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相似文献
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1.
近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶   总被引:2,自引:0,他引:2  
在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。  相似文献   

2.
稻米淀粉崩解值的近红外透射光谱法测定   总被引:2,自引:0,他引:2  
以203份稻米为样品,近红外透射光谱分析仪,对样品进行光谱扫描,并用快速粘度分析仪测定稻米淀粉崩解值.采用改进的偏最小二乘法进行定标模型的建立,得到了稻米淀粉崩解值测定的近红外分析模型的定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)和定标决定系数(RSQ)分别为:10.62、10.8和0.984,内部交叉验证的经校正的工作标准差(SEP)、检验偏差(BIAS)和交叉检验相关系数(1-VR)分别为:6.139、-0.362和0.939,相关性达极显著水平.内部交又验证和外部验证结果表明近红外定量分析崩解值有很高的准确度.近红外透射光谱技术为快速准确无损测定黏滞特性指标提供了一条新途径.  相似文献   

3.
通过拟合带鱼糜及其鱼糕制品的近红外漫反射光谱与建立近红外的定量模型,用于带鱼糜及其鱼糕制品中磷酸盐含量的快速无损检测。以定标集和验证集的相关系数(rC,rV)及标准误差(SEC,SEP)作为评价模型优劣的根据。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建立的模型效果最佳,带鱼糜及其鱼糕制品的定标模型的相关系数分别为0.983和0.960,预测标准误差分别为0.032和0.101;验证集的相关系数分别为0.951和0.954,预测标准误差分别为0.058和0.097。利用近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其鱼糕制品中的磷酸盐含量是可行的。  相似文献   

4.
近红外光谱法测定缓释制剂中冰片释放量   总被引:4,自引:1,他引:3  
利用近红外光谱技术与化学计量学方法建立了冰片缓释样品近红外光谱与冰片浓度之间的定量模型,以实现冰片释放量的快速测定.配制与缓释制剂具有相同物质体系的的冰片醇水溶液,获取其近红外光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立冰片含量预测模型并考察了图谱类型、建模样品浓度及建模区间对校正模型和预测结果的影响.结果表明采用原始近红外光谱,在5 314~7 032cm-1区间,将样品按照中高浓度、低浓度范围建模可以获得最佳校正结果与预测结果.最后采用所建的中高浓度区模型测定了冰片包合物在醇水体系中冰片含量,实现了对缓释制剂冰片累加释放量的快速测定,可为冰片缓释制剂的研发快速提供评价数据.  相似文献   

5.
基于近红外光谱检测猪肉系水力的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了快速无损无污染得测定猪眼肌的系水力,提出了用近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的系水力的新方法.采用常规的滴水损失法和压力法标定猪肉的系水力.利用光谱专用分析软件Unscramb-ler9.6,对采集的光谱进行平滑,二阶微分预处理,用偏最小二乘法(PIS)建立其定量检测模型.该实验的样本总数为106,将样品分为校正集和检验集.用校正集建立定标方程,用检验集检验定标方程的预测精度.常规方法与近红外光谱漫反射法的预测植的相火系数为0.73~0.79,结果明显要好于近红外透射法和反射光谱法.该研究验证了近红外光谱漫反射法对真空包装后鲜猪肉的系水力的无损检测的可行性.  相似文献   

6.
近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量   总被引:15,自引:0,他引:15  
为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.  相似文献   

7.
涩柿可溶性单宁的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
旨在建立可见/近红外漫反射光谱与涩柿内部可溶性单宁之间的关系,以评价可见/近红外漫反射光谱在测量涩柿内部指标可溶性单宁的应用价值.在可见/近红外光谱区域(570~1848 nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的涩柿可溶性单宁定标模型.结果表明,应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建涩柿可溶性单宁定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.722 7和0.678 5,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.148 4和0.176 3.研究表明,可见/近红外漫反射光谱对涩柿可溶性单宁的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高.  相似文献   

