最新刊期
      2020 年 第 39 卷 10 期
      • 褚小立,陈瀑,李敬岩,刘丹,许育鹏
        2020, 39(10): 1181-1188.
        摘要：在过去的几十年，近红外光谱是发展最为迅速的分析技术之一。振动光谱基础理论、光谱仪器硬件和化学计量学是现代近红外光谱分析技术的3大支柱，近些年，近红外光谱技术在这3个方面均取得了显著进展。该文结合上述３个方面的应用研究情况，对近红外光谱分析技术的最新进展进行了综述，并对未来发展趋势进行了展望。  
        关键词：近红外光谱;化学计量学;在线分析;光谱成像;微型化仪器   
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        发布时间：2023-04-18
      • 李雪,王督,白艺珍,喻理,岳晓凤,张文,张良晓,李培武
        2020, 39(10): 1189-1195.
        摘要：近红外光谱技术是一种快速无损检测技术，具有操作简单、检测成本低、无需化学试剂、绿色环保，以及可实现多品质参数同步检测等优点。该文综述了我国油料和食用植物油品质的近红外光谱速测技术研究进展，包括油料含油量、粗蛋白含量、脂肪酸含量等品质指标，食用油的理化指标，以及脂肪酸和食用油的真实性鉴别，并对油料产品品质的近红外光谱速测技术的发展前景进行了展望。  
        关键词：近红外光谱(NIRS);品质检测;油料;食用油;真实性鉴别   
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      • 张进,胡芸,周罗雄,李博岩
        2020, 39(10): 1196-1203.
        摘要：近红外光谱是一种绿色、快捷的分析技术，在科学研究、工业生产以及日常检测中得到广泛应用。化学计量学算法的应用在近红外光谱技术的发展过程中发挥了重要作用。化学计量学方法通过寻找测量变量之间的相关性，构建数学模型，量化样本间的差异性，并发现事物变化的内在规律，实现较合理准确的未知预测。这也是“大数据”战略的重要环节和主旨所在。该文针对近红外光谱吸收信号较弱、谱峰重叠严重，以及光谱测量过程中易受背景、噪声、无信息变量和外界环境因素干扰等，导致借助化学计量学方法建立的光谱与研究目标的定性定量分析模型变差问题，总结了近年来在近红外光谱领域所提出的一些化学计量学新方法，包括光谱预处理、变量选择、多元校正和模型转移，从不同角度阐述了这些方法在消除近红外光谱模型的干扰因素，提高模型的可靠性、预测准确性和适用性等方面的作用。  
        关键词：近红外光谱;化学计量学;光谱预处理;变量选择;多元校正;模型转移   
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      • 孙岩,蔡文生,邵学广
        2020, 39(10): 1204-1208.
        摘要：水对化学和生物过程具有重要作用，因此水的结构和性质研究一直备受关注。水的结构易受温度影响，利用温控近红外光谱技术和化学计量学方法，通过提取随温度变化的水光谱信息，不仅可以了解水的结构和性质，还可以将水作为探针，探测溶液或生物体系中分子的定量信息和结构变化。该文总结了利用温控近红外光谱技术研究小分子的结构和蛋白质、温敏聚合物结构转变过程等方面的研究工作，并利用随温度变化的水光谱信息，对化学结构及其变化过程中水的作用及作用机理进行了分析。  
        关键词：水光谱探针;温控近红外光谱技术;化学计量学方法;结构分析   
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        发布时间：2023-04-18
      • 吴思俊,龙之祥,彭祖仁,仇萍,李正,李文龙
        2020, 39(10): 1209-1217.
        摘要：结晶是一种传统的分离与纯化技术，目前在高纯度化合物的分离纯化过程中发挥着至关重要的作用，广泛应用于化工、制药等领域。基于质量源于设计理念的过程分析技术为结晶过程的监测、反馈及其控制提供了高效且可靠的支持。该文对衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术、拉曼光谱技术、近红外光谱技术、聚光束反射测量技术等多种过程分析技术在结晶过程中的应用进行综述，系统总结上述技术的现状、优缺点，并对未来发展趋势进行展望，以期为结晶工艺的在线监控提供有效参考。  
        关键词：结晶;质量源于设计;过程分析技术;光谱;在线监控   
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      • 王家俊,杨家红,邵学广
        2020, 39(10): 1218-1224.
