波长选择算法在近红外光谱法中药有效成分测量中的应用

建立基于仪器分析方法的质量标准是中药进入国际市场的必要条件。近红外光谱技术以其能够反映样品的多种信息、易于在线应用的优势,应用于中成药生产的在线质量监控,可以提高中成药的质量控制标准,加快中药现代化的进程。但在近红外光谱检测中存在着各成分谱图重叠严重,光谱信息冗余,特征吸收区域不明显的问题,需要对采集到的波长进行优选,以达到提高模型预测精度和简化模型的目的。从近红外光谱方法测量中药有效成分的基础研究入手,以冰片含量的检测为例,尝试采用遗传算法与模拟退火算法结合的模拟退火遗传算法及物理意义相对明确的多链逐步选择法对校正模型的波长进行优选。结果表明,波长选择的方法可以使模型采用的波长数减少的同时提高预测精度,波长选择最多可将波长数减少84％,预测精度提高47.6％。     

近红外光谱技术快速测定农药有效成分的研究

农药有效成分含量不足和农药有效成分滥用是农药质量不合格的最主要问题,但是缺乏农药的快速现场分析方法。采用傅里叶近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),定量分析了乳油中有效成分高盖的含量,模型的决定系数R2大于0.999 9,SEC小于0.019,SEP小于0.030;同时对影响模型的因素进行了研究,并用实际样品进行了验证。结果表明：近红外光谱技术可以准确地定量分析农药乳油中有效成分含量,仪器分辨率、助剂含量变化对模型的影响不显著。近红外光谱法测量商品农药制剂中有效成分的含量,方便快速,特别适合现场、在线分析,对生产企业的连续在线检测、监督部门进行农药质量控制和农产品安全具有重要意义。     

在线近红外光谱在我国中药研究和生产中应用现状与展望

中药生产过程具有多单元复杂性特点,制剂生产的各个环节均会影响中药产品的最终质量,在线近红外光谱技术具有快速、无损和不污染环境等优势,能够作为一种快速评价中药生产过程中关键质量属性的分析技术。以院校相关研究为切入点,系统阐述了在线近红外光谱技术在中药生产过程分析与控制方面的应用,并结合院校中药生产在线近红外光谱分析平台搭建为例,以此为依据阐明中药在线近红外光谱分析技术应用的可行性。进而,从企业应用角度出发,较为全面的综述了目前国内大多数应用在线近红外光谱技术的中药生产企业的研究成果及其中药产品。按照中药产品的两大剂型(液体制剂与固体制剂)进行分类,以液体制剂不同生产环节(提取、浓缩及醇沉等)为区分点,以固体制剂不同成品剂型(片剂、胶囊剂及膏剂等)为区分点,分别对近10年来中药生产过程中在线近红外应用进行系统综述,阐明中药生产全过程在线近红外技术应用的可靠性,为中药生产现代化提供有效的技术支撑。     

近红外光谱法测定缓释制剂中冰片释放量

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5 314～7 032 cm-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。     

红外光谱在中药定性定量分析中的应用

红外光谱灵敏度高、操作简便、谱带的专属性强,特别适合于中药材的无损快速鉴别和定量分析,它正在成为中药质量控制方面的一种有效手段。文章综述了红外光谱在中药定性和定量研究中的应用现状,对红外光谱在中药材(同一药材不同部位,不同产地、品种的同种中药材,易混淆、真伪中药材等)和中成药(中药配方颗粒和注射剂等)的鉴别分析与有效成分含量测定等方面的应用进行了详细评述。随着傅里叶变换红外光谱和计算机技术的不断发展,它必将在中国中药的现代化和国际化道路上起到关键作用。     

分子振动光谱法与中药研究的最新进展

本文叙述了分子振动光谱法（傅半叶变换拉曼光谱技术和傅立叶变换红外光谱技术）的量新发展与中药的无损定性鉴别、定量分析、热稳定性监控及中药优化的最新应用。报道了利用傅立叶变换拉曼光谱技术（ＦＴ－Ｒａｍａｎ）和漫反射傅立叶变换２红外光谱技术（ＤＲ－ＦＴＩＲ）可以直接快速地鉴别生药材;利用漫反射傅立叶变换近红外光谱技术（ＤＲ－ＮＩＲ）可以无损定量分析中药材、中成药和方剂的组分含量利用ＦＴ－Ｒａｍａｎ和ＨＡ     

