近紅外光譜定性分析原理、技術及套用

近紅外光譜定性分析原理、技術及套用

《近紅外光譜定性分析原理、技術及套用》2021年3月科學出版社出版的圖書。作者是是李衛軍。這本書講述了近紅外光譜定性分析技術,近紅外光譜定性分析的理論基礎。

基本介紹

  • 中文名:近紅外光譜定性分析原理、技術及套用
  • 作者:李衛軍
  • 出版社:科學出版社
  • 出版時間:2021年2月
  • ISBN:9787030644374
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書全面、系統地介紹了近紅外光譜定性分析技術,深入闡述了近紅外光譜定性分析的理論基礎,並圍繞近紅外光譜分析中需要使用的方法和技術,層層展開,逐一詳解。在此基礎上,給出了近紅外光譜技術套用專家、教授學者以及知名企業高層技術主管等在近紅外光譜定性分析中的部分研究成果和實踐經驗。

圖書目錄

目錄
前言
第1章 近紅外光譜定性分析技術基礎 1
1.1 近紅外光譜定性分析的原理 1
1.2 近紅外光譜定性分析信息的來源 2
1.3 近紅外光譜信息的物理化學基礎 3
1.4 定性分析技術流程 4
1.5 定性分析模型評價 6
1.5.1 模型評價指標 6
1.5.2 數據集的劃分 10
參考文獻 12
第2章 光譜數據的採集方法與儀器 13
2.1 近紅外光譜的測量方式 13
2.1.1 近紅外直接透射光譜 13
2.1.2 近紅外漫反射光譜 14
2.1.3 近紅外漫透射光譜 17
2.2 光譜測量誤差分析 17
2.2.1 誤差與精度的基本概念 17
2.2.2 誤差的分類 21
2.3 光譜儀器原理 26
2.3.1 基本構成 26
2.3.2 分光類型 29
2.3.3 測量附屬檔案 35
2.3.4 主要性能指標 39
2.3.5 選型方法 43
2.3.6 發展現狀及趨勢 44
參考文獻 45
第3章 光譜數據的預處理方法 46
3.1 噪聲減降預處理方法 46
3.1.1 平滑處理 47
3.1.2 矢量歸一化 52
3.1.3 傅立葉變換 53
3.1.4 小波變換 54
3.2 散射光的數學校正預處理方法 60
3.2.1 多元散射校正(MSC) 60
3.2.2 標準正態變數變換(SNV) 62
3.3 基線漂移和光譜旋轉的數學校正預處理方法 63
3.3.1 去趨勢算法 63
3.3.2 導數法 64
3.4 數據規範化預處理 68
3.4.1 均值中心化 68
3.4.2 數據標準化 69
3.5 數據白化預處理 70
3.5.1 PCA 白化 71
3.5.2 ZCA 白化 72
3.5.3 子空間白化 73
3.6 異常光譜檢測預處理方法 75
3.6.1 馬氏距離法(MHD) 75
3.6.2 局部異常因子方法(LOF) 76
3.6.3 支持向量數據描述方法(SVDD) 76
參考文獻 80
第4章 定性分析的特徵提取方法 83
4.1 線性特徵提取 83
4.1.1 主成分分析(PCA) 83
4.1.2 判別式偏最小二乘回歸(DPLS) 90
4.1.3 線性判別分析(LDA) 93
4.1.4 獨立成分分析(ICA) 100
4.2 非線性特徵提取 105
4.2.1 基於核函式的非線性特徵提取方法 105
4.2.2 非線性流形學習 108
參考文獻 115
第5章 定性判別方法 118
5.1 相似性度量方法 118
5.1.1 歐幾里得距離 119
5.1.2 標準化歐氏距離 120
5.1.3 歐氏平方距離 120
5.1.4 馬哈拉諾比斯距離 121
5.1.5 曼哈頓距離 122
5.1.6 切比雪夫距離 123
5.1.7 閔可夫斯基距離 123
5.1.8 夾角餘弦 123
5.2 有監督學習 124
5.2.1 貝葉斯(Bayes)分類器 124
5.2.2 k近鄰法(k-NN) 129
5.2.3 最小距離分類器(MDC) 130
5.2.4 線性分類器 131
5.2.5 支持向量機(SVM) 134
5.2.6 軟獨立建模分類(SIMCA) 142
5.2.7 logistic回歸和softmax回歸 144
5.2.8 人工神經網路(ANN) 148
5.2.9 深度學習 161
5.2.10 仿生模式識別 173
5.2.11 基於主成分及費歇爾準則的投影方法(PPF) 181
5.2.12 多算法聯用方法 182
5.3 無監督學習 185
5.3.1 k均值聚類(k-Means) 185
5.3.2 層次聚類 187
5.3.3 混合模型聚類 192
5.3.4 Kohonen 網路 195
5.4 譜圖檢索方法 197
5.4.1 譜圖檢索算法 198
5.4.2 譜庫檢索策略 200
參考文獻 202
第6章 定性模型傳遞方法 206
6.1 Shenk’s方法 207
6.2 有限脈衝回響法(FIR) 208
6.3 直接標準化方法(DS) 209
6.4 分段直接標準化方法(PDS) 210
6.5 基於小波變換的模型傳遞方法 211
6.6 普魯克分析法(PA) 212
6.7 典型相關分析法(CCA) 213
6.8 光譜空間轉換法(SST) 214
6.9 基於三維數據分析方法的模型傳遞方法 216
