导读:本文包含了近红外光谱法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:光谱,在线,流形,拉普拉斯,小麦粉,特征,茶油。
近红外光谱法论文文献综述写法
郭晓征,王兴[1]（2020）在《基于近红外光谱分析技术评价运动对老年人认知功能改善的作用》一文中研究指出背景:认知老化是增龄性相关的认知功能衰退,临床上目前没有明确的治疗原则可循,进入终末期发展成为认知功能障碍,运动延缓认知老化得到普遍认可。目的:总结目前基于近红外光谱分析技术评价运动延缓认知老化的进展和不足。方法:遵循PRISMA指南,由第一作者以"运动,近红外光谱,认知,老年人,组织蛋白酶B,脑源性神经营养因子"为中文检索词,以"exercise,near-infrared spectroscopy,cognition,elderly or older adults,cathepsin B,brain-derived neurotrophic factor"为英文检索词,对PubMed,WOS,CNKI,万方等数据库分别进行检索,对文献中基于近红外光谱技术的运动,老年人的认知功能的文献,保留37篇文献进一步总结分析。结果与结论:综合目前基于近红外光谱技术分析运动延缓认知老化的研究,证实运动改善不同脑区皮质的激活程度,进而改善认知功能。长期的有氧运动对认知功能改善的效果较短期运动优,更有利于延缓认知老化。其潜在的生理学机制可能在于运动改善大脑的血流灌注,其次运动刺激骨骼肌分泌神经营养因子,促进神经元的生长、存活、增殖。但干预方案无统一标准,诸多环节,如个体差异、不同脑区指标的结合,被试的身体状况(心血管疾病和肺部疾病)的测试程序均有待于进一步完善,提高参数的可靠性和有效性。(本文来源于《中国组织工程研究》期刊2020年11期）
杨雪,孔娜,李云亮,王禹程,黄姗芬[2]（2019）在《酪蛋白酶解反应过程的近红外光谱在线监测技术研究》一文中研究指出本文研究了酪蛋白酶解过程中水解度、酶解液及其胃、肠模拟消化产物的ACE抑制率的变化。采用近红外光谱在线监测技术采集酶解过程的光谱信息,通过光谱信息与化学值之间的关系建立数学模型。结果表明,酪蛋白的水解度和酶解液的ACE抑制率均随着酶解时间的延长逐渐增加,酶解液经胃、肠模拟消化后的ACE抑制率显着升高。采用偏最小二乘算法、区间偏最小二乘法和联合区间偏最小二乘法建立光谱信息与酶解过程中的化学值建立定量模型。结果表明,联合区间偏最小二乘法可良好预测酪蛋白酶解过程的关键参数,且模型稳定性良好。结论:采用近红外光谱技术可实现酪蛋白酶解反应过程的在线监测,预测酪蛋白的水解度、酪蛋白酶解液及其胃肠模拟消化产物的ACE抑制活性。(本文来源于《中国食品学报》期刊2019年12期）
王其滨,杨辉华,潘细朋,李灵巧[3]（2019）在《基于小波变换动态时间规整的近红外光谱模型传递方法》一文中研究指出为解决因测量环境及仪器差异而导致的近红外光谱模型通用性较差的不足,提出一种基于小波变换动态时间规整算法的模型传递方法(Wavelet transform combined with dynamic time warping,WDTW),从而实现不同仪器之间模型的共享。首先,该方法将光谱进行小波变换预处理,然后利用动态时间规整算法(Dynamic time warping,DTW)找到近红外光谱波长点之间最优的对应关系并建立回归方程。使用近红外药品光谱数据集和汽油数据集建立传递模型,验证了基于小波变换动态时间规整模型传递方法的有效性。汽油光谱数据集C7、C8、C9和C10成分的预测标准偏差(SEP)分别为0.414 4、0.801 1、1.090 4和1.290 8;药品光谱数据集活性、硬度和重量的SEP分别为2.585 6、0.434 5和2.270 3,均小于传统方法。上述实验结果表明,所建立的模型传递方法能有效消除源机光谱和目标机光谱之间的差异,提高模型的稳定性和准确性,实现模型传递的效果。(本文来源于《分析测试学报》期刊2019年12期）
刘鹏,艾施荣,杨普香,李文金,熊爱华[4]（2019）在《非线性流形降维方法结合近红外光谱技术快速鉴别不同海拔的茶叶》一文中研究指出为提高不同海拔茶叶品质近红外光谱技术鉴别方法的精度,提出采用局部线性嵌入法(LLE)和拉普拉斯特征映射法(LE)非线性流形学习方法对近红外光谱数据进行降维处理,并与基于核函数的非线性(KPCA)及线性(PCA)降维方法比较,建立不同海拔茶叶品质的近红外光谱LSSVM鉴别模型。不同降维方法可视化结果表明,KPCA和PCA方法的数据点离散性较大,400～800 m和800～1 200 m的样本点重迭较多,而非线性流形学习方法能将同一类样本点在叁维空间很好地聚集在一起,不同海拔的茶叶能较好地区分开,且聚集效果方面LE方法好于LLE方法。模型性能表明,LE_LSSVM模型性能最佳,预测集总体判别率、Kappa系数分别为100%和1.00;相比于PCA_LSSVM、KPCA_LSSVM和LLE_LSSVM,模型预测集总体判别率分别提高1.7%、1.7%、3.3%;Kappa系数分别提高0.025、0.03、0.05。研究表明,LE等非线性流形学习降维方法在近红外光谱数据降维、简化模型复杂度、提高模型精度方面效果很好,为茶叶品质快速检测方法研究提供了一种新思路。(本文来源于《茶叶科学》期刊2019年06期）