近红外光谱技术在中草药分析中的应用

中草药分析与鉴定对中草药质量控制意义重大,传统分析方法由于过程复杂、需要丰富的经验等不利因素,无法满足快速分析和在线分析的要求。近红外光谱技术具有预处理简单、分析速度快、适用于固体漫反射技术和光纤技术等特点,已经在中草药有效组分的快速测定、在线质量控制、药材真伪鉴别、产地及质量鉴定等方面得到广泛应用。文章介绍了近红外光谱技术的基本原理和分析方法,综述了近红外光谱技术在中草药定量及定性分析方面的具体应用。     

基于近红外和中红外光谱数据融合以及竞争自适应重加权采样方法对甲维盐制剂中活性成分的测定

农药活性成分的快速测定已经成为农药质量监控的一个大趋势。通过融合甲维盐制剂近红外和中红外得光谱数据,旨在用数据融合的方法建立一种快速可靠的测定甲维盐制剂活性成分的方法。采用了将偏最小二乘回归法与数据融合相结合,以及用竞争自适应重加权采样法来选择偏最小二乘回归中的有效变量的方法。与近红外和中红外各自建立的模型相比,数据融合在吸取了近红外光谱和中红外光谱相互补充的信息后,具有协同效应的模型效果有了很大的提高。同时,证实了竞争自适应重加权采样法在建模过程中是一个使得模型更加简单高效的有效的变量选择技术。研究结果表明在吸收了不同来源的多种信息之后的数据融合是一种能提高模型效果的很有效的建模方法。数据融合策略的可行性使得测定低浓度(0.1%～1.0%)样品能获得更好的结果,而且结合了变量筛选算法的对近红外和中红外光谱的数据融合,是一个很有前景的测定商业农药制剂中有效成分的方法。最后建立了一种基于近红外光谱和中红外光谱数据融合来测定商业甲维盐制剂的有效成分的方法。     

基于近红外和中红外光谱数据融合以及竞争自适应重加权采样方法对甲维盐制剂中活性成分的测定（英文）

农药活性成分的快速测定已经成为农药质量监控的一个大趋势。通过融合甲维盐制剂近红外和中红外得光谱数据,旨在用数据融合的方法建立一种快速可靠的测定甲维盐制剂活性成分的方法。采用了将偏最小二乘回归法与数据融合相结合,以及用竞争自适应重加权采样法来选择偏最小二乘回归中的有效变量的方法。与近红外和中红外各自建立的模型相比,数据融合在吸取了近红外光谱和中红外光谱相互补充的信息后,具有协同效应的模型效果有了很大的提高。同时,证实了竞争自适应重加权采样法在建模过程中是一个使得模型更加简单高效的有效的变量选择技术。研究结果表明在吸收了不同来源的多种信息之后的数据融合是一种能提高模型效果的很有效的建模方法。数据融合策略的可行性使得测定低浓度(0.1%~1.0%)样品能获得更好的结果,而且结合了变量筛选算法的对近红外和中红外光谱的数据融合,是一个很有前景的测定商业农药制剂中有效成分的方法。最后建立了一种基于近红外光谱和中红外光谱数据融合来测定商业甲维盐制剂的有效成分的方法。     

近红外光谱法对不同蒸制时间地黄的鉴别研究

建立近红外光谱技术鉴别不同蒸制时间地黄的方法。以近红外光谱聚类分析法对不同蒸制时间的地黄样品进行了聚类鉴别,并与薄层色谱法进行了对比研究。结合TLC实验结果,近红外光谱聚类分析结果中不同炮制时间的地黄样品被准确、快速的区分开。用近红外漫反射光谱技术应用于地黄的鉴别分类是可行和有效的,具有独特的优点。     

汽轮机油中含水量的近红外光谱研究

汽轮机油在使用过程中会因为种种原因混入水分,使油液理化性能发生变化,影响系统的正常工作,采取合理的措施有效地对汽轮机油中的含水量进行分析一直是汽轮机油的研究热点之一。应用近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)实现了汽轮机油中含水量的分析,通过对汽轮机油中含水量为0～0.156%的57个油样进行光谱扫描,运用原始光谱、一阶导数光谱和多项式最小二乘拟合求导算法Savitzky-Golay(SG)的不同预处理方法,并应用SPA提取近红外光谱的有效波长,以相关系数(r)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标对汽轮机油中含水量进行了研究。结果表明原始光谱经过一阶导数与SG预处理后,应用SPA提取近红外光谱的16个特征波长,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的输入变量,建立了SPA- LS-SVM模型。运用此模型对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0.975 9和2.656 8×10-3,说明应用SPA结合近红外光谱技术来检测汽轮机油中含水量是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行汽轮机油中其他污染物的检测提供了新的方法。     

