山西省科技攻关计划项目(20100311066-5)
- 作品数：5 被引量：52H指数：4
- 相关作者：宋海燕秦刚左月明陆辉山刘海芹更多>>
- 相关机构：山西农业大学中北大学山西省农业科学院更多>>
- 发文基金：山西省科技攻关计划项目山西省高等学校高新技术产业化项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程农业科学理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于可见/近红外透射光谱的山西老陈醋产地的判别分析被引量：14
- 2010年
- 针对山西醋业市场存在的问题,采用可见-近红外光谱技术,结合化学计量学方法,开展山西老陈醋产地的判别分类工作。对3个不同产地的240个山西老陈醋样品采集光谱数据,分析不同预处理方法(未处理、平滑、微分)对陈醋产地判别结果的影响;结合判别分析法建立陈醋产地定性判别模型。试验结果表明,可见-近红外原始光谱结合判别分析法的结果最优,校正集正确分类的比例达98.46%,预测集达93.33%;微分光谱分析结果最差。
- 宋海燕秦刚陆辉山左月明
- 关键词：陈醋
- 基于可见光谱的不同质地土壤有机质快速测定被引量：14
- 2012年
- 在可见光区域内对不同质地土壤(粘土、砂土、壤土)共156个样本的光谱特性进行了研究,并建立了不同质地土壤间有机质含量的互测模型。为了消除土壤质地对有机质含量预测的影响,引入了正交信号处理(OSC)谱图预处理方法。结果表明:粘土和壤土作为建模样本建立的土壤有机质偏最小二乘(PLS)和OSC-PLS校正模型的相关系数分别为0.809和0.823;砂土和壤土分别为0.837和0.734;粘土和砂土相应值分别为0.887和0.823。采用上述模型对另一质地土壤有机质含量进行预测,砂土的相关系数分别为0.572和0.864;粘土的相应值分别为0.555和0.540;壤土的相应值分别为0.643和0.721。预测效果说明OSC预处理可提高不同质地间土壤有机质的互预测能力。
- 宋海燕秦刚韩小平刘海芹
- 关键词：土壤有机质可见光谱偏最小二乘法
- 应用可见/近红外光谱技术快速鉴别山西陈醋品种被引量：5
- 2010年
- 为了实现对山西老陈醋品种的快速鉴别,应用可见/近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,进行了山西老陈醋品种的判别分类试验研究。对4个不同品种共240个山西老陈醋样品采集其光谱数据,结合主成分分析和神经网络技术分别对山西陈醋原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱进行了判别分析。结果表明:可见/近红外原始光谱结合主成分分析神经网络判别分析法的分析结果最优,校正集正确分类的百分比达92.1%,预测集达85.0%;二阶微分光谱分析结果最差。
- 秦刚宋海燕陆辉山
- 关键词：主成分分析神经网络陈醋
- 基于可见-近红外光谱技术的葡萄酒真伪鉴别的研究被引量：17
- 2011年
- 研究收集了不同品牌的90个葡萄酒样品,为了消除各光谱基线不同带来的影响,对所有光谱曲线都进行了一阶求导,以一阶导数谱线作为有效数据,通过独立主成分(PC)分析可知,前两个主成分的贡献率达到80%以上,主成分聚类使得真伪葡萄酒样品明显分为两类;以前四个主成分作为BP神经网络的输入建立了一个三层人工神经网络的识别模型,该模型对葡萄酒样品的预测识别率达到100%。研究表明,可见-近红外透射光谱结合主成分分析建立的BP神经网络模型能为快速、无损鉴别葡萄酒真伪提供一种准确可靠的新方法。
- 郭海霞王涛刘洋吴海云左月明宋海燕贺晋瑜
- 关键词：葡萄酒BP神经网络
- 基于近红外光谱技术的瓶装醋定性检测被引量：3
- 2012年
- 采用近红外光谱直接对四种瓶装醋进行检测,并与比色皿检测方法获得的谱图进行了比较。结果发现,两种检测方法获得的谱图在近红外区域有明显差别,瓶装醋在1 480和1 900nm附近无吸收峰,而在1 660nm附近有一吸收峰,明显区别于比色皿检测获得的谱图;瓶装醋检测获得的吸光度最大值不超过4,而用比色皿所测值约为6,说明玻璃包装对其检测有一定的影响。本研究采用一阶导数法来消除此影响,并用主成分-神经网络方法建立了瓶装醋的定性分析模型,模型预测精度达到100%,表明一阶导数可以消除玻璃包装对瓶装醋近红外检测的影响,实现定性分析的目的。
- 宋海燕秦刚刘海芹
- 关键词：近红外光谱玻璃包装
