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1.
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。  相似文献   

2.
郝勇  吴文辉  商庆园  耿佩 《光学学报》2019,39(9):373-378
将近红外光谱分析技术结合化学计量学方法用于山茶油混合油品中油酸和亚油酸含量的快速检测。配制了76种山茶油混合油样本用于近红外光谱的采集,将不同的光谱预处理方法用于光谱有效信息的提取;将蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和变量组合集群分析(VCPA)方法用于建模变量的选择;将偏最小二乘回归(PLSR)用于脂肪酸含量定量分析模型的构建。结果表明:经NWD1~(st)-MSC预处理后,两种脂肪酸的近红外光谱的较正均得到最好的结果;采用基于VCPA的变量优选方法极大地改善了模型精度,实现了建模变量数量的有效压缩。对于油酸模型,建模变量数量由1501减少为7,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为1.107和0.984,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为1.178和0.981;对于亚油酸模型,建模变量数量由1501减少为8,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为0.089和0.987,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为0.105和0.982。近红外光谱分析技术结合NWD1~(st)-MSC-VCPA-PLSR的方法为山茶油混合油品中脂肪酸含量的测定提供了一种快速简单的分析方法。  相似文献   

3.
奥林达夏橙叶片锌含量可见近红外光谱监测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以奥林达夏橙叶片粉末干样为对象,利用化学分析与可见近红外光谱技术相结合的方法,通过样品原始光谱的二阶微分及消噪(Noise)处理,运用偏最小二乘法(PLS)与交叉验证方法建立的Zn含量数学模型,其中使用Zn含量特征光谱400~500nm和1201~1300nm的组合波段建模,具有较好的预测能力,校正建模和预测模型的相关系数分别为0.9975和0.9920,交互验证预测均方根误差为0.5868。因此,利用可见近红外光谱技术,运用PLS及交叉验证方法,建立叶片Zn含量与特征波段的光谱校正模型,能快速定量检测柑桔叶片Zn含量。  相似文献   

4.
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   

5.
基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为:校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670~4 000cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为:校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。  相似文献   

6.
植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合,因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。  相似文献   

7.
利用近红外(NIR)光谱技术研究并建立可在线监测积雪草药材活性成分———羟基积雪草苷和积雪草苷的大孔树脂分离纯化过程的方法。收集积雪草药材提取物的50%乙醇大孔树脂洗脱液,并采集其近红外光谱信息,建立上述收集液中羟基积雪草苷、积雪草苷的高效液相色谱(HPLC)含量测定方法;然后,采用偏最小二乘法(PLS)建立上述收集液的NIR光谱与其中羟基积雪草苷及积雪草苷含量的线性关系。建模过程中,以相关系数(R2)、交叉验证均方根误差(RMSECV)为指标,确定用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法,即羟基积雪草苷和积雪草苷模型的最佳建模波段分别为12 000.8~7 499.8cm-1和12 000.8~9 750.3cm-1;R2分别为96.44和96.07;RMSECV分别为0.084 80和0.000 99。将上述模型用于在线监测积雪草药材提取物大孔树脂分离纯化过程中羟基积雪草苷及积雪草苷的含量,结果表明此模型预测效果良好。该方法快速、简便、准确,可用于生产过程中羟基积雪草苷及积雪草苷的在线检测和质量控制。  相似文献   

8.
近红外光谱结合人工神经网络分析蔗汁的锤度和旋光度   总被引:4,自引:0,他引:4  
应用中波近红外(NIR)光谱结合误差反传人工神经网络(BP-ANN)方法,建立蔗汁锤度、旋光度的定量分析模型。光谱范围为1 000~1 800 nm,采用2 mm光程透射方式获得蔗汁吸光度光谱。对蔗汁的吸光度光谱进行Savitzky-Golay求导和均值中心化处理,然后通过相关系数法结合样品特征吸收优化建模波长范围,再采用PLS降维获取主成分并输入BP-ANN建立校正模型,用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的锤度和旋光度的预测相关系数(R2)分别为0.982,0.979,预测标准偏差(SEP)分别为0.159和0.137,均优于偏最小二乘(PLS)建模方法结果,可较好地用于蔗汁锤度、旋光度的快速测定。  相似文献   

