浙江省自然科学基金(202081)
- 作品数：11 被引量：235H指数：10
- 相关作者：吕进林敏陈华才陈星旦芦永军更多>>
- 相关机构：中国计量学院中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国农业科学院茶叶研究所更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金应用光学国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：理学农业科学轻工技术与工程机械工程更多>>
- 基于正交小波包的茶叶近红外光谱特性分析被引量：14
- 2005年
- 针对茶叶近红外光谱数据中存在着高度的共线性和高维数,根据小波包变换具有的去相关能力,通过引入保留能量和置零系数来定量描述茶叶近红外光谱小波包变换后的特性;分析与实验表明,正交小波包对近红外光谱具有较强的压缩能力,压缩后保留的能量为99.98%,而置零系数百分比高达95.87%;这一结果对近红外光谱图的存储、检索及快速处理都有着十分重要的意义。
- 吕进林敏庄松林
- 关键词：近红外光谱茶叶
- 茶叶中3类主要组分的近红外光谱分析作为茶叶质量的快速评定方法被引量：38
- 2006年
- 应用近红外光谱法测定了与茶叶品质密切相关的茶多酚、氨基酸及咖啡碱三类化合物。用PLS计算法建立了表示上述组分的二阶导数近红外光谱与其含量间关系的分析模型。根据相关分析模型计算所得的组分含量的结果与用国家标准方法测得的对应组分的含量达到一致。所提出的方法可作为评定茶叶品质的快速方法。
- 徐立恒吕进林敏孙耀国
- 关键词：近红外光谱法茶多酚氨基酸咖啡碱
- 近红外光谱法测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量被引量：67
- 2004年
- 直接取茶叶完整叶进行傅里叶变换近红外 (FT- NIR)光谱分析测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量。茶叶的近红外光谱划分为 3个波段 ( :1 0 0 0 0— 71 4 3cm-1 :71 4 3— 5 376 cm-1 :5 376—4 0 0 0 cm-1 ) ,偏最小二乘法建立每种成分的数学模型 ,对不同波段的近红外分析结果进行讨论。在进一步优化波长范围的基础上获得了较好的数学模型 ,氨基酸、咖啡碱和茶多酚的校正值与化学值之间的相关系数分别达到 0 .994 ,0 .92和 0 .96 ,预测均方根误差分别为 0 .1 5 ,0 .31和 1 .6 7。
- 孙耀国林敏吕进徐立恒
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法氨基酸咖啡碱茶多酚
- 最优小波包变换的化学模式特征选择方法被引量：3
- 2005年
- 提出了用近红外光谱作为化学模式的原始特征矢量,通过引入Shannon信息熵并根据最小熵准则寻求原始特征矢量小波包分解的最优小波树,使分解有最大的规律性,从而实现特征的选择.结果表明,该方法既能有效地将原始的高维特征空间变为低维的特征空间,又能使样品间的差异性变大,这对化学模式识别和多元校正模型的建立,特别是分析方法灵敏度的提高都具有非常重要的意义.
- 林敏毛谦敏吕进刘辉军
- 关键词：小波包变换近红外光谱
- 基于RBF网络和NIRS的绿茶水分含量分析模型被引量：19
- 2005年
- 基于径向基函数(RBF)和反向传播(BP)神经网络分别建立了绿茶水分含量的近红外光谱分析模型.结果表明:RBF网络预测模型的相关系数r(p)=0.933,预测标准误RMSEP=0.528%;BP网络预测模型的相关系数r(p)=0.914,预测标准误RMSEP=0.598%.RBF网络模型优于BP网络模型.