參考文獻 217
第7章 近紅外化學成像定性分析方法 220
7.1 高光譜成像系統及其工作原理 220
7.1.1 系統的主要構成 221
7.1.2 高光譜成像系統數據獲取的方式 224
7.2 近紅外化學成像定性分析流程 226
7.2.1 圖譜融合分析方法 226
7.2.2 高光譜成像系統校正 226
7.2.3 光譜處理與分析 228
7.2.4 圖像處理與分析 230
7.2.5 高光譜圖像數據處理進展 238
參考文獻 239
第8章 農作物種子品質的NIR定性鑑別 242
8.1 概述 242
8.2 在玉米品種鑑別中的套用 243
8.3 在玉米單倍體籽粒鑑別中的套用 263
8.4 在小麥品種鑑別中的套用 268
8.5 在轉基因小麥鑑別中的套用 271
參考文獻 275
第9章 飼料的NIR定性鑑別 276
9.1 概述 276
9.1.1 飼料原料分類 277
9.1.2 違禁添加物及有毒有害物質檢測 280
9.1.3 飼料加工過程分析 285
9.1.4 飼料添加劑檢測 285
9.2 在國產魚粉和秘魯魚粉產地分析中的套用 286
9.3 在DDGS產地分析中的套用 288
9.4 在魚粉/肉骨粉檢測中的套用 291
參考文獻 292
第10章 食品品質的NIR定性鑑別 297
10.1 概述 297
10.2 在酒類品質鑑別中的套用 297
10.2.1 白酒工業的套用 298
10.2.2 葡萄酒工業的套用 302
10.3 在油類品質鑑別中的套用 306
10.4 在果蔬品質評價中的套用 312
10.4.1 果蔬產地和品種鑑別定性分析 312
10.4.2 果蔬儲藏期/貨架期檢測定性分析 315
10.4.3 果蔬缺陷及內部品質定性分析 317
10.4.4 果蔬農殘定性分析 319
10.5 在蜂蜜品質評價中的套用 321
10.5.1 蜂蜜定性快速檢測的意義 321
10.5.2 基於近紅外光譜技術的蜂蜜摻假判別 321
10.5.3 基於近紅外光譜技術的蜂蜜產地和植物源判別 323
10.6 在其他食品中的套用 324
參考文獻 331
第11章 菸草製品的NIR定性鑑別 339
11.1 概述 339
11.2 在捲菸牌號鑑別中的套用 340
11.2.1 建模流程 340
11.2.2 對近紅外光譜儀和化學計量學軟體的一般要求 342
11.2.3 實驗樣品的準備 343
11.2.4 樣品近紅外光譜的測量 344
11.2.5 訓練樣品和驗證樣品的選擇 345
11.2.6 數據預處理 346
11.2.7 類模型的建立和最佳化 347
11.2.8 類模型的驗證 354
11.2.9 類模型的維護 355
11.2.10 套用PLS-DA分類方法的一般經驗 355
參考文獻 355
第12章 中藥屬性的NIR定性鑑別 357
12.1 概述 357
12.2 在山藥道地性鑑別中的套用 359
12.3 在枸杞多產地鑑別中的套用 362
12.4 在硫熏葛根鑑別中的套用 366
參考文獻 370
第13章 化學藥品的NIR定性分析 373
13.1 概述 373
13.2 在藥品生產過程控制中的套用 373
13.3 在藥品流通領域質量監控中的套用 376
13.4 在我國藥品流通領域的套用實例 379
參考文獻 385
第14章 近紅外化學成像定性分析套用 390
14.1 在果蔬外部品質檢測方面的套用 390
14.1.1 概述 390
14.1.2 蘋果早期損傷檢測的套用實例 396
14.2 在果蔬安全品質檢測方面的套用 402
14.2.1 概述 402
14.2.2 果蔬安全品質檢測的套用實例 402
14.3 在飼料安全檢測中的套用 404
14.3.1 概述 404
14.3.2 原始飼料樣品肉骨粉檢測的套用實例 406
14.3.3 豆粕中非蛋白氮檢測的套用實例 408
參考文獻 413
第15章 近紅外光譜大數據云分析平台 417
15.1 概述 417
15.1.1 大數據云平台發展現狀及趨勢 417
15.1.2 近紅外行業數據分析現狀 417
15.1.3 近紅外光譜大數據云分析平台設計 419
15.2 平台結構設計 419
15.2.1 平台結構 419
15.2.2 數據結構 420
15.2.3 硬體結構 423
15.2.4 服務結構 423
15.3 平台標準化設計 424
15.3.1 標準化的意義 424
15.3.2 數據標準化 425
15.3.3 儀器標準化 426
15.3.4 算法標準化 427
15.4 平台安全設計 428
15.4.1 數據存儲安全 428
15.4.2 數據操作安全 428
15.4.3 數據傳輸安全 430
15.5 平台服務功能設計 430
15.5.1 雲服務概述 430
15.5.2 數據操作服務 431
15.5.3 分析服務 431
15.5.4 在線上檢測服務 432
15.5.5 模型服務 432
15.5.6 算法服務 435
15.5.7 開發服務 436
15.5.8 用戶管理服務 436
15.6 基於雲平台的大數據分析 436
參考文獻 436
名詞術語 438
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