8.
虫草氨基酸的人工神经网络-近红外光谱快速测定方法   总被引:18,自引:6,他引:12  
提出了用近红外漫反射光谱技术快速检测发酵冬虫夏草中氨基酸含量的新方法。采用比色法测定虫草菌粉中氨基酸含量。用BP神经网络建立了近红外光谱数据与氨基酸、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 ,得到最优模型 ,即在 75 0 1 7~ 6 0 97 8,5 4 5 3 7~ 42 4 6 5cm- 1 区域内 ,近红外光谱的一阶微分光谱与其氨基酸含量之间建立模型。甘氨酸、精氨酸和总氨基酸的预测标准偏差分别为 0 0 8,0 0 7和 0 36 ,均优于主成分回归 (PCR)和偏最小二乘回归 (PLS)等线性模型的处理结果。结果表明 ,该方法是一种有效实用的非线性校正方法。为近红外光谱快速测定中药组分含量提供了一条新途径  相似文献   

9.
本文主要对近红外光谱技术在快速测定连翘提取物中连翘苷含量的应用进行了研究。利用近红外漫反射光谱法采集样品的近红外光谱,以HPLC分析值作为参考值,采用偏最小二乘法(PLS)建立连翘苷含量的定量校正模型,并用未知样品对该模型进行验证。所建模型的相关系数(R2)、校正均方差(RM-SEC)和内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.9745、0.117和0.2392;经外部验证,预测相关系数(r2)和预测均方差(RMSEP)分别为0.9788和0.0776。结果表明该方法操作简便,无污染,结果准确可靠,可用于连翘提取物中连翘苷含量的快速测定。  相似文献   

10.
近红外光谱-BP神经网络-PLS法用于橄榄油掺杂分析   总被引:9,自引:0,他引:9  
橄榄油兼有食用和保健的作用,价值与价格远远高于其他食用油,所以橄榄油中以劣充好的现象十分普遍.可采用近红外光谱法测定初榨橄榄油中掺杂芝麻油、大豆油和葵花籽油的光谱数据,运用改进的BP算法--Levenberg-Marquardt方法,建立PCA-BP人工神经网络方法对其进行定性判别.同时采用偏最小二乘法(PIS)建立了初榨橄榄油中芝麻油、大豆油、葵花籽油含量的近红外光谱定标模型,用交瓦验证法进行验证.结果表明,BP人工神经网络有很好的定性鉴别能力,PLS建立的芝麻油、大豆油、葵花籽油定标模型的相关系数分别为98.77,99.37,99.44,交叉验证的均方根误差分别为1.3,1.1,1.04.该方法无损、快速、简便,为橄榄油掺杂的检测提供了一种新的途径.  相似文献   

11.
为提高生鲜羊肉储存期内(4,8和20 ℃环境)挥发性盐基氮(TVB-N)的近红外光谱(NIR)检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑(SGS)、移动平均平滑(MAS)等平滑处理方法,以及归一化(Normalization)、中心化(Centering)、标准化(Autoscaling)等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样(MCS)法及马氏距离法(MD)消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法划分总样本的75%(87个)为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、改进的无信息变量消除法(IUVE)和连续投影算法(SPA)提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数(R2C)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数(R2V)和验证均方根误差(RMSEV)分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。  相似文献   

12.
应用近红外(NIR)光谱技术结合化学计量学法建立测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸4种主要有效成分含量的定量分析模型,可应用于蛹虫草高产突变株的筛选和发酵条件的优化。468株蛹虫草突变株在不同的摇瓶发酵条件下进行发酵,收集菌丝体粉末样品并采集NIR光谱,同时采用常规方法分别测定样品的4种有效成分含量。偏最小二乘法(PLS)用于建立NIR光谱与有效成分含量间相关模型。采用蒙特卡罗偏最小二乘法(MCPLS)识别异常样本和选择合适的校正集样本数;采用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)筛选波长变量;以逼近度(Da)为考察指标,选择最有效的光谱预处理方法和最适的PLS隐变量数,最终得到测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸含量的最优PLS模型,其校正集样本参考值与预测值间相关系数(Rc)分别为0.92943,0.98479,0.90785和0.85131;预测集误差(RMSEP)为0.66714,0.02065,0.01131和0.01159,表明模型具有很好的拟合度和预测性能,应用该方法进行蛹虫草诱变筛选和发酵条件的优化是可行的。  相似文献   

