近红外光谱分析技术进展及其在烟草行业中的应用

对国内外近红外光谱的发展现状、分析技术特点、分析仪器、近红外光谱中常用的化学计量学方法以及近年来近红外光谱在烟草行业中的应用等几个方面进行了较详细地综述,认为近红外光谱分析技术在烟草行业中正扮演着越来越重要的角色,具有十分广阔的应用前景.     

近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展

评述了我国近五年来(2009年—2013年)近红外光谱分析技术的研究与应用进展,内容涉及软硬件研发、方法研究、以及诸多领域的应用开发等方面,并对今后我国近红外光谱技术的发展方向提出了建议。引用文献209篇。     

近红外光谱分析技术

介绍了近红外光谱分析技术的工作原理,阐述了其数学模型的建立及分析过程,总结了现有常用的化学计量学方法及各自的优点,最后简单的概括了近红外光谱分析技术的应用,尤其是在制药方面的应用.     

化学计量学在近红外光谱定性分析中的应用

近红外光谱的多元特性使得它特别适合于应用化学计量学技术进行物质的分析。本文讨论了判别分析技术在近红外光谱定性分析中的应用,结果表明应用相关的化学计量学方法采用近红外光谱进行物质的定性分析是可行的。     

近红外光谱技术在土壤养分分析中的研究进展及应用前景

精准农业是近年来国际上农业科学研究的热点领域,是现代信息技术和传统农业紧密结合的产物。近红外光谱技术(NIRS)作为一种无损、实时、准确的分析手段,在土壤学领域的应用逐渐得到了人们的重视,是实现精准农业的有效手段之一。对其目前在土壤学领域的应用进行了介绍和分析,认为NIRS在土壤学领域的发展方向应该是田间信息实时采集技术,即在田间条件下利用便携式NIRS分析仪对土壤养分和农作物苗情进行实时分析和处理,另外NIRS还可以与空间遥感技术相结合,宏观掌握农作物所需营养及其长势信息,从根本上改变我国粗放型农业现状。     

近红外光谱分析技术的一些数据处理方法的讨论

介绍了近红外光谱分析的技术原理,常用的几种建模方法以及各自的特点。同时,阐述了光谱的预处理,其中的小波变换方法是一种新的数学工具,有着广泛的应用前景。     

多任务最小二乘支持向量回归机及其在近红外光谱分析技术中的应用研究

在近红外光谱定量分析中,许多模型分开考虑各种样品成分含量,失去了样品成分间潜在的联系.针对该问题,文章将建模分析每种样品成分含量的问题看作一个任务,将同时建模分析所有样品成分含量的问题转换为多任务学习问题.在LS-SVR的基础上,提出了多任务LS-SVR(MTLS-SVR),并给出一种有效的大规模问题求解算法.最后,以高粱样品数据集为实验材料,建立了三种样品成分(蛋白质,赖氨酸及淀粉)的同时定量分析模型.三种样品成分的预测值与实际值的平均相对误差分别为1.52%,3.04%和1.01%,相关系数分别为0.993 1,0.894 0和0.940 6,经分析比较,发现MTLS-SVR模型优于PLS,LS-SVR以及多因变量LS-SVR(MLS-SVR),从而验证了MTLS-SVR模型的可行性和有效性.     

近红外光谱逆回归降维定量分析模型

在近红外光谱定量分析中,由近红外光谱数据的高维特点引起的复共线性,是利用化学计量方法建模经常遇到的问题,可利用一种新的逆回归方法处理这一问题.该方法首先利用自变量X和因变量Y的相关性质降维,找到真正与回归函数有关的X的线性组合,再利用新找到的低维变量估计回归函数.文中以103个玉米样品为实验材料,随机选择其中70个玉米...     

