近红外光谱法快速检测烟草中总多酚含量

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,采集340个样品光谱图,经优化挑选出具代表性的244个烟草样品建立了近红外光谱与烟草中的多酚含量间的数学模型,用建立的模型对20个样品进行预测,结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均标准偏差为0.10;且近红外预测值与化学法不存在显著性差异,可用近红外光谱快速检测烟草中的多酚含量,具有简便、快速、低成本、无污染以及样品的非破坏性等优点.     

中红外技术结合PCA-MD用于烟用香精香料定性研究

由于香精香料成分复杂,溶剂含量高,因此香精香料品质的快速判断一直是烟草领域研究的难点。分子光谱检测技术具备快速的、无损的、相对于其他检测技术测试成本低的优点被广泛应用于烟草的其他领域:近红外光谱技术结合统计学用于烟草化学指标模型的建立以及产地、品种和等级的分类。相对于近红外技术,中红外检测技术可以提供更多样品化学信息。因而,采用中红外技术结合计量学建立不同香精香料的定性模型,共1 379张光谱,502个样品,49类香精香料。结果发现:当谱图不经过任何处理直接采用PCA-MD,准确率为72.69%,无法满足现场快速分析,经过剔除异常区间以及数据预处理(SNV)可以明显改善准确率,当贡献率为99.5%时,准确率为100%。验证该方法应用于烟用香精香料定性分析的可行性。     

基于近红外光谱技术的水稻种子成分分析模型的建立

对单粒种子样品成分进行快速无损检测,对于作物遗传育种研究有着重要意义。本文采用近红外光谱技术(NIR)和偏最小二乘回归法(PLSR),研究了水稻种子的近红外光谱特性及其与直链淀粉、蛋白质含量的关系,建立了基于NIR的水稻种子成分快速检测模型。通过比较几种不同的光谱预处理方法对于单粒和群体样品模型的效果,对模型进行了优化。结果显示,多元散射校正(MSC)对单粒样品模型的优化作用显著,而一阶导数对单粒和群体样品模型改善都有明显的效果。模型评价参数显示,预测效果良好,为基于NIR的水稻单粒种子成分分析提供技术支撑。     

秸秆热值近红外光谱模型的外部验证结果间的统计比较分析

从全国24个省(市)收集到222个秸秆样品,包括172个稻秸样品和50个麦秸样品。采用近红外光谱技术,结合主成分回归、偏最小二乘回归和改进的偏最小二乘回归建立了秸秆热值的定量分析校正模型。近红外光谱模型的建立与优化过程中使用了不同的散射校正方法和光谱导数处理来帮助改善模型精度。对得到的54个模型采用统计学的方法分析外部验证的结果,通过比较外部验证的系统偏差(Bias)和Bias校正的预测标准差(SEP(C)),考察了不同光谱预处理和回归方法对秸秆热值的近红外模型预测性能的影响。结果表明:近红外光谱技术能够快速、准确地分析秸秆的热值,模型的SEP(C)在134～178 J·g-1之间;对外部验证结果的统计分析,能够有效地选择较好的建模方法,确定较优模型。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

近红外光谱法测定烤烟中磷酸根含量的研究

基于烟草样品的近红外漫反射光谱和化学计量学的方法.建立了烤烟中磷酸根的近红外数学模型.结果表明,该数学模型外部验证的平均相对误差在10%以内,说明模型的准确性和稳定性均很好.可以用来快速、准确、无污染地测定烤烟中磷酸根的含量.     

近红外光谱与烟草样品总糖含量的非线性模型研究

针对烟草样品的近红外 (NIR)光谱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近红外光谱的非线性模型。该算法结合了偏最小二乘法 (PartialLeastSquare ,PLS)算法和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork ,ANN) ,把模型分成两个部分 :线性部分与非线性部分 ,并分别进行建模。与传统的多元校正算法PLS ,主成分回归 (PrincipleComponentRegression ,PCR) ,非线性PLS(NonlinearPLS ,NPLS)等相比 ,该混合算法所建的非线性参数模型的预测结果有明显的改善 ,从而为建立非线性模型提供了一种快速、准确的算法 ,可用于烟草样品总糖含量的定量分析。     

