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品种和季节对利用FT - NIRS预测杏可溶性固形物含量的PLS模型稳健性的影响
摘要： 针对土耳其两种重要商业杏品种"Hac?halilo?lu"和"Kabaas?"，建立了傅里叶变换近红外（FT-NIR）无损预测模型，用于测定可溶性固形物含量（SSC）、滴定酸度（TA）、硬度和单果重。所构建的SSC预测模型效果良好，同时建立了可用于杏果实重量粗略估算的模型。但采用FT-NIR光谱技术无法准确预测杏果实的TA和硬度。该研究将SSC预测持续开展了3年，单品种与多品种模型的验证结果表明：模型性能在不同采收季节可能存在显著差异。当整合两至三个季节的数据时，模型稳健性得到提升。研究结论指出：要建立可靠的杏果实SSC预测模型，需采集多个采收季节的光谱数据。
关键词： 杏（Prunus armeniaca L.）、傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）、可溶性固形物含量、偏最小二乘回归（PLS-R）
更新于2025-09-23 15:23:52
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利用傅里叶变换红外光谱和偏最小二乘回归对森林生物量进行快速定量分析
摘要： 傅里叶变换红外反射光谱（FTIR）已被用于预测森林采伐剩余物（一种高度异质的原料物质）的特性。研究涉及的特性包括化学组成、热反应活性和能量含量?？焖俨舛ㄕ庑┨匦远杂谟呕际跻允迪稚锘返某晒ι桃祷凉刂匾?。对一阶导数处理的FTIR光谱进行偏最小二乘回归，与传统测量特性具有良好相关性。在化学组成方面，所构建的模型通常对抽提物和木质素含量的预测效果优于碳水化合物。在预测热化学特性时，挥发分和固定碳的模型表现优异（即R2>0.80，RPD>2.0）。研究还探讨了将波数范围缩小至指纹区进行PLS建模的效果，以及采伐剩余物化学组成与高位发热量之间的关系。本研究的创新性在于首次运用FTIR光谱对森林采伐剩余物这一丰富资源进行定量分析，该资源可作为新兴低碳经济中的原料。此外，它为这种异质性原料提供了完整系统的表征。
关键词： 傅里叶变换红外光谱法、森林采伐剩余物、能量含量、偏最小二乘回归、热反应性、化学组成
更新于2025-09-23 15:22:29
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使用便携式相机通过高光谱图像数据进行近地土壤传感
摘要： 在可见光与近红外光谱的土壤原位传感中，当前可用的高光谱快照相机技术能以便携模式快速获取图像数据。本研究阐述了如何利用450-950纳米波段高光谱相机的读数来估算土壤参数（包括土壤有机碳、热水提取碳、全氮和黏粒含量），这些读数是在实验室对未经粉碎的原始样品直接测得的。作为多元分析方法，我们采用全光谱偏最小二乘回归（PLSR），并结合两种概念不同的光谱变量选择方法（竞争自适应重加权采样CARS和迭代保留信息变量IRIV）。为提高估算精度，使用分块图像而非图像平均光谱更为有利——为此我们对图像进行等尺寸子图常规分解并应用k均值聚类?；谕枷衿骄馄椎腇S-PLSR估算结果效果不佳（RPD值均低于1.50，最佳情况下R2仅为0.51）；而采用分块图像后，所有土壤性质参数的估算精度均有显著提升（RPD≥1.68，R2≥0.66）。对于所有图像数据和变量，IRIV-PLSR的表现略优于CARS-PLSR。
关键词： 光谱变量选择、高光谱快照相机、偏最小二乘回归、多元校正、高光谱成像、近端土壤传感
更新于2025-09-23 15:22:29
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采用紫外-可见分光光度法与化学计量学对凝胶中吲哚美辛和苯甲酸进行同步定量分析
