2009
2. 广西大学糖业工程技术研究中心, 南宁, 530004
2. Research Center of Sugar Engineering, Guangxi University, Nanning 530004
现有的制糖行业的测定方法存在测定影响因 素多，误差范围较大，操作较繁琐等缺点，急需 进行改进。采用近红外光谱（NIRS）分析，可以 极大缩短分析时间，降低分析费用，同时减少人 工和环境污染。NIRS 中重要的组成部分是数学模 型的建立，现在常用的定标建模方法是主成分回 归法（PCR） ，多元线性回归法（MLR）和偏最小二 乘法（PLS） ，但是在线分析时变现不好，所以人 工神经网络（ANN）被引入。
ANN 是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信 息处理系统，在功能上具有某些智能特点，例如 联想记忆功能、分类与识别功能、优化计算功能、 非线性映射功能等[1]。与常规算法相比，具有巨 量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线 性、自学习性及自适应性等特点。由于在实际工 作中，近红外吸收光谱参数与样品含量化学测定 值之间具有一定的非线性，特别是当样品的含量 范围较大时，非线性更明显，因此之前常用的线 性回归建模方法 MLR、 PCR 和 PLS 已经得不到理想 的分析模型，所以 ANN 的非线性映射能力更适合 建立非线性模型。
ANN-NIRS 在制糖工业的应用还未见报道，首 先介绍它在其他行业的应用情况，一类是聚类分 析，另一类是定量分析。
Xiaping Fu 等在用盖然神经网络（PNN）建 模前先使用主成分分析（PCA） ，结果显示大量的 光谱数据的维数被降低，PCA-PNN 模型表现最好。 Jagdish C. Tewari 等利用 FT-NIR 联合遗传算法 的 ANN 很好的鉴别柑桔的原产地和种类。Xiaoli Li等利用光谱预处理方法消除系统噪声和外部干 扰利用鉴别的精度评价各种预处理方法，通过优 利用鉴别的精度评价各种预处理方法，通过优化 后的 ANN 模型有好的分类精度，三个种类的预测 集的鉴别准确度是 77.3％。利用鉴别的精度评价 各种预处理方法，通过优化后的 ANN 模型有好的 分类精度，三个种类的预测集的鉴别准确度是 77.3％。刘波平[2]等利用 PLS 联合广义回归神经 网络（GRNN）对土豆样品建立起粗纤维、淀粉、 蛋白质含量的预测校正模型，用 PLS 将原始数据 压缩主成份， 取前 3 个主成分的 12 个特征吸收峰 输入 GRNN 网络。 何勇等首先利用 PCA 得到的载荷 图得到对于苹果品种敏感的特征波段，用特征波 段图谱作为神经网络的输入建立三层 BP-NN 模 型，品种识别准确率达到 100％。林敏等利用离 散余弦变换和 BP-NN 建立了玉米的近红外光谱与 其成分含量（淀粉、水分、蛋白质和油）之间的 数学模型。
Roman M. Balabin[3]等以汽油 NIRS 为基础利 用 MLR、PCR、PLS、Poly-PLS、Spline-PLS 和 ANN 六种方法分别建立校正模型进行比较，每个方法 都寻找最佳的校正参数。ANN 对解决模型建立过 程中出现的问题有明显的优势， 也是最有效模型。 张银等通过测定润滑油的流动性、苯和甲苯的回 收率及相对标准偏差两个实例，分析了人工神经 网络 BP 算法的适用性，并指出 ANN-NIRS 解决非 线性数据处理方面优势明显。吴立军等采用 ANN 建立了不同共混比的 ABS/PC 样品与共混比的定 量校正模型， 并对校正模型的准确性进行了验证。 施彦等采用小波变换对 NIRS 进行预处理， 用以消 除噪声，减少变量个数，提出一种新的 ANN 校正 模型－基于改进贪心法的选择性神经网络二次集 成，用于提高 ANN 的泛化能力。Flavia C.C. Oliveira 等应用 FT-NIRS 和 FT-Raman 鉴别掺有 植物油的 B2和 B5混合油，分别用 PLS、PCR、ANN 模型，通过外部验证发现 ANN / FT-Raman 有最佳 的准确性。
A. Jimenez[4]等建立 ANN 模型用于两段式橄 榄油生产过程中产生的橄榄油渣的水分和脂肪含 量的实时预测，结果显示三层 ANN 模型有很好的 预测能力。Fernando A. Inon 等提出利用 MIR 和 NIR 光谱联合测定啤酒的重要质量参数（原抽提 物，真抽提物和乙醇量） 。用群聚类分析筛选校正 集和验证集，NIR-MIR 联合使用有比较好的预测 能力。Yongni Shao 等建立 PC-ANN 模型预测酸奶 糖分和酸度，主成分数被作为 ANN 输入层的输入 节点数，调整了输入节点数，隐藏节点数，学习 率和网络容量后，结果显示出对糖分和酸度的良 好预测能力。J. Moros[5]等提出基于 FT-NIRS 和 ANN 的快速无损检测巧克力的方法，为了应对反 射光谱的非线性，ANN 被用来对数据进行处理， 预测结果准确。 陈达等针对烟草样品的 NIRS 与其 总糖含量非线性相关的特点，提出了一种混合算 法用于建立 NIRS 的非线性模型。该算法结合了 PLS 和 ANN， 所建的非线性参数模型的预测结果有 明显的改善。黄敏等提出了结合 PLS 和 ANN 综合 预测婴幼儿奶粉品种的新方法，用 PLS 提取主成 分作为输入，以奶粉品种作为输出。