李鱼强,潘天红,李浩然,邹小波[5]（2019）在《近红外光谱LASSO特征选择方法及其聚类分析应用研究》一文中研究指出近红外光谱技术是一种通过分析样本的特征光谱数据,实现定性或定量分析的无损检测方法,特征数据的完整性和代表性决定了所建模型的性能,而现有分析方法只能实现光谱子区间特征筛选,导致分析模型稳定性差、且难以再优化。为实现近红外光谱区间高维数特征提取,有效提高近红外光谱定性分析模型的精度和稳定性,提出一种基于最小绝对收缩和选择算法(LASSO)的光谱特征筛选方法,并以我国特色高值外贸产品云南松茸为分析对象进行聚类应用研究,讨论了该方法对于高维光谱特征筛选的有效性、分析对比了LASSO筛选特征变量及主元分析(PCA)降维算法所建松茸真伪甄别及食用菌分类模型的预测精度及稳定性。通过调研发现,云南产鲜松茸因其独特外形易于分辨,而片状的干松茸失去其独有的外形特征,导致国内干松茸掺假事件屡禁不止。选取云南产松茸、杏鲍菇、老人头、姬松茸四种干样共166样本数据进行分析,采用光谱范围为900～1 700 nm的NIRQuest512型近红外光谱仪获得166×512维原始光谱数据,剔除异常数据后采用标准正态变换对光谱数据进行预处理。在此基础上,利用LASSO筛选出全光谱区间的特征变量,再使用Kennard-Stone法并结合典型线性(KNN)和非线性建模(BP)算法,构建松茸真伪甄别模型和食用菌分类模型,对两种模型进行盲样测试,并分析了LASSO与PCA算法的不同点,最后使用蒙特卡罗方法检测两种模型的稳定性。实验结果表明基于LASSO光谱特征选择的松茸真伪甄别模型和食用菌分类模型预测精度和稳定性均高于PCA方法,其中基于原始光谱数据所建真伪甄别模型的预测准确率为69.57%(BP)和60.87%(KNN),食用菌分类模型准确率为67.39%(BP)和65.22%(KNN),基于LASSO特征筛选的真伪甄别模型预测准确率分别达到100%(BP)和78.26%(KNN),食用菌分类模型预测准确率分别达到89.13%(BP)和80.43%(KNN),对两种模型进行10次蒙特卡罗实验,其结果平均值分别为99.93%和97.22%,由此可知,与PCA等数据降维算法相比, LASSO可实现全光谱区间的光谱特征选择和数据降维,有效地提高了近红外定性分析模型的预测性能,为近红外分析提供了一种新的特征筛选方法。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年12期）
蒋雪松,张斌,赵天霞,熊超平,沈飞[6]（2019）在《小麦呕吐毒素污染可见/近红外光谱快速筛查方法研究》一文中研究指出小麦不仅是我国主要的粮食品种,也是一种重要的饲料和工业原料。小麦易受赤霉病感染从而产生呕吐毒素,学名脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON),具有一定致癌性,对人畜健康构成严重威胁。尤其近年来极端异常气候频发,小麦DON污染风险呈不断上升趋势,已成为影响其产品质量安全的主要因素。然而,传统DON检测方法过程繁琐、耗时费力,因此发展一种快速、低成本且适用于在线的检测方法对小麦安全生产及加工具有重要意义。首先从江苏各地收集不同赤霉病感染程度的小麦样品200份,磨粉后利用超高效液相色谱-串联质谱联用法(UPLC-MS/MS)测定小麦中DON含量,再利用光谱仪在线采集小麦的可见/近红外光谱。数据处理步骤为:采用多元散射校正以及二阶导数对光谱进行预处理,同时根据竞争性自适应权重取样算法提取特征波长,最后利用线性判别分析(LDA)与偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立小麦粉样品的定性分析模型(以国家标准1 000μg·kg~(-1)为界限),根据偏最小二乘回归(PLSR)建立小麦粉样品DON含量定量分析模型。UPLC-MS/MS结果表明小麦DON污染风险较高,所测样品超标率约为50%。可见/近红外光谱分析表明不同DON含量小麦样品光谱特征具有一定的差异,原始光谱和二阶导数谱图可看出1 420 nm处DON含量越高,吸光度越低。由于DON绝对含量低而光谱仪的检测限有限,通过主成分分析未能发现明显的聚类趋势,但根据全光谱以及特征光谱所构建的LDA与PLS-DA判别模型均能够对超标和未超标样品进行快速识别与筛查,最佳识别率达87.69%。