近红外光谱法快速测定聚乙烯醇的醇解度

应用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术,通过对光谱预处理方法的选择和模型优化,建立了准确度较好的聚乙烯醇醇解度近红外定量分析模型,并验证了其可行性。通过验证试验表明,其预测值接近于化学法测定值,适合聚乙烯醇醇解度快速测定。     

近红外光谱法测定卷烟纸中钙和镁

应用傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱分析技术结合偏最小二乘法(PLS),建立了卷烟纸中钙和镁含量的数学预测模型。结果表明:钙和镁模型的相关系数分别为0.9870和0.9851,内部交叉验证均方差为0.462和0.0082,近红外光谱法预测值与原子吸收光谱法测定值的平均相对偏差各为3.1%和7.4%。该方法简便、快速、不破坏样品,可用于大批量卷烟纸样品中钙和镁的快速测定。     

近红外漫反射光谱的小波变换滤波

利用小波变换对５２个烟草样品的近红外漫反射光谱进行滤波处理，并用ＰＬＳ法来计算烟草样品的总氮含量，结果表明小波变换滤波后，预测集的相对标准偏差由原来的９．２％降为７．４％，此结果也优于傅里叶变换和五点三次平滑。     

利用傅立叶变换近红外光谱技术监测再造烟叶的主要化学成分

利用傅立叶变换近红外漫反射光谱和常规化学方法测定了再造烟叶生产过程中浓缩液的成分,基于偏最小二乘回归法建立了其常规化学成分的近红外分析模型,并用于测定再造烟叶浓缩液中的总糖、烟碱、氯离子和钾离子.现场运行结果表明,所建立的分析模型可用于快速、简便和大批量地测定浓缩液中化学成分的含量,可实现产品常规化学成分的及时调控.     

傅立叶变换近红外光谱法快速评价涪陵榨菜品质

应用傅立叶变换近红外光谱技术,建立了评价涪陵榨菜品质的定量分析模型.测定了58份涪陵榨菜的近红外光谱数据,通过光谱预处理方法消除噪声,以偏最小二乘法(PLS)建立回归模型.最终得到评价其品质的水分、总酸(以乳酸计)和氨基酸含量近红外光谱分析模型的决定系数(R2)依次为0.957 8、0.975 4、0.950 4,交叉...     

花生油中过氧化物的近红外光谱分析

研究了采用近红外光谱测定花生油中过氧化物含量的方法.在9 214～4 559 cm-1波长范围内,应用傅里叶变换红外光谱仪,利用偏最小二乘法建立了预测过氧化物含量的数学分析模型,通过交互检验得到的主因子数为9,交互验证均方根误差(RMSECV)为6.88×10-4g/mL,模型预测花生油样品得校正值与预测值的相关系数为0.991,标准偏差为1.10×10-4g/mL.根据模型分析8种未知样品得到的分析结果与用国家标准方法测得的结果其平均相对误差为1.77%.     

烟草近红外光谱分析网络化及其应用进展

该文回顾了近红外光谱(NIRS)分析技术的应用历程以及"近红外光谱分析+互联网"模式在烟草领域中的应用研究与实践,探讨了在近红外光谱分析网络化环境中,近红外光谱仪器设备存在的硬件差异以及常规化学计量学方法(算法)在建模、数据处理存在的不足对近红外光谱的深度应用产生的影响,并提出了近红外光谱分析云计算应用的解决思路。最后,对大数据时代近红外光谱分析网络化模式的应用前景进行了展望。     

茶叶中3类主要组分的近红外光谱分析作为茶叶质量的快速评定方法

应用近红外光谱法测定了与茶叶品质密切相关的茶多酚、氨基酸及咖啡碱三类化合物。用PLS计算法建立了表示上述组分的二阶导数近红外光谱与其含量间关系的分析模型。根据相关分析模型计算所得的组分含量的结果与用国家标准方法测得的对应组分的含量达到一致。所提出的方法可作为评定茶叶品质的快速方法。     

