冷加工);2007年06期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 王威;蓝伯雄;;企业资源优化模型系统的分析与实现[A];全国第十届企业信息化与工业工程学术年会论文集[C];2006年
2 刘运华;;加热炉C方式烧钢模型优化研究[A];2005中国钢铁年会论文集(第4卷)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 孔祥松;快速、低成本间歇过程无模型优化方法研究[D];浙江大学;2011年
2 颜辉;植物油的亚油酸、亚麻酸红外光谱融合和模型优化方法的研究[D];江苏大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 洪志强;基于视点依赖的模型优化技术及应用[D];江苏科技大学;2013年
2 曹继伟;复杂网络拓扑建模及模型优化研究[D];华中师范大学;2006年
3 梁家杰;白砂糖近红外漫反射光谱分析的模型优化与稳定性[D];暨南大学;2009年
4 胡润文;脐橙品质近红外光谱分析模型传递方法的研究[D];华中农业大学;2011年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978