        摘要：该文回顾了近红外光谱(NIRS)分析技术的应用历程以及“近红外光谱分析+互联网”模式在烟草领域中的应用研究与实践，探讨了在近红外光谱分析网络化环境中，近红外光谱仪器设备存在的硬件差异以及常规化学计量学方法(算法)在建模、数据处理存在的不足对近红外光谱的深度应用产生的影响，并提出了近红外光谱分析云计算应用的解决思路。最后，对大数据时代近红外光谱分析网络化模式的应用前景进行了展望。  
        关键词：近红外光谱;互联网;云计算;烟草;综述   
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      • 饶敏,桂家祥,王晓娟,张岑,乔宁
        2020, 39(10): 1225-1230.
        摘要：近红外快速检测技术在全球范围内作为一项新兴的快速检测手段，已在农业、食品、饮料、石油、材料、制药、医学、动植物检疫及其工业化过程等领域得到了广泛应用。该文结合近红外光谱快速检测原理及其应用现状，针对口岸安全监管中的商品智能归类、材料成分快速鉴定、动植物产品快速检疫鉴定、商品装卸载过程的在线监测等需求，提出引入近红外光谱检测技术应用于口岸安全监管领域的设想，力求为实现口岸贸易安全与贸易便利化双重目标奠定科技基础，并给出了近红外在口岸安全监管研究方面的应用展望。  
        关键词：口岸安全监管;近红外光谱技术;快速检测;快速检疫;综述   
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      • 李永琪,洪士军,黄雯,张立国,葛炯,栾绍嵘,倪力军
        2020, 39(10): 1231-1238.
        摘要：以玉米中水分、蛋白质、脂肪和淀粉4种主要成分含量以及烟叶总植物碱的偏最小二乘近红外光谱(PLS-NIRs)模型传递为例，考察了模型中潜变量个数(nLVs)对模型传递误差的影响。研究发现，根据累积贡献率大于999%确定的玉米、烟叶样品PLS-NIRs模型的nLVs分别为1和13，nLVs=1时建立的玉米模型对两台从机样品4个成分的预测值和主机预测值的重现性指标均满足国标要求；nLVs=13时建立的烟叶总植物碱模型经分段直接校正(PDS)后，可使4台从机样品的平均相对预测误差(MRE)小于6%。采用留一交叉验证或四折交叉验证确定的玉米、烟叶PLS-NIRs模型的nLVs分别为5~10，16与19，在这些nLVs下建立的玉米PLS-NIRs模型对从机样品的预测误差显著增大，超过许可的误差范围，且模型即使经PDS校正后，从机样品预测值与主机样品预测值的重现性指标大多不满足国标要求；nLVs>13时所建烟叶总植物碱PLS-NIRs模型的转移误差随nLVs增大而增大，且PDS校正后不能保证模型对所有从机样品的MRE小于6%。根据累积贡献率大于99.9%或接近99.9%为准则选取nLVs，可有效避免过拟合，提高NIRs模型的传递性能。  
        关键词：近红外光谱模型传递;偏最小二乘;潜变量个数;玉米;烟叶   
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      • 刘伟,何勇,吴斌,蒋轲磊
        2020, 39(10): 1239-1246.
        摘要：该文通过采用近红外光谱分析技术对原料药(API)的浓度调节过程进行实时监控，介绍了在良好生产规范条件下过程分析技术(PAT)的实施过程。利用偏最小二乘算法开发出两个校正模型分别用以监控原料药和水分含量，并通过模型校正均方根误差(RMSEC)、交叉检验均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)以及对应的决定系数(R2)来评估模型的性能。为保证模型性能，按照分析方法验证要求对模型的线性和范围、准确性、精密度(重复性)、专属性以及稳健性指标进行验证。最后通过系统性能测试确认检测系统满足商业化运行的要求。结果显示，采用过程分析技术控制浓度调节过程，可以大幅度缩短浓度调节时间，节约蒸汽能耗和检测费用，减少生产过程中的偏差，提升产品工艺水平和批次间一致性。  
        关键词：良好生产规范;过程分析技术;近红外;在线监控;偏最小二乘   
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      • 孙禧亭,袁洪福,宋春风
        2020, 39(10): 1247-1253.