近红外光谱技术在食用油掺伪检测中的研究进展

食用油是日常饮食的必需品,可以为人体提供热能和脂肪酸,是促进脂溶性维生素吸收的重要有机物。随着人们生活水平的提高,高档食用油已走进大众百姓的餐桌,并深受欢迎和喜爱。由于高档食用油市场售价高,一些不法厂商为牟取暴利,在高档食用油中掺入廉价食用油进行出售,导致食用油掺伪事件时有发生,已引起政府和民众的广泛关注。为保障消费者的合法利益和维护正常的食用油市场秩序,快速有效地检测食用油掺伪已刻不容缓。近红外光谱技术以其简便、快速、无损、无需样品预处理的特点,被广泛应用于食用油掺伪分析。概述了近红外光谱技术的基本原理,综述了近十年来近红外光谱技术在橄榄油、山茶油、芝麻油、核桃油等食用油的掺伪检测研究进展,包括采用不同的试验装置与试验方法、数据处理方法包括预处理、特征波长选择及建模方法,对二元、三元及多元食用油掺伪进行检测研究,从试验方法及数据处理等角度提高食用油掺伪检测的精度与适用范围,以期建立较为有效的食用油掺伪定量检测与定性鉴别模型。总结了食用油掺伪近红外光谱检测目前存在的问题,包括食用油掺伪检测机理不明晰,制备的掺伪食用油样本难以满足实际的复杂掺伪形式,采用取样方式的掺伪检测仅能实现现场部分...     

近红外光谱判别分析滤波器的设计与应用

近红外光谱(NIRS)在定量和判别分析中已得到广泛应用,化学计量学在其中发挥了重要作用,但仍需要建立基于新原理的方法,简化数据处理和建模过程,使近红外光谱分析更加方便、更加快速.多元光学计算(M O C)技术通过设计合适的光学滤波器可以在光谱测量的同时,根据光谱的整体形状得到定性定量结果.作为一种新的测量和计算方式,近...     

近红外光谱分析技术及其在烟草行业中的应用

简要介绍了近红外光谱分析技术的特点和仪器,对近年来近红外技术在烟草行业中的应用和发展进行了较详细的综述,认为近红外光谱分析技术在烟草行业中正扮演着越来越重要的角色,而且具有十分广阔的应用前景.     

近红外光谱技术在烟草领域的应用进展

本文对国内外NIR在烟草行业的研究、应用作了较详细的综述.国内相关研究起步较晚,近几年来,涌现了大量的有关NIR在烟草行业中的应用研究报告,研究的范围也渐趋广泛,NIR光谱技术是一种测定烟草整个制品的技术,值得深入研究.引用文献48篇.     

近红外光谱的数据预处理研究

进行了小麦样品近红外光谱数据的预处理研究,一般仪器记录的样品近红外光谱数据中包含有一系列噪声和干扰信号,因此适当的预处理是进行后续光谱定标、建模及模型传递的基础,对可靠地获得准确分析结果具有很重要的作用。结合小麦样品蛋白质含量近红外光谱分析工作,对由近红外光栅光谱仪和傅里叶变换近红外光谱分别记录的66种小麦样品光谱数据,采用高斯一阶、二阶导数小波变换方法进行了预处理。对比常用的一阶差分预处理,证明高斯函数导数小波变换方法是十分有效、实用的,预处理后光谱曲线非常光滑、噪声消除效果明显,富含有用光谱分析信息的区域更加清晰显示,因而非常有助于后续的光谱定标、建模和模型传递工作。     

温度对叶片近红外光谱的影响

近红外光谱分析技术是发展最快的定性和定量分析技术之一,在各个领域得到了广泛应用。但近红外谱区自身信息的特点决定了其吸收强度弱、信噪比低、谱峰严重重叠等缺点,这使得近红外光谱易受样品来源、样品种类、样品状态、装样条件和样品温度等的影响,造成光谱的不确定性。文章以温度对叶片近红外光谱的影响为研究内容,详细考察了不同温度下样品的叶绿素的校正和预测模型。结果发现温度对模型精度有一定的影响,样品的温度在10和20℃下模型的精度较高,10℃下模型精度效果最好,但是所用的主成分也较多。当实验温度达到25℃时,模型的校正和预测精度都相对较差。利用判别分析对各个温度下的光谱进行分类。发现20℃下采集的光谱没有分到其他温度区外,其他的都有不同程度的跨区,这说明除20℃外,其他温度下测得的光谱差异不明显。试验对叶片近红外检测的条件和应用做了初步的探索性工作,为今后提出温度修正模型提供理论基础。     