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。     

有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

介绍了运用有监督主成分回归法建立近红外光谱定量分析模型的原理和方法.利用该方法先进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择,达到降低光谱数据维数的目的,然后建立数学模型,并用其分析预测集样品.文中以66个小麦样品为实验材料,随机选择其中40个样品建立小麦样品中蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,首先优选出4个波长点:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用这4个波长点处光谱信息建立主成分回归模型预测26个样品的蛋白质含量,其结果与凯氏定氮法分析结果的相关系数为0.991,平均相对误差为1.5%.该方法从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息,实现了"少而精"的波长点选择,对建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,同时对指导专用近红外分析仪器设计中波长点的选择等方面都有一定的意义.     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别, 提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器, 通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线, 并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析, 前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%, 以PC1, PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图, 对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型, 用余下5个品牌的各5个样品, 共计25个样品进行外部验证, 通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值, 实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌, 并为市场规范提供技术参考。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

FT-NIR光谱法测定烟草中绿原酸、芸香苷、莨菪亭及总多酚含量

研究应用傅里叶变换近红外光谱法快速测定烟草中绿原酸、芸香苷、莨菪亭及总多酚含量的可行性。使用偏最小二乘法(PLS)为建模方法, 选择7 500～4 000 cm-1谱段,采用二阶导数和Norris滤波法进行光谱预处理,建立了烟草中绿原酸、芸香苷、莨菪亭及总多酚的近红外预测模型。组分最佳PLS预测模型的相关系数r分别为0.976 6,0.941 9,0.957 1和0.966 6,SEP均小于1.2倍的SEC,验证集样本的标准偏差(SD)/SEP均大于2。交叉检验的均方差(RMSECV)分别为1.938 9,1.046 2,0.047 9和2.745 2。实验验证了模型偏差的显著性,将近红外光谱技术与常规标准检测方法相比较。结果表明:两种方法测得值在显著水平0.05时,不存在显著性差异,近红外光谱技术可以准确地定量分析烟草中绿原酸、芸香苷、莨菪亭及总多酚。     

FT-NIR光谱仪测定烟草化学成分不同谱区范围对数学模型影响的研究

应用傅里叶近红外技术建立快速定量分析烟草化学成分的数学模型 ,使用BrukerOptics公司的MPA型傅里叶变换近红外光谱仪 ,谱区扫描范围 12 0 0 0～ 4 0 0 0cm- 1 ,选择不同的谱区范围对烟碱、总糖和总氮三种组分的数学模型进行优化 ,结果显示不同谱区范围对同一组分数学模型影响有明显的差异 ,而且不同组分所选择的最佳建模谱区范围是不一样的 ,说明在模型优化过程中选择最佳谱区范围是非常关键的 ,烟碱、总糖和总氮三种组分模型的最佳谱区范围分别是 95 0 0～ 4 2 31 2cm- 1 ,75 0 2 1～ 4 2 4 6 7cm- 1 ,75 0 2 1～4 5 97 7cm- 1 ,三种组分最佳模型交叉检验的均方差 (RMSECV)分别为 0 0 815 ,0 80 8,0 0 5 6。     

基于遗传算法的苹果糖度近红外光谱分析

遗传算法(GA)应用在偏最小二乘法(PLS)校正模型的波段优化选择中具有显著的效果。将遗传算法用于波段选择, 能更快达到最优解, 有效提高测量精度,减少建模所用变量。文章研究了在近红外苹果糖度无损检测中,遗传算法作为模块进行波段选择,建立了GA-PLS模型;为了说明遗传算法优选波段可行性,另外建立了全谱和经验谱区的PLS定量模型,并评价了模型的稳健性。首先对傅里叶变换近红外光谱进行多元散射校正、Savitky-Golay卷积平滑后,用遗传算法优选波段(R-SGA),参与建模数据点从原始1 550减少到434个。然后采用一阶导数光谱建立GA-PLS模型,相比全谱PLS(1 550个数据点)和经验谱区PLS(717个数据点)模型具有更高的预测精度,其建模结果为R_C=0.966,RMSEC=0.469,R_P=0.954,RMSEP=0.797。结果表明, 遗传算法可用于PLS法建立苹果糖度校正模型前的数据优化筛选, 有效提高测量精度, 并减少建模变量。     

