唐果
- 作品数：16 被引量：88H指数：4
- 供职机构：中国农业大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国烟草总公司科技项目更多>>
- 相关领域：理学农业科学轻工技术与工程化学工程更多>>
- 基于微型近红外光谱仪的三种粮食(大米、玉米、大豆)含水量通用模型研究
- 粮食含水量是粮食品质的一个重要指标,采用微型近红外光谱仪建立了三种粮食(大米、玉米、大豆)含水量的通用模型,结果表明模型可以满足实际需要.此外,还采用了蒙特卡洛无消息变量消除算法(MCUVE)以及蒙特卡洛无消息变量消除算...
- 宋相中田旷达唐果胡静闫红熊艳梅闵顺耕
- 文献传递
- 基于近红外和中红外光谱数据融合以及竞争自适应重加权采样方法对甲维盐制剂中活性成分的测定（英文）
- 2017年
- 农药活性成分的快速测定已经成为农药质量监控的一个大趋势。通过融合甲维盐制剂近红外和中红外得光谱数据,旨在用数据融合的方法建立一种快速可靠的测定甲维盐制剂活性成分的方法。采用了将偏最小二乘回归法与数据融合相结合,以及用竞争自适应重加权采样法来选择偏最小二乘回归中的有效变量的方法。与近红外和中红外各自建立的模型相比,数据融合在吸取了近红外光谱和中红外光谱相互补充的信息后,具有协同效应的模型效果有了很大的提高。同时,证实了竞争自适应重加权采样法在建模过程中是一个使得模型更加简单高效的有效的变量选择技术。研究结果表明在吸收了不同来源的多种信息之后的数据融合是一种能提高模型效果的很有效的建模方法。数据融合策略的可行性使得测定低浓度(0.1%~1.0%)样品能获得更好的结果,而且结合了变量筛选算法的对近红外和中红外光谱的数据融合,是一个很有前景的测定商业农药制剂中有效成分的方法。最后建立了一种基于近红外光谱和中红外光谱数据融合来测定商业甲维盐制剂的有效成分的方法。
- 胡静唐果邓海雁熊艳梅
- 关键词：数据融合近红外中红外甲维盐
- 基于SVM近红外光谱在烤烟烟叶产地判别中的应用研究被引量：2
- 2012年
- 为研究近红外光谱分析技术结合支持向量机(SVM)模式识别原理在鉴别烟叶产地中的可行性,选择云南省曲靖市所辖6个不同区县的180个烟叶样品为研究对象。对其近红外光谱进行一阶求导后,通过matlab分析软件建立预测各烟叶产地的近红外模型,并应用该模型对78个烟叶样品进行实际产地预测。实验结果表明:上述方法建立的预测模型训练样本的正确识别率100.00%,测试样本正确识别率为91.03%。结果显示,运用基于SVM的近红外光谱技术可以实现烤烟烟叶产地的快速准确判定。
- 邱凯贤田旷达李祖红郑波唐果宋相中闵顺耕
- 关键词：烟叶近红外光谱支持向量机
- 变量筛选方法在近红外光谱法测定农药有效成分含量中的应用研究
- 变量筛选方法可以在简化近红外光谱定量分析模型的基础上提高模型的稳定性和预测精度.现有的研究已表明变量筛选是近红外光谱模型建立和优化不可缺少的一个步骤[1-3].该研究中,我们以农药制剂体系为例,比较了三种常用的变量筛选方...