从定量分析结果来看,所构建的小麦样品DON含量的PLSR模型结果不太理想,最优模型结果:预测集相关系数(r_p)为0.688,均方根误差(RMSEP)为727μg·kg~(-1),相对分析偏差(RPD)值为1.38,模型精度和稳健性有待进一步提升。利用可见/近红外光谱和化学计量学方法,实现小麦DON含量超标与否的在线判别与筛查,为我国小麦产品质量安全快速检测提供了技术参考。但对DON含量的定量分析还需要进一步研究,探究外部因素对模型的影响,并拟扩大样品量,收集不同地区、不同品种的小麦样品,提高模型的精度及普适性。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年12期）
刘燕德,饶宇,孙旭东,肖怀春,姜小刚[7]（2019）在《番茄碰伤和可溶性固形物近红外光谱同时在线检测》一文中研究指出可溶性固形物和碰伤是影响番茄品质的两个主要因素。研究的目的是探索可见近红外漫透射光谱同时在线检测番茄碰伤和可溶性固形物的可行性。在单通道送果速度5个每秒条件下,采集番茄近红外漫透射光谱。对比分析碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱特性,结果表明,碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱在光强上存在明显差异,碰伤果光强要强于正常果,其原因可能是碰伤后果肉变软,透光性变强;在650和675 nm处碰伤果比正常果要多两个吸收峰,可能是碰伤后,番茄表皮颜色发生变化所致。选取贡献率占比最多的前叁个主成数,对正常果与碰伤果近红外漫透射光谱主成分定性分析,正常果与碰伤果不能有效聚类,故近红外漫透射光谱主成分定性分析效果不明显,需选择建立高维近红外漫透射光谱定性判别模型。故建立了碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型,误判率为0%,能正确判别碰伤果,故选用碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型作为番茄碰伤果在线剔除分选模型。通过对未参与建模的样品进行验证,能正确识别出碰伤果。经近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型剔除碰伤果后,按照可溶性固形物指标进行分级。分别使用全部波段和606～850 nm的波段进行建模预处理,且对全部波段和606～850 nm波段光谱进行2阶导数预处理,前后平滑设为9,利用连续投影算法与遗传算法优选可溶性固形物的光谱建模变量,对比发现,利用未经算法筛选过的606～850 nm波段光谱变量进行建模,效果最好,建立了可溶性固形物在线检测模型,预测集均方根误差为0.43 Brix°。采用未参与建模的样品进行碰伤和可溶性固形物同时在线检测验证,碰伤样品的分选准确率达96%,可溶性固形物样品的分选准确率达91%。表明:番茄碰伤和可溶性固形物近红外漫透射光谱同时在线检测是可行的。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年12期）
李浩光,于云华,沈学锋,逄燕[8]（2019）在《SVDD的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法》一文中研究指出近红外光谱属微弱信号,其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰,具体而言,在近红外光谱定性分析中,影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、光谱采集人员错误操作、奇异样本干扰等。建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性,因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多,而用于定性分析的光谱质量判定研究较少,为此,提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法,采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱,以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本,而人为漏光、近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、光源强度改变、光源与被测玉米籽粒距离改变、相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