Pascal Chalus[6]等研究使用 NIRS 的小波变 换后对商业药片建立常规 PLS 和 ANN， ANN 模型 具有高效校正，相关系数达到 0.996。Lingzhi Zhao 等用 124 个灭滴灵药片样品扫描获得短波 NIRS，一阶求导，二阶求导，标准正态化（SNV） 和多元散射校正（MSC）都被用于光谱预处理中， 用 ANN 对光谱进行分析。赵琛等提出用 BP-NN 建 立了 NIRS 数据与氨基酸、 精氨酸和总氨酸含量间 的定量关联模型，通过比较不同的光谱预处理方 法及光谱范围，结果均优于 PCR 和 PLS 等线性模 型。刘雪松等将 NIRS 与 ANN 相结合，研究提出一 种基于自组织映射网络的 NIRS 神经元分类模型， 其分类正确率达到 96.4％。刘名扬等用 ANN 解析 Cofrel 药品的 NIRS，实现了对其有效成分磷酸 苯丙哌啉的精确快速定量测定。高鸿彬等研究采 用 NIRS 结合小波变换-ANN 用于烟酸片的无损含 量测定。
最近十年广西大学的卢家炯教授和黎庆涛[7] 副教授对 NIRS 应用在制糖工业做了大量的工作， 从开始阶段的实验室快速分析到现在的在线分 析。在广东华海糖业有限公司的实际应用中发现 在实验室分析时，实验环境良好，影响因素成线 性，常用的线性建模方法表现良好；但是在线分 析时，车间环境复杂，振动大，噪音多，对光谱 的影响成非线性，线性建模方法表现并不理想， 这点也已经在广西凤山糖厂 2007/08 年榨季的现 场试用中发现。鉴于其他行业的应用情况，发现 ANN 在处理非线性数据方面优势明显，由此可预 见用 ANN-NIRS 建模可以解决在线分析的问题。 通 过 NIRS 进行快速分析、ANN 建立准确模型，这样 就可以实现在线快速分析，及时反馈结果作为车 间调整生产的参考依据。如果再联合计算机自动 控制技术，就可以实现生产过程的自动控制，这 些在发达国家的制糖工业已有应用，也是我国制 糖工业稳定生产，提高效率，降低成本的发展方 向。 所以 ANN-NIRS 在制糖工业中具有良好的发展 前景和推广价值。
| [1] | 朱大奇,史慧,人工神经网络原理及应用[M]. 北京:科学出版社,2006:1. ( 1)
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| [2] | 刘波平,秦华俊,罗香,等,基于偏最小二乘与广义回归神经网络的近红外光谱测定土豆中3种营养成分的研究[J]. 光谱学与光谱分析,2007.26(9):38-41. (1)
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| [3] | Balabin Roman M.,Safieva Ravilya Z.,Lomakina Ekaterina I..Comparison of linear and nonlinear calibration models based on near infrared (NIR) spectroscopy data for gasolino properties predict ion[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,2007.88:183-188. (1)
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| [4] | Jimenez A.,Beltran G.,Aguilera M.P.,et al.A sensor-software based on artificial fleural network for the optimization of olive oil elaboration proces S[J]. Sensors and Actuators B,2008,129:985-990. (1)
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| [5] | Moros J.,Inon F.A.,Garrigues S.,et al.Near-infrared diffuse reflectante Spectroscopy and neural networks for measuring nutritlenal parameters in chocolate samples[J]. Analytica Chimica Acta,2007.584:215-222. (1)
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| [6] | Chalus Pascal,Walter Serge,Ulmschneider Michel.Combined wavelet transformartificial neural notwork use in tablet aetive content determination by nearinfrared spectroscopy[J]. Analyt ica Chimica Acta,2007,591:219-224. (1)
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| [7] | 黎庆涛,白燕,蔡惠贤,等,近红外光谱法旁线测定甘蔗糖厂混合汁糖度的应用研究[J]. 广西轻工业,2007,23(9):1-2. (1)
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