13.
快速测量十六烷值对检测柴油品质及控制炼制工艺具有重大意义。首先对采集到的381份柴油样品进行近红外可见光谱波段全光谱扫描,利用小波分析(WT)对原始数据进行去噪声处理,应用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长选择,将CARS提取的22个特征波长输入至LS-SVM预测模型,决定系数r2为0.723,预测均方根误差RMSEP为1.878%。结果表明,使用WT-CARS变量选择算法获取光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量柴油中的十六烷值,为进一步实现柴油十六烷值的在线检测以及其他性能参数的快速测定奠定了基础。  相似文献   

14.
近-中红外光谱融合技术速测奶牛场粪水氮磷含量   总被引:1,自引:0,他引:1  
快速准确测定粪水/沼液中的氮磷养分含量,是现阶段我国规模化奶牛场在种养结合道路上亟需破解的技术瓶颈。针对传统的实验室湿化学检测方法难以满足奶牛场粪水还田前任一节点氮磷快速定量的现实问题,研究开发了基于近红外、中红外及近-中红外光谱融合技术,实现规模化奶牛场粪水运移全链条环节氮磷含量的本土化快速检测方法。采集了天津地区27家种养结合型规模化奶牛场粪水流经全程环节(集粪沟、集污池、氧化塘等)共计144个样品,使用傅里叶变换近红外光谱仪和中红外光谱仪分别采集了12 000~4 000和4000~650 cm-1区间的光谱数据,对所有样品的近红外光谱、中红外光谱及近-中红外光谱融合数据进行归一化、基线校正、SNV等预处理,分析了近红外光谱和中红外光谱特征,采用浓度梯度法进行样品分集,运用偏最小二乘(PLS)、间隔偏最小二乘(IPLS)和联合区间偏最小二乘(SIPLS)法,构建了粪水总氮(TN)、总磷(TP)的近红外模型和中红外模型。粪水TN模型预测结果较好,近红外和中红外最佳模型趋近一致;粪水TP模型的预测性能不理想,近红外和中红外SIPLS最佳模型的R2pred仅分别为0.790和0.631,RPD分别为2.213和1.479,四分位数间隔(RPIQ)分别为3.616和2.351,难以用于实际检测;为实现粪水氮磷同步有效的测定分析,进一步提升模型整体预测性能,综合近红外光谱和中红外光谱数据建立了粪水氮磷近-中红外融合模型,光谱区间为12 000~650 cm-1,预测性能整体表现良好,以近-中红外融合IPLS模型预测结果最为理想,其R2pred分别为0.970和0.861,RPD分别为5.615和2.684,RPIQ分别为12.874和4.394,总体优于单一近、中红外模型,尤其TP的最佳融合模型,其R2pred相比近、中红外最佳单一模型分别高出0.071和0.170。研究表明,近-中红外光谱融合技术可以实现对规模化奶牛场粪水运移全链条环节氮磷含量的准确速测,为粪水科学还田提供技术支撑。  相似文献   

15.
局部建模方法用于烟草样品的近红外光谱定量分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用近红外光谱在主成分空间的距离作为样本相似性的判据,建立了一种用于近红外光谱定量分析的局部建模方法。该方法首先对校正集的光谱进行主成分分析(PCA),然后基于主成分空间中预测样本与校正集样本的距离选择校正子集并建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型。对欧氏距离和马氏距离的比较表明,欧氏距离可以更好地表达样本之间的相似性。将所建立的方法用于烟草样品中氯和尼古丁含量的测定,结果表明局部建模方法比常用的全局建模方法具有更好的预测准确性,特别是在低含量成分的预测中具有明显优势。  相似文献   