9.
选取赣南脐橙果园土壤作为研究对象,探讨在4 000~7 500 cm-1范围内的光谱分析土壤全氮和有机质的可行性.采集的近红外光谱采用多元散射校正、一阶微分、二阶微分、七点平滑等多种预处理对比分析,分别建立了有机质和全氮含量偏最小二乘模型.实验得出全氮预测模型在4 000~7 500 cm-1范围内采用七点平滑(SG)进行预处理模型较为理想,校正集相关系数(rc)为0.802,校正均方根误差(RMSEC)为2.754,预测集相关系数(rp)为0.715,预测均方根误差(RMSEP)为3.077;有机质预测模型在4 000~7 500cm-1范围内采用标准正态变量变换(SNV)预处理模型较为理想,rc为0.848,RMSEC为0.128,rp为0.790,RMSEP为0.152.研究表明近红外漫反射光谱可快速用于赣南脐橙果园的土壤中全氮和有机质含量的快速检测.  相似文献   

10.
猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25m.s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350~1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。  相似文献   

11.
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   总被引:11,自引:0,他引:11  
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。  相似文献   

12.
近红外透射光谱法测定丹酚酸提取物中的丹酚酸B   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用近红外光谱仪透射光谱技术对丹酚酸提取物中丹酚酸B含量进行检测分析。利用42份样品的原始光谱经一阶导数技术预处理,选取9746.9—7498.2、6101.9—5774.1cm-1及4601.5—4424.1cm-1波段,并结合偏最小二乘法(PLS)对丹酚酸B建立定量校正模型并分析,结果R2为0.9843,内部交叉验证均方差(RM SECV)为0.0725,最佳维数为8。用建立的校正模型对17份样品中的丹酚酸B进行了预测,预测误差均方差(RM SEP)为0.0847。该方法分析快速、简便,结果准确可靠,同时也为近红外技术应用于生产过程中的在线监控奠定了基础。  相似文献   

13.
利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)和傅里叶变换远红外光谱(FT-Far-IR)技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征,并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟真实检测情景,无需样品的分离富集。分别将样品在1.8~6.3THz特征波段内的Far-IR吸收光谱数据和在0.5~1.5THz特征波段内的THz-TDS吸收光谱数据随机划分为训练集和验证集。采用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立定量分析模型,将校正均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(R_v)作为模型性能评判的依据,RMSECV,RMSEP越小,R_v越大,则所建立的模型越好。两种检测技术均得到较好的结果。其中,运用Far-IR技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数(R_v)为0.99,校正均方根误差(RMSECV)为0.007 7,预测均方根误差(RMSEP)为0.008 6;运用THz-TDS技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数为0.98,校正均方根误差(RMSECV)为0.002 5、预测均方根误差(RMSEP)为0.004 4。该研究为定量检测粮食中的农残提供了一种新方法。  相似文献   

14.
食药植物玛咖富含多种营养成分,极具药用价值。采用近红外漫反射光谱,对采自秘鲁及云南共139份玛咖样品进行产地鉴别。采用多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱,利用光谱标准偏差初步选择光谱波段(7 500~4 061cm~(-1)),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)筛选出适宜的主成分数为5。基于所筛选的光谱波段及主成分数,利用"模群迭代奇异样本诊断"方法剔除2个异常样品后,分别采用竞争自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、蒙特卡洛-无信息变量消除法(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、遗传算法(genetic algorithm,GA)和子窗口重排(subwindow permutation analysis,SPA)四种方法筛选光谱变量信息,利用模型集群分析(model population analysis,MPA)思想对所筛选的光谱变量信息进行评价。结果显示,RMSECV(SPA)RMSECV(CARS)RMSECV(MC-UVE)RMSECV(GA),分别为2.14,2.05,2.02,1.98,光谱变量数分别为250,240,250和70。采用偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)对四种方法筛选的光谱变量建立判别模型,随机选择97份样品作为建模集,其余40份样品作为验证集。通过R2,RMSEC和RMSEP分析可知,R2:GAMC-UVECARSSPA,RMSEC和RMSEP:GAMC-UVECARSSPA,且GA,MC-UVE,CARS和SPA四种方法筛选的光谱信息所建立的产地判别模型预测正确率分别为95.0%,92.5%,90.0%和85.0%。四种方法筛选的光谱信息所建立的产地判别模型均具有较好的预测性能,其中GA法所筛选的光谱信息建立的判别模型更准确。该方法的建立旨在为中药材鉴别和品质评价奠定基础。  相似文献   