小波变换在近红外光谱分析中的应用进展

小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。     

基于近红外光谱的生药醇提物抗氧化性预测

应用近红外光谱技术,以偏最小二乘算法,计算预测了37种生药药材甲醇提取物的抗氧化活性。以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,考察、比较了光谱预处理方法对模型效果的影响,以预测误差均方根(RMSEP)和相对分析误差(RPD)考核了样本的预测效果,采用1,1-二苯基-2-苦肼基(DPPH)法进行了验证。研究表明,采用一阶导数+矢量归一化预处理法和筛选的近红外波段建模,预测性能最优,校正模型的R2为0.896 0,RMSECV为4.35%;预测样本的RMSEP为3.62%,RPD为2.38。近红外光谱分析技术便捷快速,可信度较高,可以用于生药抗氧化性质的整体评价。     

红木的近红外光谱分析

红木珍贵、种类多,大多数人对红木种类及真伪难以或无法鉴别.利用近红外光谱技术对国家标准中八类红木的近红外光谱进行分析,研究结果表明:(1)近红外光谱与红木色度学参数(L*,a*和b*)之间存在非常高的相关性,预测值与实测红木L*,a*和b*值的相关性分别达到0.988,0.991和0.993; (2)利用化学计量学中的主成分分析(PCA)方法可以将八类红木清楚地区分成八个相应的类别,利用三个主成份信息绘制的三维PCA得分图比二维图更能直观地展现八类红木的区别.研究结果说明应用近红外光谱技术识别红木类别具有可行性,这为开发红木的鉴定或识别提供新的方法和研究思路.     

木材表面光泽度的近红外漫反射光谱技术快速测定研究

表面光泽度是天然高分子材料(如木材)及其制品的重要视觉参数之一,实现天然高分子材料及其制品表面光泽度的快速测定对其表面质量的在线控制与评价具有重要意义。为了实现近红外光谱技术对木材表面光泽度的快速测定以及拓宽近红外光谱技术在高分子材料表面质量控制领域的应用,本研究利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对天然高分子材料木材表面光泽度的模型预测值与实测值的相关性进行研究,探讨了近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材表面光泽度的可行性。结果表明:(1)木材表面光泽度与其近红外漫反射光谱密切相关,说明木材表面近红外光谱特征中包含表面光泽度的信息;(2)通过偏最小二乘法建立木材表面光泽度的近红外光谱预测模型,模型对木材表面光泽度的预测值与实测值的相关系数可达0.90;(3)通过改变采谱光纤与木材样品表面的夹角获得不同的漫反射光谱数据,分别建立不同的木材表面光泽度预测模型发现,采集光谱的光纤与样品表面的角度变化对结果影响不显著,光纤与样品表面夹角为90°时的结果相对较好。     

近红外光谱法直接检测甜叶菊叶片甜菊糖苷模型建立

使用近红外光谱技术直接扫描甜叶菊干叶片,建立了甜菊苷(stevioside,ST)和莱鲍迪苷A(rebaudioside A,RA)的检测模型。对甜菊苷含量在0.27%~1.40%,莱鲍迪苷A含量在0.61%~3.98%范围内的不同品种的甜叶菊干叶片进行了近红外光谱扫描,共扫描了105份。采用偏最小二乘法建立甜菊糖苷的检测模型,比较了减去一条直线、多元散射校正、一阶导数和二阶导数等不同的光谱预处理方法对模型的影响。结果显示减去一条直线的数据预处理方法为ST的最优建模方法。ST校正集相关系数为0.986,校正均方根误差为0.341,预测均方根误差为1.00,相对分析误差为2.8;RA采用无光谱预处理建模,RA的建模结果相关系数为0.967,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.98,相对分析误差为4.17。说明近红外光谱技术检测甜叶菊干叶片中ST和RA的含量具有一定的可行性。同时与甜叶菊粉末ST模型结果相关系数为0.986,校正均方根误差为0.32,预测均方根误差为0.601,相对分析误差为2.86和RA模型结果相关系数为0.968,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.48,相对分析误差为4.2相比差异不明显。但减少了叶片粉末检测过程中的烘干、研磨的步骤,节省了时间,降低了工作量。