        摘要：该文以山羊绒与山羊绒/羊毛混纺织物以及纯棉与丝光棉织物为研究对象，使用其“动态”光谱，扩大类间的光谱差异信息，通过融合其同步和异步二维相关光谱，用多张动态光谱构造一张能反映细节化学差异信息的“化学图像”。使用GoogLeNet深度神经网络图像识别模型结合迁移学习，建立了一种光谱分类的新方法。收集了234个织物样品，制备水含量分别为0、5.4%、11.2%和16.3%的样本，同时采集样品的漫反射近红外光谱。使用干基样品的多种预处理光谱，利用线性分类方法簇类独立软模式识别(SIMCA)和非线性方法支持向量机(SVM)，共建立了16个分类模型。其中，山羊绒与山羊绒/羊毛混纺织物的SIMCA和SVM最优预测正确率分别为63.33%和70.09%，纯棉与丝光棉织物的分别为71.02%和72.51%，均不能实现有效分类。新方法对山羊绒与山羊绒/羊毛混纺织物的预测正确率为92.59%，纯棉与丝光棉织物的为94.74%，获得了有效分类。该文首次将图像分类方法用于光谱分类识别，开辟了一种新的研究途径。针对实际应用能收集到的样品属于小样本，不能满足深度学习需要大数据样本的问题，使用迁移学习方法使深度学习框架适应了光谱分类(小样本)，为人工智能领域中先进的识别技术用于解决化学问题提供了一个成功示范。  
        关键词：近红外光谱;模式识别;深度学习;迁移学习   
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        发布时间：2023-04-18
      • 马力文,郭拓,马晋芳,史庆龙,肖环贤
        2020, 39(10): 1254-1259.
        摘要：针对近红外光谱分析技术中分析对象非线性现象突出的情况，提出了一种新的模型计算方法——局部加权偏最小二乘法(LWPLS)。以安胎丸为研究对象，采用LWPLS算法进行其近红外定量模型的建立，并比较偏最小二乘法(PLS)与LWPLS两种算法建立定量模型的精度。结果测得两种算法建立的校正模型中，阿魏酸的模型相关系数(R2)分别为0.785 5、0.971 9，预测误差均方根(RMSEP)分别为0.126 6、0.043 8，相对预测误差(RE)分别为12.66%、9.18%；洋川芎内酯A的R2分别为0.886 4、0.964 9，RMSEP分别为0.114 8、0.077 1，RE分别为14.01%、7.81%，显示LWPLS算法建立的模型精度更高。研究表明，采用LWPLS算法可提高安胎丸定量模型的准确性，具有可推广性和广泛的应用性。  
        关键词：局部加权偏最小二乘法(LWPLS);近红外光谱;偏最小二乘法(PLS);阿魏酸;洋川芎内酯A   
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      • 洪士军,黄雯,张立国,葛炯,倪力军,栾绍嵘
        2020, 39(10): 1260-1266.
        摘要：该研究利用一维尺度不变特征变换(SIFT)算法寻找烟叶近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)的稳定特征波长，根据样品精密度测试光谱筛选的波长计算重现率和重现度，采用L9(33)正交表优化SIFT算法中的相关参数，使重现率和重现度尽可能高。基于优化的参数和主机上10个代表性样品的光谱，筛选出10个稳定特征波长集合，以这些波长集合并集的光谱响应为自变量，采用偏最小二乘(PLS)方法构建烟叶总植物碱NIRS模型(简称SIFT-PLS)。该模型直接传递到3台从机后，对3台从机样品总植物碱的平均相对预测误差(MRE)均满足小于6%的企业内控要求，而全光谱模型(WW-PLS)直接转移后仅1台从机的MRE满足要求，经分段直接校正(PDS)方法校正从机光谱后，WW-PLS模型也仅对1台从机的MRE小于6%。采用SIFT算法筛选稳定特征波长建立的NIRS模型可在3台从机直接共享，无需转移集,不需对从机光谱或光谱模型进行校正，实现了真正意义的无标样NIRS模型的直接转移。  
        关键词：尺度不变特征变换;波长筛选;近红外光谱模型转移;烟叶总植物碱   
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      • 陈文丽,王其滨,路皓翔,杨辉华,刘彤,许定舟,杜文川
        2020, 39(10): 1267-1273.
