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国家自然科学基金(60708026): 作品数：17 被引量：124H指数：7; 相关作者：李庆波张广军吴瑾光李响李丽娜更多>>; 相关机构：北京航空航天大学北京大学西安交通大学医学院第一附属医院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金长江学者和创新团队发展计划北京市优秀人才培养资助更多>>; 相关领域：理学机械工程医药卫生自动化与计算机技术更多>>

偏稳健M回归在人体血糖浓度近红外无创检测中的应用被引量：6: 2010年; 采用偏稳健M回归方法有效地解决了人体血糖浓度近红外无创检测研究过程中由于样本奇异值影响模型稳健性的问题。该方法源于现有的迭代变权偏最小二乘法,计算快、易于实现,具有M估计的所有性质,且当权函数选择合适时,能降低奇异值的影响,建立具有稳健性的校正模型。采用该方法对近红外光谱实验数据进行了处理,并与传统的偏最小二乘(partialleast squares,PLS)建模方法进行了比较。结果表明,与PLS相比,该方法可建立稳健的校正模型提高预测精度,更适合复杂样品建模,对于人体血糖浓度近红外无创检测的进一步研究具有应用价值。; 李庆波阎侯赖李丽娜吴瑾光张广军; 关键词：偏最小二乘稳健性近红外光谱血糖浓度

基于交互式自模型混合物分析的近红外光谱波长变量优选方法被引量：4: 2009年; 为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率,提出了一种基于交互式自模型的混合物分析的波长优选方法,根据光谱各波长变量的纯度值和标准差值,选择含有用信息的波长变量,并引入相关权函数解决变量间共线性问题。通过依次迭代选择的变量建立定量校正模型,由交互验证均方根预测误差(RM-SECV)确定最佳波长变量个数。应用该波长变量优选方法对具有不同葡萄糖含量的两组(四成分葡萄糖水溶液实验和人体血浆实验)近红外光谱数据进行分析,两组数据中分别只选择了全部变量的0.3%建立定量校正模型,其验证集葡萄糖浓度的均方根预测误差(RMSEP)分别减少为669和15 mg/L。与全谱范围及优选波段建立的定量校正模型比较,本方法能够通过波长变量优选最小化冗余信息、提高预测精度及建模效率。; 李丽娜李庆波张广军; 关键词：偏最小二乘近红外光谱定量校正

基于稳定竞争自适应重加权采样的光谱分析无标模型传递方法被引量：15: 2014年; 提出了一种基于稳定竞争自适应重加权采样(stability competitive adaptive reweighted sampling,SCARS)的无标模型传递方法。利用有用信息标准即稳定度指数(定义为回归系数除以其标准偏差的绝对值)和传递后的预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP),选择重要的、受测样参数影响不敏感的波长变量,能够消除或减少不同仪器或测量条件对样本信息反应差异,提高模型传递效果。此外,在该方法中,光谱变量被压缩、降维,从而使模型传递更稳定。采用该方法对谷物的近红外光谱分析模型在不同仪器之间进行传递研究。结果表明,该方法能消除仪器间的大部分差异,较好地实现模型传递效果。与正交信号校正法(orthogonal signal correction,OSC)、蒙特卡罗结合无用信息变量消除法(Monte Carlo uninformative variable elimination,MCUVE)、竞争自适应重加权采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)的比较表明,SCARS不仅在传递精度上能取得比OSC、MCUVE及CARS更好的效果,而且能有效地对光谱数据进行压缩,简化并优化传递过程。; 张晓羽李庆波张广军; 关键词：无标样光谱分析

一种改进的小波基线校正方法的研究被引量：7: 2009年; 通过对小波变换基线校正中最佳分解尺度方法的研究,提出了一种新的基于小波变换的最佳分解尺度确定方法,不但有效地提高了基线校正效果,而且具有简单、快速的优点。将该方法应用于血糖光谱数据预处理中进行基线校正,取得了较好的效果。通过人体口服葡萄糖耐量试验(OGTT)得到人体无创检测近红外光谱和对应血糖浓度值,然后采用该方法对上述光谱进行基线校正并建立多元回归模型,采用交互验证的方式对模型及基线校正的效果进行了评价。实验结果表明,血糖浓度预测值和参考值间的相关系数为0.75,预测均方根误差(RMSEP)为1.36mmol/L,与原始光谱预测结果和其他小波分解尺度下的预测结果相比,RMSEP降低了将近39%,相关系数提高了0.64,预测精度得到较大幅度提高。; 李庆波徐玉坡李响张广军; 关键词：小波变换血糖红外光谱