一种基于最小二乘支持向量机算法的近红外光谱判别分析方法

将最小二乘支持向量机(LSSVM)用于近红外(NIR)光谱分析,建立一种新型的NIR光谱快速鉴别方法。以丹参药材道地性鉴别为例,对其NIR漫反射光谱进行主成分分析后,运用LSSVM法建立NIR光谱非线性分类模型,对丹参药材道地性进行快速鉴别。将本方法与经典SVM和BP神经网络法相比较,结果表明,本法判别准确率高,计算时间少,可推广应用于中药等天然产物质量快速鉴别。     

傅里叶变换近红外光谱法测定大麦中蛋白质、淀粉和赖氨酸含量

采用傅里叶变换近红外光谱法测定大麦中蛋白质、淀粉、赖氨酸的含量，并用光谱影响值法(leverage)对异常值进行判断和处理。蛋白质、淀粉和赖氨酸含量近红外光谱分析模型的测定系数R。分别为0．985、0．973和0．978；检验集的化学值与模型预测值的相关系数r分别为0．9853、0．9644和0．9172，分析模型的预测相对标准偏差RSD分别为4．0％、2．4％和5．4％，该结果可替代经典分析方法，满足农产品快速分析的需要。     

紫外-可见-短波近红外漫反射光谱技术测定白芷中二氧化硫残留量的研究

建立紫外-可见-短波近红外漫反射光谱结合化学计量学测定白芷中二氧化硫残留量的方法。利用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱技术并结合化学计量学建模预测二氧化硫残留量。偏最小二乘回归法(PLSR)建模优于支持向量回归法(SVR); Random Frog波段选择结合Auto-scaling预处理后PLS建模后预测效果最佳,校正集R~2为0. 99,交叉验证集R~2为0. 94,预测集R~2为0. 96。紫外-可见-短波近红外漫反射光谱结合化学计量学可以实现二氧化硫残留量的快速检测,为中药饮片的质量评价及监管提供一种技术手段。     

有机/无机复合微胶囊相变材料的近红外光谱分析

通过傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱分析技术, 探索聚甲基丙烯酸甲酯-二氧化硅@相变材料(PMMA-SiO₂@PCM)微胶囊相变过程的光谱学特性和相变机理, 分析相变过程微胶囊的微结构变化特性. 结果显示: 微胶囊中, 石蜡的融化过程就是－CH₂对称伸缩振动逐渐增强和非对称伸缩无规则振动共存的振动变化过程. 石蜡相变过程中, 其近红外吸收峰强度的变化仅是壳层材料吸收峰强度变化幅度的一半. 同时, 近红外光谱可以用来辅助分析微胶囊的核壳结构, 实现微胶囊相变过程监测. 近红外光谱在微胶囊相变材料相变过程的应用对相变机理的研究及高效相变材料的选择具有重要的科学意义和应用价值.     

近红外光谱法定性描述酵母菌的生长过程

提出了一种基于近红外光谱分析技术的酵母菌生长过程描述方法.利用Antaris Ⅱ型傅里叶变换近红外光谱仪获取酵母菌培养过程中,发酵物样本在10000~4000 1范围内的光谱数据,同时采用光电比浊法测定各样本的光密度(Optical density, OD)值;运用竞争性自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)算法优选特征光谱,再利用极限学习机(Extreme learning machine, ELM)建立酵母菌生长过程4个阶段的分类模型.研究结果显示,参与CARS-ELM模型建立的波长个数为30,其10次运行在训练集和测试集中的平均识别率分别为98.68%和97.37%.研究结果表明,利用近红外光谱分析技术结合适当的化学计量学方法描述酵母菌生长过程是可行的.     