        摘要：传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题，该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning machine，LAR-KELM(RBF))的近红外柑橘黄龙病鉴别方法。该方法将光谱数据通过小波变换进行预处理，然后用最小角回归(LAR)算法进行光谱波长的筛选，最后通过核极限学习机(KELM(RBF))实现样本的分类。实验采用柑橘叶片的近红外光谱数据，验证了LAR-KELM(RBF)算法的性能，其分类准确度最高为99.91%，标准偏差为011。不同规模训练集的实验结果表明，LAR-KELM(RBF)模型较极限学习机(ELM)、波形叠加极限学习机(SWELM)、反向传播神经网络(BP(2层))、KELM(RBF)和支持向量机(SVM)模型分类准确度高、稳定性强，能够广泛应用于柑橘黄龙病的检测鉴别。  
        关键词：近红外光谱;柑橘黄龙病;变量筛选;核极限学习机;最小角回归   
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      • 郑文瑞,李绍稳,韩亚鲁,石胜群,朱先志,金秀
        2020, 39(10): 1274-1281.
        摘要：可见-近红外光谱技术是对土壤速效磷含量定量估测的有效手段，但某一地区土壤采集的光谱数据建立的模型在给其它地区使用时会出现预测精度低、模型失效等问题。该文以皖南土壤样本为源域，皖北土壤样本为目标域，通过迁移学习方法建立了预测模型，以提高土壤速效磷预测模型的准确性，并比较了迁移前后预测模型的精度。结果显示，皖南地区模型不能直接用于皖北地区，会出现模型失效问题，该模型的决定系数(R2)和相对分析误差(RPD)分别为-0.19和0.92，预测均方根误差(RMSEP)为1.04；样本量不大的皖北地区建立模型的预测精度不高，R2和RPD分别为0.61和1.60，RMSEP为0.60；而基于迁移成分分析(TCA)并加入部分皖北样本建立模型，可显著提高对皖北样本的预测精度，模型的R2和RPD分别提升至0.79和2.18，RMSEP降低至0.44。表明基于TCA的方法能将皖南土壤速效磷预测模型应用于皖北，可提高皖北土壤速效磷预测模型准确性并降低成本，为土壤速效磷预测模型的广泛应用提供了新思路。  
        关键词：迁移学习;迁移成分分析;土壤速效磷;可见－近红外光谱   
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      • 张若秋,杜一平
        2020, 39(10): 1282-1287.
        摘要：在实际多元校正应用中有很多因素会影响偏最小二乘(PLS)模型的预测效果，作为光谱数据本源的仪器噪声是其中的重要影响因素。以往的研究工作多使用各种滤波器或平滑方法来降低仪器噪声的影响，然而对于仪器噪声如何影响偏最小二乘的建模过程和模型预测能力鲜有报道。该文阐述并论证了仪器噪声怎样通过第一个隐变量的计算被引入模型中，经过对偏最小二乘计算过程的理论推导，论述了噪声的引入对偏最小二乘权重向量、载荷向量计算具有累积效应，并随着后续隐变量的计算不断在模型中传递，从而对偏最小二乘模型产生影响。同时对偏最小二乘模型的预测误差进行理论分解，将其划分为无噪理想模型本身的误差和由噪声传播导致的误差。结果表明，仪器噪声不仅会降低偏最小二乘模型的预测性能，还会影响偏最小二乘模型的最优复杂度选择。  
        关键词：近红外光谱;偏最小二乘;多元校正;仪器噪声   
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      • 武新燕,卞希慧,杨盛,徐沛,王海涛
        2020, 39(10): 1288-1292.