15.
结球甘蓝是一种富含碳水化合物的常见蔬菜,可溶性糖含量是决定其品质的重要参数。可溶性糖易溶于水,是蔬菜和水果口味的有效调节剂。作为碳水化合物,可溶性糖由三种元素C,H和O组成,其分子吸收光谱主要由被检测材料的分子中C-H,O-H和CO等基团的组合频率吸收和倍频吸收组成,包含丰富的有机物信息。因此,采用近红外光谱和化学计量学方法,探索结球甘蓝可溶性糖含量的快速检测方法。用德国布鲁克公司的MATRIX-Ⅰ型傅里叶变换近红外光谱仪采集161份结球甘蓝样本光谱数据。波数范围:12 800~4 000 cm-1(780~2 500 nm)。蒽酮比色法测量样本的可溶性糖。综合应用马氏距离法(MD)和蒙特卡洛交叉验证法(MCCV)剔除异常样本,采用Kennard-Stone(K-S)法将样本按照给定比例划分为校正集和验证集。分别使用Savitzky-Golay卷积平滑(S-G),一阶导数(FD),二阶导数(SD),多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)及它们的组合共12种方法对样本进行光谱预处理,获得最佳预处理方法,提高光谱数据的信噪比。采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)筛选偏最小二乘回归(PLS)模型中回归系数绝对值大的波数点,去掉回归系数绝对值小的波数点,以有效选择与所测特性值相关的最优波数组合,获得具有良好鲁棒性和强预测能力的校正模型。使用模型决定系数R2、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)作为模型精度评价指标。根据蒙特卡洛交叉验证法和马氏距离剔除异常样本的原理,共剔除10个光谱或者化学值异常的样本。最终参与建模分析的样本个数为151。异常样本剔除后,通过K-S法将样本按照3∶1被分成校正集(110个样本)和验证集(41个样本)。使用原始光谱数据,预处理后的光谱数据和对应于优选波数的光谱数据,建立PLS模型。结果表明,利用MSC+FD光谱预处理可以提高建模精度,校正集R2从处理前的0.68增长到0.93,MSC+FD是本研究中理想的光谱数据预处理方法。利用CARS法共优选了84个建模波数。在12 000~10 000 cm-1波数区域内,有O-H键2级和C-H键3级倍频伸缩振动吸收,此区域主要的背景信息为水和其他含氢基团,在此区域内共包含了36个选定的波数。在8 500~6 000 cm-1区域,存在糖类和水的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,葡萄糖的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,该区域是包含反映可溶性糖成分的主要光谱区间,背景影响较小,CARS方法在此区域共选择了15个建模波数。5 800~4 000 cm-1区域与12 000~10 000 cm-1区域相似,包含的选定波数多,CARS方法在此区域选择了33个建模波数。利用CARS对参与建模的波数进行优选,减少了无关信息,降低了模型的复杂度,选择的波数不但引入了表征待测组分的光谱,同时还引入了代表背景信息的光谱,使得校正模型适应性增强。建立了结球甘蓝可溶性糖的全谱PLS模型,根据CARS波数优选结果,建立了结球甘蓝可溶性糖的CARS-PLS模型。对于全谱PLS定量模型,校正集的决定系数R2为0.93,RMSECV为0.157 2%,RMSEP为0.132 8%。对于CARS-PLS模型,校正集的决定系数R2为0.96,RMSECV为0.076 8%,RMSEP为0.059 4%。数据表明,两种模型具有相当的R2,但CARS-PLS模型的RMSECV是全谱PLS模型的1/2。RMSEP也接近1/2,CARS-PLS模型比全谱PLS定量模型所用建模变量少,模型得到简化,精度更优。用CARS-PLS模型对验证集41个样本进行预测,预测集决定系数R2为0.86,预测标准误差为0.059 4%。提供了一种工作效率较高的结球甘蓝质量无损检测方法。  相似文献   