一种光谱分析中的降维方法被引量：6: 2013年; 在可见/近红外光谱分析中,提取光谱数据中的有用信息是建立稳健准确模型的前提。ISOMAP是一种有效的提取数据本真维的降维方法,但对噪声和邻域参数都比较敏感。提出了一种改进的ISOMAP有监督降维方法,利用光谱数据本身的相关性指导邻域图的构建,降低对噪声和邻域参数的敏感程度,以正确表达数据的邻域结构。采用该方法对两组光谱数据降维并进行PLS建模,结果表明,改进后的算法消弱了邻域大小的影响,提取出的本真维数更小,同时提高了模型精度。; 李庆波贾召会; 关键词：等距映射近红外光谱分析

基于O2-PLS方法的血糖无损检测实验研究被引量：9: 2010年; 将O2-PLS方法应用于近红外血糖无损检测的基础实验中,将光谱矩阵和浓度矩阵中的目标因素和非目标因素分离,只取两矩阵中的目标因素建立校正模型。分别选用成分逐渐复杂的二成份葡萄糖溶液、四成份葡萄糖溶液和人体血浆样品作为研究对象,采用分组验证法对所建模型进行验证。结果显示,模型的预测相关系数均达到0.999,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.446,1.931,2.274 mg/dL(1 dL=0.1 L),预测精度均高于传统偏最小二乘回归(PLS)预测。而且相对于传统PLS模型,O2-PLS模型的预测精度受样品复杂程度的影响较小。结果表明,O2-PLS方法更适用于成分复杂的样品检测。; 李亚萍张广军李庆波; 关键词：光谱学近红外光谱血糖无损检测

基于光谱技术的植物叶绿素浓度无损检测仪器的研制被引量：10: 2009年; 开发了一种便携式植物叶绿素无损检测仪器,该仪器可实现对叶绿素浓度的实时、快速、无损检测。仪器主要包括4个部分:叶片夹具,光源驱动电路,光电检测及信号调理电路和微控制系统。提出了一种电流可调节的光源恒流驱动电路方案,在实现恒流驱动的同时还可以对驱动电流进行程控。同时提出了一种一体化叶片夹具设计方案,不仅简化了仪器的光学结构,而且提高了仪器稳定性。在仪器的标定实验中,用SPAD-502叶绿素测量仪测定的叶片叶绿素含量SPAD值作为标准值,建立了多元线性标定模型,对仪器的性能进行了评价,叶绿素预测值与标准值的相关系数为0.97,预测均方根误差为1.3SPAD,仪器重复性的均方根误差为0.1SPAD。标定实验结果表明,该仪器测量精度高、性能稳定。; 李庆波徐玉坡张超航张广军吴瑾光; 关键词：植物光谱分析便携式仪器

基于可见-近红外光谱的植物叶绿素含量无损检测方法研究被引量：32: 2009年; 叶绿素含量是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500～900nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测。预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1SPAD。实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损检测植物叶绿素含量具有重要的指导意义。; 李庆波黄彦文张广军张倩暄李响吴瑾光; 关键词：叶绿素无损检测偏最小二乘法

近红外光谱采集与处理软件系统的设计及实现被引量：3: 2010年; 针对目前大多数光谱应用软件将仪器控制功能与化学计量学各种算法实现功能分开，且价格昂贵这一现状，设计并开发了一套近红外光谱采集与处理软件，为研究生开放性实验提供了很好的教学平台。该软件包括采集模块和处理模块2个部分，前者采用面向对象编程技术，实现了在各种参数设置下的光谱采集、谱图显示及文件位图管理操作等功能，后者基于化学计量学原理，采用VisualC＋＋与Matlab混合编程技术，实现了光谱预处理、校正模型的建立及未知样品的预测等功能。; 李庆波阎侯赖张倩暄张广军; 关键词：近红外光谱分析化学计量学软件系统 C++MCC

基于小波变换的噪声及背景同时去除方法在血糖近红外无创检测中的应用被引量：18: 2009年; 对于血糖近红外无创检测,光谱信号中的各种噪声以及水分等物质的强吸收产生的背景信号,影响了光谱定量校正模型的预测精度.利用小波变换,可将光谱信号分解为多尺度的近似成分与细节成分,根据无用信息变量消除判据可判定代表背景信息的高尺度近似成分及代表噪声的低尺度细节系数,去除相应的成分即可同时去除光谱信号中的背景与噪声.本文将这种小波变换与无用信息变量消除判据相结合的预处理方法应用于人体血糖无创检测研究中,并分析了该方法对不确定因素较多的复杂光谱模型的适用性问题.实验结果表明应用小波变换结合无用信息变量消除判据的方法可以有效地同时去除血糖无创检测近红外光谱信号中的背景信息和噪声,提高光谱定量校正模型的预测精度,对于人体血糖无创检测具有重要应用价值.; 张广军李丽娜李庆波徐玉坡; 关键词：小波变换噪声近红外光谱

国家自然科学基金(60708026)

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