吴胜男
- 作品数：17 被引量：104H指数：6
- 供职机构：北京工商大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金北京市优秀人才培养资助北京市教委科技计划面上项目更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程农业科学理学更多>>
- 基于近红外光谱的淀粉含水量快速检测研究被引量：3
- 2011年
- 运用近红外光谱分析技术检测淀粉的含水量,收集了国内常用的不同种类的淀粉,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用偏最小二乘法(PLS)进行定量分析研究。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关系数R2达0.9912,预测均方根误差RMSEP为0.0784,偏差为0.132。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测淀粉含水量是可行的。
- 孙晓荣刘翠玲吴静珠董秀丽吴胜男
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法淀粉含水量
- 近红外和高光谱技术用于小麦籽粒蛋白含量预测探索被引量：17
- 2013年
- 以57份小麦籽粒为样本,分别采用Vertex 70傅立叶近红外光谱仪(单籽粒测样附件)和近红外增强型高光谱成像系统采集光谱,建立预测小麦籽粒蛋白含量的模型。基于近红外的小麦单籽粒模型相关系数为0.52,交叉校验均方根误差为0.807;而基于高光谱建立的模型相关系数为0.81,交叉校验均方根误差为0.7035。结果表明:在样本量少且为籽粒形态时,可优先考虑高光谱技术替代传统的近红外单籽粒采样模式来检测样本内部品质,但其实用性还有待进一步验证。若深入结合图像信息,高光谱技术在农产品内外品质检测方面有更广阔的应用。
- 吴静珠吴胜男刘翠玲陈兴海高峰
- 关键词：近红外小麦籽粒蛋白
- 近红外光谱奇异样本剔除方法研究被引量：21
- 2014年
- 采用近红外光谱分析技术建立面粉校正模型,对面粉中灰分含量进行定量分析,并对异常样本进行剔除.试验中采用马氏距离法和蒙特卡洛采样法分别对异常样本进行了剔除,结果表明:用马氏距离法剔除异常样本,当权重系数为1.5,剔除样本数为3时,得到最好结果,相关系数(R2)为92.67,交互验证均方差RMSECV为0.048 5;MCCV法剔除异常样本,剔除样本数为3,得到最好结果,相关系数(R2)为94.64,交互验证均方差RMSECV为0.041 1.故马氏距离法剔除异常样本能在一定程度上提高校正模型的精度和预测精度,但MCCV法剔除异常样本后模型精度和预测精度优于马氏距离法.
- 刘翠玲胡玉君吴胜男孙晓荣窦森磊苗雨晴窦颖
- 关键词：近红外光谱灰分
- 小麦面粉中不安全因素测定方法的研究进展被引量：6
- 2012年
- 介绍了小麦面粉市场上出现的各种不安全因素;综述了对面粉中滑石粉、过氧化苯甲酰所采取的主要检测方法,如气相色谱法、液相色谱法、化学法、分光光度法等,并比较了各方法的优缺点;提出了近红外光谱技术与其他分析方法相结合,利用化学计量方法建立校正模型,从而实现对小麦面粉品质的快速检测.
- 董秀丽刘翠玲吴胜男
- 关键词：面粉滑石粉过氧化苯甲酰近红外光谱技术
- 基于近红外和中红外光谱技术的小麦粉品质检测及掺杂鉴别方法被引量：13
- 2014年
- 针对国家标准法检测小麦粉品质的传统方法存在一定缺陷,提出基于近红外光谱和中红外光谱技术快速检测面粉的方法,并基于偏最小二乘法建立了矫正模型,对小麦粉的灰分、水分、面筋品质指标进行了分析。对于小麦粉的掺杂鉴别问题,基于标准法测光谱距离建立了聚类分析模型,结果表明,可实现对小麦面粉品质的快速检测及掺杂鉴别。
- 徐一茹刘翠玲孙晓荣吴胜男董秀丽
- 关键词：小麦粉近红外光谱中红外光谱偏最小二乘法聚类分析
- 微量农药溶液近红外光谱PLS模型的不同预处理方法对比研究被引量：5
- 2012年
- 比较了常用的多种预处理方法对近红外光谱技术(NIR)检测微量农药溶液含量的影响,使用偏最小二乘法(PLS)分别对各预处理方法处理后的数据建立了数学模型,利用两种不同农药初步探讨了数据量对PLS建模结果的影响。结果表明:矢量归一化(SNV)对26个微量毒死蜱溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9957,RMSECV=0.182,预测集参数为R=0.9992,RMSEP=0.0802;减去一条趋势线对20个微量炔螨特溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9925,RMSECV=0.649,预测集参数为R=0.9952,RMSEP=0.646。26个样本的微量毒死蜱溶液PLS建模结果优于20个样本的微量炔螨特溶液。
- 索少增刘翠玲吴静珠孙晓荣吴胜男
- 关键词：近红外光谱预处理偏最小二乘毒死蜱炔螨特
- 基于BP神经网络检测面粉中滑石粉含量的研究被引量：2
- 2012年
- 利用近红外光谱技术对掺杂滑石粉的小麦面粉进行了检测,采用多元散射校正对谱图进行预处理,利用BP神经网络中的SCG反向传播算法训练函数建立了面粉中滑石粉的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析,分析结果为R2=0.997 3,RMSEC=0.436 7,RMSEP=1.708 8.结果表明,BP神经网络结合近红外光谱技术检测面粉中滑石粉含量具有快速、精度高、泛华能力强的优点,可用于面粉中滑石粉含量的快速准确检测.
- 刘翠玲董秀丽孙晓荣吴静珠吴胜男
- 关键词：BP神经网络近红外光谱滑石粉小麦面粉
- 近红外光谱快速检测小麦面粉中滑石粉含量研究——基于PLS被引量：4
- 2013年
- 应用近红外光谱技术分别对含滑石粉的小麦面粉样品进行快速检测,对使用不同方法预处理后的光谱采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型。同时,比较各个模型内部交互验证均方根误差(RMSECV)、交互验证预测值与真实值间的相关系数(R2)和外部均方根误差(RMSEP),选取最优模型。实验表明:使用多元散射校正预处理方法所得效果最好,应用近红外光谱在分析检测小麦面粉中滑石粉含量方面有广阔的应用前景。
- 刘翠玲董秀丽孙晓荣吴静珠吴胜男
- 关键词：小麦面粉滑石粉近红外光谱偏最小二乘法
- 基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法被引量：6
- 2013年
- 针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)及BP神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的决定系数R2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.055 3,总偏差为0.0279 3;用BP神经网络预测总偏差为0.036 7。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。
- 刘翠玲吴胜男孙晓荣吴静珠董秀丽
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法BP神经网络面粉灰分
- 基于NIR的小麦粉异常样本剔除方法研究被引量：9
- 2014年
- 近红外光谱定量分析的过程中,异常样品的干扰是影响分析模型的重要因素,因此异常样品的判别与处理是提高模型预测能力的一个重要步骤。选取古船面粉厂150个面粉样本,运用马氏距离法和蒙特卡罗交叉验证法(MCCV)分别对异常样品进行了判别和剔除,用剔除样本前后的交互验证均方差RMSECV和预测均方差RMSEP作为评价指标。结果表明,经过马氏距离和MCCV两种算法筛选后,预测精度均得到了提高。同时,对两种方法进行比较,得出适合小麦粉异常样本的剔除方法,提高了后期所建定量分析模型的精确性和可靠性。
- 刘翠玲孙晓荣吴静珠吴胜男苗雨晴
- 关键词：小麦粉近红外光谱