本,在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法,其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比,并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准,对实验结果进行分析,由实验结果可以看出相比其他两种方法,基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力,建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力,在实际使用光谱质量判定方法时,建模集应包含足量样本。在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段,在预处理、特征提取,模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤,并剔除异常光谱,可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性,亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年12期）
荣菡,甘露菁,王磊[9]（2019）在《基于近红外光谱的茶油掺伪快速检测方法的研究》一文中研究指出基于近红外光谱技术,分别采用马氏距离聚类分析法与自组织映射神经网络两种模式识别方法,构建了茶油与掺有橄榄果籽油、花生油的掺伪油的定性判别模型。面对与茶油脂肪酸组成较为相似的复杂掺伪体系,马氏距离聚类分析法和自组织映射神经网络的预测准确率分别为83.33%和95.33%,经偏最小二乘法处理后,自组织映射神经网络建模参数为:前11个主成分的84个吸收峰数据作为输入向量,竞争层结构为[30×5],训练步数744步时,模型预测精度良好。(本文来源于《中国调味品》期刊2019年12期）
张美多[10]（2019）在《红外光谱法分析饮料瓶塑料成分》一文中研究指出采用傅立叶变换红外光谱仪对市售不同饮料瓶样品的塑料成分进行分析检验。此种方法操作简单、实验快速、检材无损,可以为检验鉴定工作提供一定的帮助和理论依据。(本文来源于《化工设计通讯》期刊2019年11期）
近红外光谱法论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文研究了酪蛋白酶解过程中水解度、酶解液及其胃、肠模拟消化产物的ACE抑制率的变化。采用近红外光谱在线监测技术采集酶解过程的光谱信息,通过光谱信息与化学值之间的关系建立数学模型。结果表明,酪蛋白的水解度和酶解液的ACE抑制率均随着酶解时间的延长逐渐增加,酶解液经胃、肠模拟消化后的ACE抑制率显着升高。采用偏最小二乘算法、区间偏最小二乘法和联合区间偏最小二乘法建立光谱信息与酶解过程中的化学值建立定量模型。结果表明,联合区间偏最小二乘法可良好预测酪蛋白酶解过程的关键参数,且模型稳定性良好。结论:采用近红外光谱技术可实现酪蛋白酶解反应过程的在线监测,预测酪蛋白的水解度、酪蛋白酶解液及其胃肠模拟消化产物的ACE抑制活性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
近红外光谱法论文参考文献
[1].郭晓征,王兴.基于近红外光谱分析技术评价运动对老年人认知功能改善的作用[J].中国组织工程研究.2020
[2].杨雪,孔娜,李云亮,王禹程,黄姗芬.酪蛋白酶解反应过程的近红外光谱在线监测技术研究[J].中国食品学报.2019
[3].王其滨,杨辉华,潘细朋,李灵巧.基于小波变换动态时间规整的近红外光谱模型传递方法[J].分析测试学报.2019
[4].刘鹏,艾施荣,杨普香,李文金,熊爱华.非线性流形降维方法结合近红外光谱技术快速鉴别不同海拔的茶叶[J].茶叶科学.2019
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[6].蒋雪松,张斌,赵天霞,熊超平,沈飞.小麦呕吐毒素污染可见/近红外光谱快速筛查方法研究[J].光谱学与光谱分析.2019
[7].刘燕德,饶宇,孙旭东,肖怀春,姜小刚.番茄碰伤和可溶性固形物近红外光谱同时在线检测[J].光谱学与光谱分析.2019
[8].李浩光,于云华,沈学锋,逄燕.SVDD的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法[J].光谱学与光谱分析.2019
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[10].张美多.红外光谱法分析饮料瓶塑料成分[J].化工设计通讯.2019