        摘要：基于群体智能的灰狼优化(GWO)算法具有参数少、结构简单、易于实现的优点，但在光谱领域的应用较少。该研究将GWO算法引入近红外光谱的变量筛选中，以玉米数据为例，考察了GWO算法中狼群性能、迭代次数、狼群数量及运算效率，并建立了偏最小二乘(PLS)模型对玉米样品中蛋白质、脂肪、水分以及淀粉含量的测定。结果显示，GWO算法运算效率很高，经过参数调优后建立PLS模型，其蛋白质、脂肪、水分及淀粉的保留变量数分别为19、19、14、34，预测均方根误差(RMSEP)从全波长PLS建模的0.245 8、0.122 4、0.339 8、1.105 8分别下降到0.147 7、0.080 1、0.176 2、0.739 8，分别下降了40%、35%、48%、33%，相关系数也相应地提高。因此，GWO算法不仅优化速度快，选择变量数少，还可以显著提高PLS模型的预测精度，是一种近红外光谱变量选择的有效方法。  
        关键词：近红外光谱;变量选择;灰狼算法(GWO);偏最小二乘(PLS)   
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      • 李响,吕勇
        2020, 39(10): 1293-1298.
        摘要：高光谱遥感可以得到更精确与丰富的遥感信息，因此涵盖了各国家的航空、航天以及小范围的地面观测的多个层级与环节，在对地观测遥感领域占有不可取代的地位。但高光谱数据集往往非常庞大，且包含冗余信息，为后续处理带来了不便。该研究选用拉普拉斯特征映射对高光谱数据降维与特征提取，并提出了一种权重朴素贝叶斯分类算法。通过奖励权重的方法对经典朴素贝叶斯分类器进行了改进，利用公开数据对算法进行验证，判别地物信息准确率达到92.7%，相比于传统方法有了大幅度的提高。  
        关键词：高光谱;特征提取;目标识别;朴素贝叶斯分类算法;拉普拉斯特征映射   
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      • 周新奇,马帅,刘妍,慎石磊,郭中原,俞晓峰,刘立鹏,韩双来,张晓丹
        2020, 39(10): 1299-1304.
        摘要：为了满足固定污染源在线分析仪器比对和现场环境监督检查的需要，研制了一种基于傅里叶红外(FTIR)光谱分析技术的高温便携式红外气体分析仪。在实验室模拟烟气条件下，采用该分析仪进行SO2和NO标气检测，其示值绝对误差分别小于1.5 μmol/mol和1.0 μmol/mol。该设备在某垃圾焚烧厂的脱硝前烟气进行监测，监测结果的趋势变化与在线监测结果具有较好的对应性，其监测结果平均值的绝对误差在标准容许误差范围内，表明该分析仪具有较好的准确性和现场应用能力，能够满足检测需求。  
        关键词：气体分析仪;傅里叶变换红外光谱仪;烟气检测   
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        发布时间：2023-04-18
      • 彭海根,金楹,詹莜国,陈雅琼,封幸兵,钱发聪,黄果,黄天杰,李杰
        2020, 39(10): 1305-1310.
        摘要：为了能够快速准确地掌握整个昆明地区土壤水解性氮含量的情况，收集963个不同类型的土壤样品，采用竞争自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling，CARS)变量选择方法筛选波长变量，并建立水解性氮的偏最小二乘法(Partial least squares，PLS)分析模型。结果表明，采用CARS方法优选波长变量后，模型参数有所改善，交互验证标准偏差(Root mean square error of cross validation，RMSECV)由31.63降至25.55，交互验证相关系数(Correlation coefficientof cross validation,Rcv)由078提升至0.84，且模型外部验证结果与内部交叉验证结果基本一致。研究结果表明近红外光谱技术结合CARS分法，在大量代表性样品建模下，能够有效建立昆明地区不同土壤类型的水解性氮含量的近红外数学模型，方法可推广应用于土壤其他组分的近红外检测，具有重要的指导意义。  
        关键词：近红外光谱;CARS变量筛选方法;土壤;水解性氮   
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