摘要： 背景：为生产药品，制造过程中需进行实时监测，但实现这一目标需要昂贵的设备成本。 目的：本研究旨在利用紫外-可见光谱结合化学计量学方法，对制药过程中凝胶内的吲哚美辛（IMC）和苯甲酸（BA）进行同步定量分析。 方法：凝胶制剂包含0.1–1.5%吲哚美辛、0.015–0.225%苯甲酸、2%卡波姆?941及95%乙醇溶液。采用偏最小二乘回归法（PLS）构建校准模型。 结果：吲哚美辛与苯甲酸的实测浓度与预测浓度均呈线性关系。所建立的PLS校准模型分别用于监测行星式离心混合器与传统混合器搅拌过程中吲哚美辛和苯甲酸的浓度变化。离心混合器可在30分钟内使吲哚美辛和苯甲酸逐渐分散、溶解并完全均匀；而传统混合器需超过60分钟才能达到相同效果。 结论：紫外-可见分光光度法结合多元化学计量技术进行定量数据分析的方法，成功实现了凝胶中主成分吲哚美辛与微量成分苯甲酸的同步测定。
关键词： 苯甲酸、吲哚美辛、偏最小二乘回归、紫外-可见光谱法、过程分析技术、过程监测
更新于2025-09-23 15:22:29
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<b>基于近红外光谱的巴拉圭茶多变量校准与水分控制</b>
摘要： 本研究描述了基于近红外反射光谱（NIR）和偏最小二乘回归法建立多元模型以预测马黛茶样品水分含量的方法。该多元模型采用导数处理与乘性信号校正（MSC）的光谱信号（4000-8500 cm-1），通过3个潜变量构建，能快速评估水分含量，平均预测误差约2.5%。样品仅需最低限度处理即可实现高分析速度，有利于质量控制操作的开展。
关键词： 近红外、在线分析、偏最小二乘回归
更新于2025-09-23 15:22:29
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飞秒激光丝实现D/H同位素无标定定量分析
摘要： 通过分析氘浓度为0.5%至20%的一系列富氘水样品，研究了飞秒激光丝状放电中D/H同位素的分析特性。该丝状放电发射光谱具有窄峰宽和近乎零的连续谱成分特征。评估了巴尔末线系（a、b和g）的特性，并选择巴尔末a线进行同位素分析。通过四种不同方法从丝状放电发射光谱中提取同位素信息：光谱解卷积最小二乘算法（SDA）、偏最小二乘回归-内部验证（PLSR-IV）、偏最小二乘回归-交叉验证（PLSR-CV）和偏最小二乘回归-无标样校准（PLSR-CF）。在SDA中建立了多元光谱拟合流程，将Ha和Da的精细结构组分（FSCs）纳入SDA，其分析性能较传统采用两个洛伦兹或沃伊特函数拟合实验光谱的SDA有所提升。研究发现，采用FSCs的SDA比PLSR-IV和PLSR-CV结果更精确。此外，通过使用合成光谱集构建PLSR校准矩阵的PLSR-CF方法，分析性能显著提高。该样本集准确度的提升进一步使得校准曲线呈现R2超过0.998且斜率为1.009的结果。另外，PLSR-CF无需使用同位素富集标准样品进行校准流程，显示出其相较于经典化学计量方法的灵活性。
关键词： 飞秒激光丝状物、偏最小二乘回归、光谱解卷积、无标定分析、巴耳末线系、氘氢同位素
更新于2025-09-23 15:21:01
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密西西比河流域中部长期农业生态系统研究：水库水质的高光谱遥感监测
摘要： 用于估算水质参数的原位方法有助于开展时空监测工作，其中光学反射率传感技术在这方面展现出潜力，尤其适用于叶绿素、悬浮物和浊度的监测。本研究旨在建立并评估高光谱遥感与湖泊水质参数（叶绿素、浊度及氮磷形态）之间的关系。研究在密苏里州东北部大型人工水库——马克·吐温湖的多个汊道，于七个采样日期获取了近距离高光谱水体反射率数据，并在两个日期获取了航空高光谱数据。通过实验室分析测定了水样中的叶绿素、营养盐和浊度指标。采用已报道的反射率指数法和全光谱（即偏最小二乘回归）方法建立光谱与水质数据的关联模型。除溶解态氨氮外，所有实测水质参数与近距离反射率均呈现强相关性（R2≥0.7）。在同时获取两种数据的两个日期中，航空高光谱传感的精度略低于近距离传感。虽然全光谱校准对叶绿素和浊度的预测精度高于既有模型，但既有模型在独立测试集上表现更优。由于将估算模型外推至非校准日期会显著增加部分参数的估算误差，因此要获得最精确的水质遥感估算结果，需在每次传感测量时同步采集校准样本。