近红外光谱法的甜菜糖度快速测定

为了实现甜菜依据含糖量定等分级,甜菜收购环节的按质论价,促进甜菜制糖行业的良好健康发展,应用近红外光谱技术对甜菜糖度的快速检测进行了系统研究,确定了一种快速、无损、准确的测量甜菜糖度的方法。采集具有代表性的28个甜菜品种,820个甜菜样品作为校正集,70个样品作为预测集,扫描得到甜菜校正集样品的近红外原始光谱,选择合适的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法建立甜菜糖度的定量预测数学模型,以校正模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)、决定系数(R2)和外部预测标准误差(SEP)为指标对模型的性能进行评价,并对模型的预测效果进行了比较。采用一阶导数和标准正态变量变换对光谱进行预处理并结合偏最小二乘法所建立的定量预测数学模型的预测能力较好。甜菜糖度定量校正数学模型的模型决定系数为0.908 3,内部交互验证预测均方根误差为0.376 7。用此数学模型对预测集70个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数达到0.921 4,预测标准误差为0.439,预测值和实测值之间不存在显著性差异(p＞0.05)。结果表明：近红外光谱法作为一种简单、快速、无损、环保的检测方法,能够良好的评价甜菜的糖度。建立的模型具有很高的精确性,可以满足甜菜糖含量测定的需要,该方法可以实现甜菜收购环节的定等分级和按质论价。     

近红外光谱法测定不同产地独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯含量

应用近红外光谱技术建立对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的快速检测方法。自不同产地采集97批样品,通过高效液相色谱法测定指标成分含量,并测定样品的近红外光谱图,由于光谱图间差异较小,需要进行光谱预处理,通过比较不同预处理方法的结果,选择最优模型参数,结合偏最小二乘法分别建立独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的定量分析模型。结果显示,预处理方法为一阶导数时,蛇床子素的模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.941 3,RMSEP值为0.141;校正集相关系数为0.923 3,RMSEC值为0.163。不经预处理的二氢欧山芹醇当归酸酯模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.857 4,RMSEP值为0.103;校正集相关系数为0.831 5,RMSEC值为0.112。研究表明,近红外光谱技术结合偏最小二乘法操作简便,测定方法快速、高效、无损,可以实现对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的含量进行定量分析,为中药材的质量控制研究和含量测定提供了一种科学有效的方法,同时为近红外光谱技术发展中药实时分析开辟了一个新方法,对保证中药材质量稳定可控有重要意义。     

基于拉曼光谱的海水COD检测方法的研究

海水的化学需氧量大小直接决定海水水质的污染程度,传统的紫外-可见光波段检测时荧光干扰较大,近红外光波段检测时,水分子红外吸收峰影响较严重。提出一种基于拉曼光谱的海水化学需氧量检测方法,以不同浓度的模拟海水样本为被测对象,确定特征拉曼位移为981.6 cm-1,对拉曼光谱预处理后,通过偏最小二乘法对拉曼光谱的相对强度与碱性高锰酸钾法检测得到的海水化学需氧量进行回归建模。实验结果显示,训练集和预测集相关系数达到0.99,验证集决定系数可达到0.990 9,预测均方根误差为0.79 mg/L。     

基于主成分分析和支持向量机的太赫兹光谱冰片鉴别

利用主成分分析方法结合支持向量机建立了太赫兹时域光谱冰片种类鉴别模型。冰片是一些常用中成药的重要成分,由于其来源多、真假易混淆,在制药和交易环节,迫切需要快速、简便、准确的检测、鉴别方法。太赫兹时域光谱技术是利用太赫兹脉冲表征物质性质的一种新兴光谱技术。实验使用透射式太赫兹时域光谱系统分别获得了艾片、合成冰片和梅片三种冰片在0.2～2 THz之间的吸收谱线。通过主成分分析,做出了第一、第二主成分二维得分图以及第一、二、三主成分三维得分图,两者对三种不同种类冰片都具有很好的聚类效果。用前十个主成分的得分值矩阵代替原光谱数据,通过对三种冰片的60组样本训练,对未知的60组样本鉴别,建立了四种不同核函数的支持向量机模型。对比结果表明,径向基核函数构建的支持向量机对三种冰片的分类鉴别准确率均为100%,由此我们确定选择具有径向基核函数的支持向量机建立冰片种类的鉴别模型。此外,在含噪情况下,四种核函数SVM获得的总分类准确率都在85%以上,说明支持向量机具有很强的泛化能力。主成分分析结合支持向量机方法对冰片太赫兹光谱具有很好的分类和鉴别效果,为冰片等中成药剂的种类鉴别提供了一种新思路。     