- 刘辉军吕进林敏陈华才于良子
- 关键词：近红外光谱
- 基于神经网络与近红外光谱的玉米成分检测方法被引量：38
- 2004年
- 本文基于离散余弦变换和BP神经网络,建立了玉米的近红外光谱与其成分含量之间关系的数学模型,提出了应用近红外光谱快速检测玉米样品中的淀粉、水分、蛋白质和油等四种主要成分含量的方法。研究结果表明,玉米样品集的化学检测值与近红外预测值的相关系数分别为:淀粉0.967R=,蛋白质0.957R=,油0.967R=和水0.971R=。所建模型具有实际应用价值。
- 林敏吕进
- 关键词：神经网络近红外光谱离散余弦变换
- 茶多酚中总儿茶素的近红外光谱分析被引量：39
- 2005年
- 采用近红外光谱分析技术对茶多酚中儿茶素进行了光谱分析,结果表明该技术能够解析出儿茶素中各主要基团在近红外波段的吸收特性,并且结合定标过程定量快速检测总儿茶素在茶多酚中的含量,分析结果在很大的样品浓度范围内给出了很高的精度,SEC=2.15%,相关系数(r)为0.9947。
- 芦永军陈华才吕进陈星旦
- 关键词：儿茶素茶多酚近红外光谱分析技术相关系数基团
- 茶多酚中咖啡因的近红外光谱分析被引量：28
- 2005年
- 采用近红外光谱分析技术对茶多酚中咖啡因进行了光谱及定量分析,原始光谱表明咖啡因在近红外波段有着很强且较为明显的吸收峰。通过对样品的漫反射原始吸光度光谱进行导数、散射校正及相关分析更清晰地给出了咖啡因在近红外光谱波段的光谱特性,为建立快速稳健的定标模型创造了条件。该技术能够解析出咖啡因中各主要基团在近红外波段的吸收特性,结合定标过程定量快速检测咖啡因在茶多酚中的含量,定标分析结果显示在很大的浓度范围内有很好的线性相关性,定标标准差SEC为0.49%,相关系数(r)为0.993,证实了近红外光谱分析技术作为一种新的快速分析茶多酚中咖啡因含量手段的可行性及优越性。
- 芦永军陈华才吕进陈星旦
- 关键词：茶多酚咖啡因近红外光谱
- 基于径向基函数网络的茶多酚总儿茶素近红外光谱检测模型的研究被引量：35
- 2006年
- 基于径向基函数神经网络(RBFN)建立了茶多酚总儿茶素含量的近红外光谱分析模型。茶多酚光谱采用小波压缩、标准化处理后,进行主成分分解,以主成分光谱作为RBFN的隐层输入函数,并通过改变主成分数对模型进行优化。当主成分数为7时得到了RBFN优化模型,该模型对定标样品集、全样品集和预测样品集的预测值与实际值回归系数R分别为0.999,0.999和0.992,预测均方误RMSEP分别为1.08%,2.06%和3.68%。
- 陈华才吕进陈星旦刘辉军
- 关键词：径向基函数网络茶多酚儿茶素近红外光谱
- 近红外光谱法测定茶多酚中总儿茶素含量被引量：51
- 2005年
- 以高效液相色谱(HPLC)分析结果为参考值,建立了快速测量茶多酚中总儿茶素含量的近红外光谱定标模型.将48份茶多酚样品组成定标样品集,在1000～2500nm(4000～10000cm-1)的近红外漫反射光谱为定标波长范围内,光谱经一阶导数(Firstderivative)、二阶导数(Secondderivative)、标准归一化(Stan-dardnormalvariate,SNV)和多元散射校正(multiplicativesignalcorrection,MSC)处理后结合偏最小二乘回归(PLS)定标.经内部交叉验证表明,光谱经SNV处理后建模结果最佳.模型的相关系数Corr.Coeff=0.997,校正均方根RMSEC=1.71%.比较了经典最小二乘法(CLS)、偏最小二乘法(PLS)和主成分回归(PCR)等方法建模结果,以偏最小二乘回归建模效果最好.
- 陈华才吕进俸春红芦永军陈星旦
- 关键词：茶多酚近红外光谱法近红外漫反射光谱主成分回归定标模型二阶导数
