近红外光谱和化学计量学对不同产地不同产期当归的定性研究

采用近红外光谱技术结合化学计量学,对来源于不同产地不同产期的136个当归样本进行快速、无损的定性研究.将当归样本粉碎后,采用光纤漫反射采集近红外光谱,并对光谱进行主成分分析(PCA)、结合随机森林建立当归的定性模型,同时对比分析了不同光谱预处理方法(未处理、变量标准化十一阶导数、变量标准化十二阶导数)对鉴别结果的影响....     

不同近红外光谱仪用于酒石酸美托洛尔片厂家鉴别的对比研究

建立近红外光谱定性分析模型,用于酒石酸美托洛尔片厂家的快速鉴别。采用Antaris Ⅱ傅里叶变换近红外光谱仪和Micro NIR1700型微型近红外光谱仪两种仪器对来自四个生产厂家的66个批次的酒石酸美托洛尔片进行近红外光谱的采集,选用随机(random sampling,RS)法进行样品集的划分,得到校正集样品44个、验证集样品22个,选择一阶导数Savitzky-Golay15(SG15)点平滑、标准正态变量变换(SNV)作为预处理方法,根据不同类样本间光谱的差异结合谱带特征吸收的方法分别选择6 468～7 104和6 468～7 156 cm-1作为建模光谱区间,建立两种采样仪器的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。模型的混淆矩阵结果显示两种仪器采集的近红外光谱建立的定性分析模型能够快速、有效的鉴别不同厂家的酒石酸美托洛尔片,模型的准确率和否定率均达到100%。该研究有效证实了近红外光谱分析技术用于酒石酸美托洛尔片厂家定性鉴别的可行性,另外,该研究中采用了目前商业化最小、便于携带的Micro NIR1700型微型光谱仪,为药品的快速现场筛查提供了很好的启示。     

可见-近红外漫反射光谱技术对羊毛和羊绒的鉴别研究

应用可见-近红外漫反射光谱技术对甘肃不同地区的130个羊毛和羊绒样品进行定性鉴别研究。结果表明：采用主成分-马氏距离聚类判别分析法,羊毛和羊绒样品界线;主成分回归分析技术结合多元离散校正、一阶导数等预处理方法,以及最佳主成分因子为8、不确定因子为1.00等参数,建立的定性鉴别模型预测性能较好,外部验证正确率为100%。说明利用可见-近红外漫反射光谱定性分析技术可以快速鉴别羊毛和羊绒。     

近红外光谱结合随机森林算法：一种快速有效的附子产地溯源策略

可靠的原产地认证方法对于保护指定产地的高价值中药材（例如道地药材、地理标志产品等）至关重要。附子作为著名的传统中药和川产道地药材，疗效显著，临床应用广泛，在国内外市场需求量很大。不同产地的附子疗效和价格有所不同，大众很难通过传统经验进行准确鉴别，基于植物代谢组学模式下的质谱检测技术，测试样本制备过程繁琐冗长、操作复杂、检测时间长，且重现性偏低。近红外光谱作为一种成熟、快速、无损的检测技术，被机器学习集成后为中药材在线质量监管和控制带来新途径。基于近红外光谱技术结合随机森林算法建立了一种不同产地附子无损鉴别模型。在四川、陕西和云南等主要栽培区域共采集了255份附子样本，采用傅里叶变换近红外光谱获得所有样本的漫反射光谱信息。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰，并筛选出最佳预处理方式，以此为输入指标建立随机森林模型。采用灵敏度、特异度和平衡精度等指标评价了模型的综合性能。结果表明：Savitzky-Golay平滑+多元散射校正为最佳预处理方式；仅采用全波长数据，RF模型对3组省级的样本的预测准确率超过了90%，预处理后预测准确率达98.39%；对于市/县一级样本，RF模型同样具有优秀的判别能力，准确率大于75%。模型对道地产区周边栽培区域的样本，识别率达100%。过滤出前100个特征波数，重新优化模型，模型对各市/县级区域的识别精度超过85%，尤其是对一些产自高原样本的识别能力得到了明显提升。研究中采用了环境友好型溯源策略，分析速度更快，样品损失更少，精度更高，为不同产地附子快速、高效的鉴别提供了新模式，为后续附子及其相关炮制品的鉴别和溯源提供了参考。     