16.
藻华现象的频繁发生严重影响了海洋环境和人类的生产活动,因此对水体浮游植物的监测十分重要。三维荧光光谱被广泛应用于水体浮游植物中藻类的群落组成分析和浓度定量分析,然而三维荧光光谱数据中的信息冗余给藻类定性定量分析带来了一定的影响。针对光谱信息冗余问题,提出了特征区域积分与凸点提取相结合的三维荧光光谱波长选择方法。以抑食金球藻、细长聚球藻、小球藻为研究对象,采用Savitzky-Golay卷积平滑法对三维荧光光谱进行预处理,解决了因外界因素造成的光谱噪声问题,采用马氏距离法剔除三维荧光光谱数据集中的异常光谱样本,运用浓度残差法剔除三维荧光光谱数据集中的异常浓度值样本,然后通过偏最小二乘回归模型的内部交叉验证均方根误差衡量不同特征区域下凸点的可靠性进行波长变量的选择。为验证波长筛选方法的有效性,对三种藻类建立偏最小二乘回归模型,以内部交叉验证决定系数(R2)、内部交叉验证均方根误差(RMSECV)作为模型评价指标。与全光谱数据建立的回归模型进行了比较,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量由全谱的1071个分别减少到77个、75个、67个,R2分别提高了0.016 4,0.002和0.032 4,RMSECV分别降低了1.8×105,2.0×105,2.6×105。与UVE方法相比,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量分别减少了599个、357个、317个,R2分别提高了0.014 5,0.000 4和0.012 3,RMSECV分别降低了1.6×105,7.0×104和1.6×105。经过该方法进行波长变量选择后,减少了冗余信息,提高了模型预测能力。  相似文献   

17.
以96批栀子不同炮制品为研究对象,高效液相色谱测定栀子苷含量为参考值,利用近红外光谱仪积分球漫反射测定其光谱图,建模波段取8 660~7 500,6 650~5 600和4 900~4 000cm~(-1),以标准正态变换(SNV)和二阶导数法(2nd derivative)为预处理方法,主成分数为8,采用偏最小二乘法(PLS)对83批栀子样品建立栀子苷的定量校正模型,最终以13批栀子不同炮制品对模型进行验证。结果,定量模型的内部交叉验证决定系数(R2)为0.992 85,校正均方差(RMSEC)为0.240,预测均方差(RMSEP)为0.254,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.386 91,RMSEP/RMSEC=1.06。模型验证得到的相对分析误差(RPD)为8.81,绝对偏差范围-0.39%~0.23%,说明模型预测性较好。通过相关系数法,优选样品装样量、扫描次数、重复次数、分辨率实验条件;并由近红外一阶导和二阶导图,除去温湿度和样品水分影响波段,结合栀子苷对照品近红外光谱图,确定建模波段。首次利用NIRS法建立栀子不同炮制品栀子苷定量校正模型,方法简单快速,模型稳定可靠、准确性高,可同时应用于不同炮制品栀子中栀子苷含量的预测。  相似文献   

18.
水稻糙米粗蛋白近红外光谱定量分析模型的优化研究   总被引:12,自引:6,他引:6  
筛选有代表性的191份糙米样品为试材,其中42份来自国家稻种资源库、149份来自水旱稻杂交产生的DH系,蛋白质含量变幅5.90%~14.50%,采用偏最小二乘法(PLS)建立模型,并构造模型的评价参数--目标函数[R/(1 RMSECV)],同时借助校正集和验证集两个载荷向量得分二维空间投影图,对近红外定量模型进行评价和优化.结果表明:在5 000~9 000 cm-1范围内,预处理方法为一阶导数,校正模型和外部检验的目标函数值分别为0.701和0.687;两载荷向量得分直观分布图显示样品的聚类结果与目标函数筛选结果一致,也进一步验证了目标函数是模型评价和优化的有效指标.  相似文献   

19.
近红外光谱技术的花生产毒霉菌侵染快速检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了能够快速、无损地评价花生的质量,确保储藏与食用安全,开发了一种基于近红外光谱技术的花生产毒霉菌污染程度的定性定量分析方法。首先对经过Co-60强辐射杀菌后的新鲜花生样品分别接种谷物中五种常见产毒霉菌(黄曲霉3.17、黄曲霉3.3950、寄生曲霉3.395、寄生曲霉3.0124、赭曲霉3.6486),并于适宜条件下(26℃、RH 80%)储藏9d。其次,利用近红外光谱仪采集了不同时期花生样品在12 000~4 000cm-1波段范围内的漫反射光谱,运用主成分分析(PCA)、判别分析(DA)和偏最小二乘回归(PLSR)建立了分析模型。结果显示,接种不同霉菌的样品随着储藏时间的延长均能得到有效区分,DA模型对储藏0,3,6与9d花生的感染单一霉菌和多种霉菌的总体判别正确率分别达到100%和99.17%,PLSR模型对样品中的菌落总数的预测结果为:有效决定系数(R2P)为0.874 1、交互验证均方根误差(RMSECV)为0.276Log CFU·g-1,剩余预测偏差(RPD)为1.92。结果表明,近红外光谱技术可以作为一种可靠的分析方法对花生受霉菌侵染的状况进行快速分析,从而确保贮藏期间花生的质量安全。  相似文献   

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