近红外光谱法预测云南香料烟中总糖、还原糖和总氮

应用近红外光谱法预测云南香料烟的总糖、还原糖和总氮。250份样品作为建模样品,41份作为验证样品,结果表明:总糖、还原糖和总氮的近红外预测值与化学测定值之间的最大绝对误差分别为1.07%、0.90%、0.10%;两测定值配对t检验结果显示近红外光谱法(预测值)与行标法(实测值)之间差异不显著;从验证样品中选择一个样品,进行总糖、还原糖和总氮含量的重复性测定,RSD均小于1%,所建模型能进行香料烟中总糖、还原糖和总氮含量的快速测定并可作为实验室质量控制的一种方式。     

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.     

可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物

应用可见/近红外光谱法对赣南脐橙可溶性固形物进行了无损检测研究。通过主成分分析,获取光谱的有效信息,将其作为人工神经网络的输入变量进行非线性建模。90个建模样品训练结果是,样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9147,训练均方差为0.5203;38个未知样品预测结果是:样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9033,预测均方差为0.6964,相对预测偏差4.5709%。实验结果表明基于人工神经网络的可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物是可行的。     

近红外反射光谱法测定PDA阳离子度的研究

以37份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用沉淀滴定法对PDA阳离子度进行测定,并进行近红外光谱扫描,分别采用特征峰和全波谱段作为输入层神经元,采用RBF神经网络的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪预处理,建立PDA阳离子度的近红外预测模型,并将预测值与沉淀滴定法测定值进行比较,其外部验证决定系数大于0.90,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著。结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA阳离子度具有较高可行性。     

近红外光谱法测定PDA中残留丙烯酰胺含量

选取38份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用紫外光谱法对PDA中残留丙烯酰胺(AM)含量进行测定,并进行近红外光谱扫描,在图谱中选取七个波段,将每个波段的特征峰作为自变量,吸收峰作为因变量,采用偏最小二乘法(PLS)的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪处理,建立PDA中残留AM含量的近红外预测模型,并将预测值与紫外光谱法测定值进行比较,其外部验证决定系数达到0.99,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著。试验结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA中残留AM单体含量具有较高可行性。     

土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究

为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

近红外漫反射光谱法定量分析连翘药材

利用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法定量分析了连翘药材中连翘苷与连翘酯苷的含量。所建立校正模型内部交叉验证均方差(RMSEC)分别为0.327、0.273,交叉验证决定系数分别为0.968、0.978。利用该模型对10份未知样品进行预测,预测值和参考值之间的相关系数分别为0.929、0.986,预测均方差(RMSEP)分别为0.421、0.260,该法具有准确、快速、不破坏样品等优点。     

甘薯黄酮含量近红外反射光谱分析模型的构建及其应用

以来自不同地点的126份薯块根样品为材料,应用近红外光谱技术(NIRS),建立甘薯黄酮含量近红外反射光谱分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价.结果显示,甘薯块根黄酮含量的近红外光谱模型校正决定系数(RSQ)为0.903,校正标准误差(SEC)为0.172.交叉验证决定系数(RSQV)为0.851,交叉验证标准误差(SECV)为0.214.模型对样品NIRS的预测值与其相应的化学值有较好的相关性,此模型可用来预测甘薯黄酮含量,在甘薯优质育种和品质分析中具有应用价值.     

透反射近红外光谱法快速测定大豆油中的脂肪酸

应用透反射技术在1 100~2 500 nm波谱段采集大豆油近红外光谱,采用改进的偏最小二乘法算法,建立了近红外光谱快速测定大豆油中五种主要脂肪酸含量的方法。以气相色谱法测定的158个大豆油样品中棕榈酸(C16∶0)、硬脂酸(C18∶0)、油酸(C18∶1)、亚油酸(C18∶2)和亚麻酸(C18∶3)含量作为其化学值,建模集样品数为138,检验集样品数为10,盲样验证集样品数为10;通过对定标模型的优化,五种脂肪酸的交互定标决定系数(1-VR)分别为0.883 9,0.583 0,0.900 1,0.977 6,0.959 6,交互定标标准误差(SECV)分别为0.42,0.29,0.83,0.46,0.21;盲样验证集样品五种脂肪酸的近红外预测值与化学值的相对标准误差均小于5.50%。结果表明,近红外预测值与化学值之间存在较好的线性关系,所建立的方法快速、方便、可靠,可用于大豆油的掺伪鉴别。