基于LVQ与SVM算法的近红外光谱煤产地鉴别

传统煤产地鉴别方法一般以发热量、挥发分、粘结指数、哈氏可磨指数和坩埚膨胀序数作为分类指标,过程复杂耗时较多、耗费巨大的人力、物力并且无法直接快速的得到煤样产地等问题,借助近红外光谱技术快速无损检测的优势,利用基于SVM的留一算法对光谱数据集进行异常样本剔除,得到包含正确光谱信息的煤样光谱数据集,构造基于SVM算法与LVQ算法的定性分析模型,完成基于近红外光谱分析技术的煤产地的快速鉴别,无需对煤样的各种指标进行汇总并且人为预测。针对SVM分析模型中存在随机参数优化问题,引入PSO算法对SVM模型中的损失参数C和核函数半径g进行改进,得到最优参数,最后引入计算准确率的方法对比以上模型并进行评价分析。实验一共收集了加拿大、俄罗斯、澳大利亚、印度尼西亚、中国内蒙等5个地区的煤样光谱数据集,数据集共计305组煤样样本,其中异常样本共计10组,分别选择各国煤炭光谱的前31组作为训练样本,后6组数据作为测试样本,结果表明各分类模型的分类准确率均能达到75%以上,其中基于PSO算法改进的SVM分析模型的准确率可达到96.67%,仅一个样本出现问题,可快速高效地实现基于近红外光谱分析技术的煤产地的鉴别。     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

样品表面近红外光谱结合多类支持向量机快速鉴别枸杞子产地

采用便携式近红外光谱仪采集枸杞子表面不同部位的近红外漫反射光谱,结合多类支持向量机算法对枸杞子产地进行快速无损辨识。以识别率为评价指标进行光谱预处理方法的选择,为了消除样本划分偏性对结果的影响,本研究通过重复划分样本集多次建模与预测,利用识别率的统计结果考察各个光谱采集部位的建模结果。实验结果表明,原始数据经二阶导数加SG平滑处理后,所建模型具有良好的产地预测性能。除了枸杞子顶端部位外,其他部位模型的稳定性及准确性均较好,其外部验证识别率的中位数与平均值均大于97%。这表明利用枸杞子样品表面近红外光谱可实现产地的准确鉴别,便携式近红外光谱技术可作为中药材流通环节中的有效监控手段。     

基于近红外光谱技术的小麦条锈病和叶锈病的早期诊断

为实现小麦条锈病和叶锈病的早期诊断,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)建立了一种鉴别这两种病害的方法。试验将150片小麦叶片(健康叶片、条锈病潜育叶片、条锈病发病叶片、叶锈病潜育叶片、叶锈病发病叶片各30片)分为5类,扫描获得近红外光谱,建立小麦叶片DPLS近红外光谱鉴别模型。原始光谱数据经二阶导数处理后,在4 000～8 000 cm-1范围内,当利用不同建模比建模时,建模集的平均识别率为96.56％,检验集的平均识别率为91.85％,证明了模型的稳定性。当建模比为2∶1、主成分数为10时,模型识别效果较好,建模集的识别准确率为97.00%,检验集的识别准确率为96.00%。表明应用近红外光谱技术建立的小麦条锈病和叶锈病早期诊断的定性鉴别方法是可行的。     

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法.对黄芩苷含量在12.24%～21.34%,总黄酮含量在16.08%～26.52%范围内的61个不同产地的黄芩,选择在8 000～4 000 cm-1范围内的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)比较不同光谱预处理方法建市的校正模型,结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法.黄芩苷校正集相关系数(r)为0.902 4,校正集标准偏差(SEC)为1.01,预测集标准偏差(SEP)为0.876 4;总黄酮校正集相关系数(r)为0.952 7,校正集标准偏差(SEC)为0.785,预测集标准偏差(SEP)为0.521 1,该方法快速简便,适合于黄芩中主要活性成分的快速分析.