关键词： 水质、马克·吐温湖、偏最小二乘回归、叶绿素、高光谱遥感、营养物质、浊度
更新于2025-09-23 15:21:01
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基于日本东广岛灌溉池现场高光谱测量的迭代逐步剔除偏最小二乘法（ISE-PLS）回归反演叶绿素a与总悬浮固体
摘要： 叶绿素a（Chl-a）和总悬浮固体（TSS）浓度是评估水质的重要参数。本研究旨在利用野外高光谱测量与统计分析方法，建立日本东广岛灌溉池中Chl-a和TSS浓度的定量预测模型。2014年通过六个池塘的实地实验获取了六组Chl-a和TSS的光谱数据。统计方法采用比率光谱指数（RSI）、归一化差异光谱指数（NDSI）及偏最小二乘回归（PLS）。通过决定系数（R2）、交叉验证均方根误差（RMSECV）和剩余预测偏差（RPD）比较预测效能。结果表明：基于一阶微分反射率（FDR）的迭代逐步剔除偏最小二乘法（ISE-PLS）对Chl-a（R2=0.98，RMSECV=6.15，RPD=7.44）和TSS（R2=0.97，RMSECV=1.91，RPD=6.64）均呈现最佳预测精度。ISE-PLS从400-900nm波段范围的501个光谱通道中，筛选出占总量16.97%的Chl-a关键波段与8.38%的TSS关键波段。研究证实基于野外高光谱测量的ISE-PLS方法可有效估算灌溉池水体Chl-a和TSS浓度。
关键词： 总悬浮固体、偏最小二乘回归、灌溉池、高光谱、叶绿素a
更新于2025-09-23 15:21:01
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基于激光阵列扫描热成像技术（LAsST）的碳纤维增强复合材料层压板亚表面缺陷检测
摘要： 采用激光阵列扫描热成像技术（LAsST）检测碳纤维增强复合材料（CFRP）的亚表面缺陷。制备了一系列CFRP底面平底孔（BFHs）用于LAsST检测。运用截断伪静态矩阵重建（TC-PSMR）方法对热响应信号进行重建，通过快速傅里叶变换（FFT）、主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLSR）处理热响应信号，分别形成FFT图像、PCA图像和PLSR图像。计算缺陷的信噪比（SNRs），以此评估不同后处理算法的缺陷检测能力。实验结果表明：基于FFT相位的图像与PLSR图像具有更高的信噪比，FFT幅值图像和PLSR图像能准确表征缺陷尺寸。
关键词： 快速傅里叶变换、激光阵列扫描热成像、偏最小二乘回归、碳纤维增强复合材料
更新于2025-09-23 15:19:57
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利用激光诱导击穿光谱和化学计量法快速量化蜂蜜掺假
摘要： 蜂蜜掺假是食品生产中的重大问题，可能降低蜂蜜中的有效成分并对人体健康产生不利影响。本研究采用激光诱导击穿光谱（LIBS）结合化学计量学方法快速量化掺假物含量。通过单变量分析和偏最小二乘回归（PLSR），对两种常见掺假类型（包括将洋槐蜜与高果糖玉米糖浆（HFCS）和油菜蜜混合）进行了定量分析。此外，还通过单变量分析和特征选择方法（遗传算法（GA）、投影变量重要性（VIP）、选择性比率（SR））测试了变量的重要性。结果表明，Mg II 279.58、280.30 nm，Mg I 285.25 nm，Ca II 393.37、396.89 nm，Ca I 422.70 nm，Na I 589.03、589.64 nm以及K I 766.57、769.97 nm的发射谱线与掺假物含量密切相关。通过SR-PLSR、VIP-PLSR和VIP-PLSR分别建立了检测HFCS 55、HFCS 90和油菜蜜掺假比例的最佳模型，其均方根误差（RMSE）分别为8.9%、8.2%和4.8%。本研究为检测蜂蜜掺假提供了一种快速简便的方法。
关键词： 偏最小二乘回归、激光诱导击穿光谱、掺假、特征变量、蜂蜜
更新于2025-09-23 15:19:57