16.
利用近红外光谱技术预测粗皮桉木材弹性模量   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用近红外光谱分析技术,对粗皮桉木材弹性模量进行了快速预测研究.使用快速傅里叶变换(FFT)分析法和常规力学测试方法测定了粗皮桉木材无疵小试样的弹性模量,并用近红外光谱仪采集试样径切面和弦切面的近红外漫反射光谱,对原始光谱进行二阶导数预处理,并选择410~2 480 nm光谱段建立回归模型.以2/3的试样作为校正集建立弹性模量的偏最小二乘法校正模型,以1/3/的试样作为预测集对模型进行验证.结果表明,粗皮桉木材的弹性模量与近红外光谱之间有较好的相关性,纵向弹性模量和抗弯弹性模量的预测模型的相关系数分别为0.93和0.81,相对分析误差分别为2.70和1.71.利用近红外光谱分析方法可以实现对粗皮桉木材无疵小试样弹性模量的快速预测.  相似文献   

17.
提出光纤近红外光谱技术在线和快速检测中药甘草中有效成分甘草酸含量的方法。对含甘草酸浓度在0.94%~3.06%内的甘草,根据其在10000~4000cm^-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)和主成分回归算法(PCR)建立了校正模型,比较了光谱不同前处理方法对校正结果的影响,当采用数据标准化并求一阶导前处理时可较好提取中药复杂体系的信息。当采用PLS算法时,校正集相关系数为0.958,校正集标准偏差(SEC)为0.179,验证集标准偏差(SEP)为0.197,PLS算法优于PCR算法。该方法快速和简便,适合于中药有效成分在线监控。  相似文献   

18.
基于橄榄油的近红外光谱数据,用判别分析(Discriminant analysis)方法把20个样品成功地分为特级初榨橄榄油和普通橄榄油两类,正确率为100%。同时测定了纯橄榄油中分别掺入菜籽油、玉米油、花生油、山茶油、葵花籽油、罂粟油的混合油的近红外光谱,掺杂油体积百分数范围为0~100%。选择最佳的光谱波段组合用偏最小二乘(PLS)法分别建立定量分析模型,预测相对误差范围在-5.67%~5.61%之间。研究结果表明,基于化学计量学方法和近红外光谱数据可为橄榄油的品质鉴定和掺杂量检测提供了一种简便、快捷、准确的方法。  相似文献   

19.
近红外光谱属微弱信号,其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰,具体而言,在近红外光谱定性分析中,影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、光谱采集人员错误操作、奇异样本干扰等。建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性,因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多,而用于定性分析的光谱质量判定研究较少,为此,提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法,采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱,以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本,而人为漏光、近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、光源强度改变、光源与被测玉米籽粒距离改变、相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本,在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法,其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比,并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准,对实验结果进行分析,由实验结果可以看出相比其他两种方法,基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力,建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力,在实际使用光谱质量判定方法时,建模集应包含足量样本。在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段,在预处理、特征提取,模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤,并剔除异常光谱,可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性,亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。  相似文献   

20.
对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了有机肥料中钾离子(K )的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定奶牛粪便为主的有机堆肥产品样品中无机钾离子测定的模型.结果表明:小波变换充分提取了近红外光谱的信息,数据压缩为原始大小的3.6%,计算量大大减少;文章利用C4小波系数对48个有机肥料样本进行建模,对42个预示集样本进行预测,预示集的RMSEP(root mean square error of prediction)和r2(correlation coefficient)分别为0.113 8%和0.927,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.835%.基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子(K )的测定可以取得较为准确的预测结果.  相似文献   

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