- 唐果胡静宋相中闫红熊艳梅闵顺耕
- 关键词：农药有效成分含量近红外光谱技术
- 文献传递
- 多元校正结合质谱数据进行四种有机物快速含量分析研究被引量：2
- 2016年
- 质谱法和化学计量学方法相结合对混合物中苯甲醛,异辛烷,乙酸丁酯,苯乙酮四种物质进行定量分析。将混合物的质量色谱图数据分别用特征选择-多元线性回归(MLR)和全谱-偏最小二乘法(PLS)这两种方法对四种物质进行定量分析。苯甲醛特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.062和0.091;异辛烷特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.048和0.057;乙酸丁酯特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.021和0.020;苯乙酮特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.010和0.032。结果表明苯甲醛,异辛烷,苯乙酮特征选择的结果均优于全谱建模的结果,乙酸丁酯特征选择的结果和全谱建模的结果相近。
- 李倩倩田旷达唐果熊艳梅闵顺耕
- 关键词：质谱偏最小二乘法多元线性回归
- 近红外光谱结合PLS-DA划分烟叶等级被引量：10
- 2013年
- 为了对烟叶等级进行快速分类,采用云南曲靖地区150个烟草样品近红外光谱,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA),建立了烟叶等级分类模型,并对60个预测集样品进行了等级分类预测。结果表明:①训练集和预测集的预测正确率分别为100.0%(150/150)和96.7%(58/60)。②PLS-DA对烟叶等级具有良好的分类效果。该模型为烟叶等级分类提供了一种新的快速鉴别分析的方法。
- 唐果田旷达李祖红郑波闵顺耕
- 关键词：近红外光谱
- 近红外光谱分析中的变量选择算法研究进展被引量：30
- 2017年
- 随着人们对近红外光谱分析技术了解的深入,人们发现通过剔除近红外光谱中的冗余变量不仅可以简化近红外光谱分析模型,提高模型的可解读性,通常还可以提高模型的预测效果及稳健性。变量选择的有效性已经在各种近红外光谱应用体系中得到了广泛的验证,发展成为了近红外光谱分析建模过程中一个越来越重要的步骤。为此,化学计量学家们近些年来开发了大量原理不同的新型变量选择算法,基于各种原理的衍生算法也层出不穷。为了让近红外光谱分析研究人员能够较为迅速地对这些算法的特点有所认识,对目前常见的各种变量选择算法的算法原理和优缺点进行了梳理。根据各种算法依据的原理不同,将目前近红外光谱领域常见的变量选择算法大致分为基于偏最小二乘模型参数,基于智能优化算法,基于连续投影策略,基于模型集群分析策略和基于变量区间等五类。在梳理的过程中,我们发现变量选择算法的发展趋势目前主要集中在以下两点:第一,算法的复杂程度不断提高;第二,不同变量选择算法之间的联用开始逐渐增多。此外,作者结合自身在应用变量选择算法时的体会和思考,还总结了变量选择算法在应用层面上存在的一些问题。例如光谱预处理方法对变量选择算法使用效果的影响,以及部分算法存在的稳定性较差,选择变量的可靠性存疑等。
- 宋相中唐果张录达熊艳梅闵顺耕
- 关键词：近红外光谱
- Fabry-Pérot干涉近红外光谱仪
- 2011年
- 文章主要从分光原理。
- 朱业伟田福成李倩倩唐果李春子
- 关键词：近红外光谱仪仪器性能微机电系统
- 法布里干涉近红外光谱仪定量测定大豆、玉米主要成分被引量：2
- 2011年
- 采用Axsun近红外光谱仪采集40个大豆样品、46个玉米样品的近红外光谱,采用PLS算法分别建立大豆粗蛋白质、脂肪含量的定量校正模型和玉米粗蛋白质、脂肪、淀粉含量的定量校正模型。结果表明,大豆粗蛋白质、脂肪定量校正模型的模型维数分别为6、5,决定系数(R^2)分别为97.94%、93.66%,校正均方根误差(RMSEC)分别为0.40、0.36.交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.49、0.44,相对预测性能(RPD)分别为5.18、3.15;玉米粗蛋白质、脂肪和淀粉含量的定量校正模型的模型维数分别为4、4和6,R^2分别为90.15%、95.22%和87.81%,RMSEC分别为0.25、0.12和0.53.RMSECV分别为0.37、0.15和0.72,RPD分别为2.57、3.57和2.42。F检验表明,上述校正模型的预测值与化学值具有极显著的相关关系。研究结果表明,该仪器可以用于大豆、玉米主要成分定量现场快速测定。
- 王冬闵顺耕朱业伟吴丽君李高倩唐果李春子
- 牛奶中掺入尿素的近红外光谱法定量分析研究
- 2023年
- 牛奶富含多种营养成分,近些年其质量引起更多人的关注。由于市场供给有限,存在不法分子铤而走险的行为。特别是掺入尿素,既破坏牛奶的口感与风味,又对消费者的健康造成威胁。该研究中将不同质量尿素分别掺入到牛奶中并作为测试样品,用近红外光谱仪对样品进行测试,采集的光谱数据用MATLAB软件处理分析。包括光谱数据的预处理、数据集分割与根据数据建立定量模型。为了获取准确度更高的模型,在建模之前,移动窗口算法(MW)与竞争性重加权取样算法(CARS)筛选出变量,分别与偏最小二乘算法(PLS)联接形成了MW-PLS与CARS-PLS。研究结果表明:相比于MW-PLS,CARS-PLS稳健性较差;通过MW-PLS建立的模型优于全谱PLS。近红外光谱法结合PLS可快速测定牛奶中掺入的尿素含量;MW-PLS不仅可提升预测准确度,且筛选出尿素的特征吸收峰并用于建模,方法具有推广价值。
- 黄扬明郭鑫宇唐果熊艳梅闵顺耕
- 关键词：牛奶近红外光谱法偏最小二乘法尿素