近红外漫反射光谱法测定川藏道地药材菥蓂子中黑芥子苷含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川藏道地药材菥蓂子中指标成分黑芥子苷含量的方法。对黑芥子苷含量在1.962%～3.917%范围的不同来源的菥蓂子,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用最大最小归一化法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r)为0.989 8,校正集标准偏差(SEC)为0.023 3, 预测集标准偏差(SPE)为0.111 2。该方法快速简便,适合于重要指标成分的快速分析。     

近红外光谱技术检测植物木质素纤维素研究进展

近红外光谱技术可用来检测植物木质素、纤维素及半纤维素含量,与传统的湿化学方法相比具有快速、操作简单、准确、无损等优点,是一种新型的测定方法,近年来在检测木本植物及草本植物木质纤维素组成成分中被广泛应用。综述了国内外利用近红外光谱技术快速检测木本植物(用作造纸原料的木材、竹材以及潜在的可用作生物质能源的木材)及草本植物(饲草及草类能源植物)木质素、纤维素、半纤维素含量的研究进展,并从样品前处理、光谱预处理及波长选取方法、化学计量学方法三个方面对利用近红外光谱技术快速检测植物木质素、纤维素方法研究上的进展进行了总结,并结合国内木材、牧草及能源草行业发展现状提出了四点展望: 建立适用性更强的模型;建立全面的草产品品质指标近红外光谱数据库;建立能源植物能用品质指标相关模型并对建模方法进行进一步的探索和完善;推动应用近红外光谱技术检测植物木质纤维素的方法从实验阶段走向实际应用。随着对近红外光谱检测植物木质纤维素方法的不断成熟和完善,它必将对造纸、饲草及能源草行业的发展产生巨大的推动作用。     

近红外光谱在快速测定蛹虫草有效成分含量中的应用

采用偏最小二乘法(PLS)建立测定蛹虫草菌丝体中多糖、蛋白、虫草酸和腺苷含量的近红外光谱定量分析模型.选择了原始光谱建立蛹虫草菌丝体中腺苷和多糖含量的PLS定量分析模型,选择卷积光滑预处理后的光谱建立蛹虫草菌丝体中蛋白和虫草酸含量的PIS定量分析模型.测定蛹虫草菌丝体中多糖、蛋白、虫草酸和腺苷含量的最优PLS定量分析模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.0091.0.0222,0.0088和0.6520,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0079,0.0196,0.0087和0.5780.结果表明,测定蛹虫草菌丝体四种有效成分含量的定量分析模型稳健性好和预测精度高,在中药有效成分定量分析方面有很大的应用前景.     

栀子药材提取工艺的近红外光谱实时控制方法研究

提出了用近红外光谱技术实时控制中药提取工艺的新方法。采用光纤近红外光谱法分析不同工艺条件下的栀子药材提取液样本,通过SIMCA方法建立了工艺稳态监控模型,用于评价26个未知样本的工艺状态,成功地判别了其中的全部异常工艺样本。结果表明,近红外光谱结合SIMCA分析方法是一种快速、方便、有效的工艺监测手段,该方法无需对指标成分进行定量,即可通过样品整体近红外光谱监控其工艺是否正常,从而为中药提取工艺的实时控制提供了一条新的思路。     

近红外吸收光谱技术快速检测奶制品中添加三聚氰胺

对奶制品中添加三聚氰胺的近红外吸收光谱快速检测技术进行了可行性研究。实验分别配置了8组不同三聚氰胺含量的纯牛奶样品,用FTIR光谱仪测量其吸收谱,并偏最小二乘法建立数学模型。研究结果表明,应用近红外吸收光谱技术可以对奶制品中添加三聚氰胺进行快速检测。