近红外光谱-径向基神经网络在异烟肼片无损定量分析中的应用

应用异烟肼片粉末的近红外漫反射光谱数据分别结合偏最小二乘法(PLS)和径向基神经网络(RBFNN)建立定量分析模型,并用所建模型对预测集样品进行了预测,结果表明:应用RBFNN所建立的定量分析模型优于PLS模型,相关系数(r)值由0.99593提高到0.99734,交互验证均方根误差(RMSECV)值由0.00523下降到0.00423,预测均方根误差(RMSEP)值由0.00614下降到0.00501。     

用于近红外光谱分析的化学计量学方法研究与应用进展

分析模型的建立是近红外光谱分析的核心技术之一,本文综述了近些年在近红外光谱分析方法中出现的一些新算法和模型建立策略,如基于核函数的非线性校正方法、集成(或共识)的建模策略、多维分辨和校正方法、基于局部样本的建模策略以及二维相关光谱等,并给出了一些方法的具体算法。     

应用近红外光谱技术分析烟丝总糖和还原糖的研究

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,对同一品牌通过选择不同批号代表性好的卷烟烟丝样品,建立了卷烟烟丝总糖和还原糖的近红外定量分析数学模型,并对不同批号的分析样品进行检验,近红外预测值的平均相对误差为1.01%和0.77%,接近实测值,说明近红外光谱分析技术可用于卷烟烟丝生产质量指标的检测.     

近红外漫反射法快速检测复合肥中总氮含量

本文采用数字光栅近红外漫反射技术对复合肥中总氮(N)含量进行测定,以采用标准正态变量转换、趋势变换、导数变换等方法对180个正常复合肥的近红外测量数据进行前处理,然后采用偏最小二乘回归校正方法(MPLS)建立模型,取得对未知复合肥中总氮含量较好的预报结果。该方法优势:(1)检测省时,往往只需几分钟即可完成分析,而且无需称样和消耗化学试剂。(2)其测定标准偏差与凯氏法相比不存在显著性差异。该新方法可对复合肥中总氮含量实现快速简便的连续检测,尤其适合大批量样品。     

近红外光谱用于过氧化氢含量的定量分析研究

用长波近红外光谱仪（傅里叶变换,InGaAs检测器）和短波近红外光谱仪（光栅分光,CCD检测器）对比研究了25％～30％过氧化氢水溶液中过氧化氢含量的定量分析方法。结果表明,应用短波近红外光谱结合长光程样品池对25％-30％过氧化氢水溶液样品中过氧化氢含量进行定量分析,可以显著减少过氧化氢分解对定量分析的干扰,使定量分析的准确度和重复性显著提高。短波近红外光谱定量分析模型RMSECV和RMSEP分别为0．06和0．05;长波近红外光谱定量分析模型RMSECV和RMSEP分别为0．10和0．09。     

二进制蜻蜓算法-直接校正算法优选标样集在小麦粉蛋白质近红外模型传递中的应用

为了实现小麦粉蛋白质含量近红外分析模型的传递，探究二进制蜻蜓算法(Binary Dragonfly Algorithm, BDA)与直接校正算法(Direct Standardization, DS)相结合构成的BDA-DS算法挑选标样集对模型传递结果的影响。以棱光S450光栅型近红外光谱仪为主机，NeoSpectra Micro傅里叶变换型近红外光谱仪为从机，采集了126个小麦粉的近红外光谱，用偏最小二乘回归法建立了主机近红外光谱与小麦粉蛋白质的关联模型。经BDA-DS算法模型传递后，主机模型对从机样品预测决定系数为0.9812,预测标准偏差为0.1838,从机与主机的光谱集合平均马氏距离由22.34下降到1.40,均接近于主机模型精度水平。该研究同时与采用Kennard/Stone(K/S)挑选标样集再结合DS构成的传统K/S-DS算法进行了对比，结果表明：相对于K/S-DS算法，BDA-DS算法挑选出较少的标样集就能表征仪器的差异，有效地提高了主机模型对从机样品的预测精度，为近红外模型传递提供了一种更加有效的标样集选择方法。     

漫反射傅里叶变换红外光谱技术在定量分析中的应用

综述了漫反射傅里叶变换红外光谱(中红外)技术在定量分析中的应用,包括在药品、食品、环境样品及其它领域的应用情况,重点阐述了该技术的优缺点及其与化学计量学结合的应用情况,并对其应用前景进行了展望(引用文献52篇)。