羊肉嫩度傅里叶变换近红外光谱偏最小二乘法定量分析研究

以从内蒙、宁夏、甘肃、新疆4个肉羊产区筛选的有代表性的98份羊肉样品为试材,应用傅里叶变换近红外光谱技术探讨了羊肉嫩度无损检测的方法。以模型决定系数(r2)、校正标准差(RMSECV)和预测标准差(RMSEP)为模型精度评价指标,采用偏最小二乘法(PLS)对近红外光谱信息与样品的质构仪剪切力值进行了拟合,确定了最佳的光谱预处理方法、主成分数和波段范围。结果表明：所选98个羊肉样品的剪切力值分布范围为1.673～6.631 kg,其中75%以上的样品剪切力值在2～5 kg,基本覆盖了我国现有的肉羊嫩度值分布;在11 995～5 446 cm-1和4 601～4 246 cm-1的波段范围内,最佳主成分数为10,光谱经矢量归一法处理后,建立的羊肉嫩度模型精度最高,r2达到86.2%,RMSECV为0.445;用此模型对预测集29个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数r达到0.87,预测平均偏差为0.385,RMSEP为0.524。     

FT-NIR光谱分析技术测定烟草中总氮、总糖和烟碱

应用傅里叶变换近红外（FT－NIR）光谱分析技术测定近1000个具代表性的烤烟样品的近红外光谱数据，采用PLS1数学方法建立了测定烤烟中总氮、总糖和烟碱含量的数学模型。通过对模型进行数理统计检验，在显著性水平为5％的条件下，其测定结果与流动注射分析（FIA）技术测定的结果对比，两者不存在显著性差异。该分析技术已应用于现场快速测定烟草中总氮、总糖和烟碱的含量，结果令人满意。     

近红外高光谱成像的微破损棉种可视化识别

优质棉种是全面推广棉花精量播种技术的基础。采用近红外高光谱成像技术实现微破损棉种可视化识别,为棉种精选设备的研制奠定理论基础。以未破损和微破损两类棉种各540粒作为样本(其中405粒作为建模集,135粒棉种作为预测集),分批采集874~1 734 nm范围的样本高光谱图像,提取光谱数据并去除首尾两端明显噪声保留955~1 659 nm范围内光谱为棉种样本的光谱。首先使用Kennard-Stone(KS)算法进行样本划分,并通过平滑算法Savitsky-Golay(SG)对光谱进行预处理。采用二阶导数光谱(2nd spectra)方法、连续投影算法(SPA)和主成分载荷(PCA-loading)方法分别选取10,14和11个特征波长。基于全部光谱数据和特征波长建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型、K最邻近(KNN)模型和支持向量机(SVM)模型,SPA-PLS-DA模型取得了较好的结果,建模集和预测集的鉴别率分别为91.50％和90.33％。基于SPA-PLS-DA模型分别对未破损样本和微破损样本及其混合样本图像进行识别,取得了较好的识别结果,微破损棉种的识别率达90%以上。结果表明,结合近红外高光谱成像和图像处理技术,能够实现微破损棉种的可视化识别。     

杂交稻种宜香725纯度的可见-近红外反射光谱鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴定杂交稻种纯度的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集纯度在90%～99%范围内的杂交稻种(宜香725)光谱数据90份,随机分成校正集(75份)和检验集(15份).根据其在380～2 400 nm的反射光谱,以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,并比较了不同光谱预处理方法对模型的影响.分析表明采用一阶导数结合标准归一化处理能最有效地提取光谱信息,此时PLS模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.988 4与0.922 7,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为0.002 5与0.006 6.将经一阶导数结合标准归一化处理后的光谱进行PCA降维,以前20个主成份(含原始光谱86.09%的特征信息)为输入变量,建立杂交稻种纯度鉴定的BP-ANN模型.分析表明BP-ANN模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.995 2与0.936 9,SEC与SEP分别为0.001 7与0.006 1,具有比PLS模型更高的精度.结果表明以可见-近红外技术进行杂交稻种纯度的快速、无损鉴定是可行的,且PCA结合BP-ANN是一种优选方法.     

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。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。