【摘要】：食品工業(yè)是人類的生命工業(yè),其發(fā)展水平是反映人民生活水平和國家發(fā)達程度的重要參考指標(biāo)。隨著自動化程度的不斷提高,我國的食品生產(chǎn)已經(jīng)基本完成由手工作坊生產(chǎn)向機械化生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。然而,作為食品生產(chǎn)重要一環(huán)的食品檢測仍多采用人工離線檢測。食品生產(chǎn)檢測有調(diào)控生產(chǎn)、保證品質(zhì)的作用,離線檢測實時性差,且獨立于生產(chǎn)環(huán)節(jié)之外,不能根據(jù)測量結(jié)果及時調(diào)整生產(chǎn)線,因此這種食品檢測模式亟待調(diào)整。與此同時,近年來近紅外光譜檢測技術(shù)因其分析迅速、樣品預(yù)處理操作簡單、無損、污染程度低以及價格低廉等優(yōu)點,在農(nóng)產(chǎn)品及食品檢測領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。近紅外光譜檢測的檢測精度受多元校正模型的準(zhǔn)確度影響很大。然而,在食品生產(chǎn)中,環(huán)境、原料等生產(chǎn)要素變化較大,模型穩(wěn)定性差,經(jīng)常需要重新建�；蚋履Ｐ汀１疚闹荚诳朔t外在線檢測技術(shù)在食品檢測應(yīng)用中存在的模型不穩(wěn)定問題,提高模型自適應(yīng)更新能力,降低模型維護成本,智能化生產(chǎn)線,促進食品生產(chǎn)線的升級改造。具體研究如下:(1)針對食品檢測中全譜更新計算量較大且易引入不相關(guān)波段信息的問題,提出了基于特征波段的遞歸偏最小二乘(Recursive Partial Least Squares,RPLS)算法。該算法在遞歸更新運算前引入波長選擇算法(本文提出一種新的波長選擇算法——最小冗余最大相關(guān)算法),隨后在特征波段的基礎(chǔ)上進行遞歸更新。通過在黃酒氨基酸態(tài)氮檢測及小麥籽粒蛋白質(zhì)含量檢測模型更新中應(yīng)用所提算法,使近紅外在線檢測的預(yù)測精度較原全譜遞歸更新方法有了一定提高。(2)針對食品檢測中初始樣品庫完備性而導(dǎo)致的全局模型精度較低的問題,研究了即時學(xué)習(xí)框架在近紅外模型更新中的應(yīng)用。本文通過對即時學(xué)習(xí)框架中相似度計算方法的優(yōu)化,提出引入最大信息系數(shù)(Maximal Information Coefficient,MIC)對波長重要程度進行評估,并以此對光譜加權(quán)后進行后續(xù)相似度等計算。通過在黃酒酒精度檢測模型中應(yīng)用所提算法,有效提高了近紅外檢測精度。(3)更進一步,針對食品檢測模型更新中遞歸更新和即時學(xué)習(xí)框架均存在必要性的問題,通過矩陣形式將兩種方法融合,同時從時間和空間兩個維度更新。此外,考慮到食品檢測中保留初始樣品庫的需求,提出一種新的模型更新算法——改進的遞歸局部加權(quán)偏最小二乘(Modified Recursive Locally Weighted Partial Least Squre,m-RLWPLS)算法。將改進的m-RLWPLS算法應(yīng)用于黃酒總酸檢測模型更新,顯著提高了近紅外檢測效果。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN219;TS207.3
【圖文】：

第二章 近紅外光譜檢測原理近紅外檢測技術(shù)作為一種重要的分析技術(shù)，在石化、化工、食品等多個領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。本章將詳細介紹 NIR 技術(shù)的檢測原理、常用化學(xué)計量學(xué)方法以及模型更新相關(guān)概念，為讀者更好地理解下文所提的模型更新算法作背景鋪墊。2.1 近紅外光譜檢測原理近紅外(Near Infrared，NIR)光的本質(zhì)是一種電磁波，按照美國材料試驗學(xué)會的定義，波長在780-2526納米區(qū)間內(nèi)的波段為近紅外光譜區(qū)。近紅外區(qū)域常分為短波近紅外(780-1100nm)和長波近紅外(1100-2526nm)兩個區(qū)塊。NIR 主要由分子間振動引起，其譜區(qū)與有機分子中含氫基團(O-H、C-H、N-H)的合頻和各級倍頻吸收區(qū)一致，通過掃描樣品的NIR 光譜即可得樣品有機分子含氫基團的特征信息，因此在關(guān)注含氫基團信息的食品、農(nóng)業(yè)、制藥、石油礦物等行業(yè)的檢測中應(yīng)用廣泛[24]。電磁波波長分布范圍極廣，各部分間的性質(zhì)差異較大，本文所關(guān)注的 NIR 為位于紫外光與紅外光之間的波段，如圖 2-1 所示。

圖 3-1 互信息與信息熵關(guān)系圖息量多少的度量稱作信息熵。信息熵表征了所含信息量就越少，信息熵就越小。設(shè)光譜它們的邊緣概率分布為p ( x ), p( y )，聯(lián)合概率定義為[5]：H ( ) p ( )log p( )d x x x x H ( ) p ( )log p( )d y y y y x不確定度的減小程度稱為互信息，可用以描可以得出波長x與目標(biāo)理化值y間的關(guān)系：I ( x , y ) H ( x ) H ( y ) H( x, y )y完全相關(guān)時，它們的互信息最大，而當(dāng)x和度，此情況下它們的互信息最小。與相關(guān)關(guān)性評價，是一種更為廣義的相關(guān)性評價指自信息H(X)自信息H(Y)

21圖 3-4 小麥籽粒特征波段（siPLS 波長選擇算法）由表 3-1 可見，使用全譜固定模型時，由于檢測間隔兩周，受儀器漂移等因素影響，型預(yù)測精度相對其他方法較低。使用基于特征波段的固定模型后，由于濾除了 60%的相關(guān)性光譜，模型精度有所提升，RMSEP 下降 15%。遞歸算法加入了新樣品信息，比于固定模型，能不斷更新模型以匹配新樣品的微小變化。使用全譜 RPLS 后，RMSEP至 0.4784，較原固定模型下降 31%，RPD 上升至 3.6，達到定量分析較優(yōu)水平（RPD3）。使用基于特征波段的 RPLS 后，RMSEP 進一步下降，RPD 達到 4.1。且由于僅用了特征波段的光譜數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量降至原 40%，遞歸計算均在簡化模型的基礎(chǔ)上運行，算效率較全譜遞歸大幅提高。

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本文編號：2799638