近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

近红外光谱分析青贮玉米NDF中判别异常光谱的研究

对近红外光谱分析青贮玉米中性洗涤纤维(NDF)中异常光谱的判别进行了研究。该试验通过将马氏距离阈值分别设定为3(固定值)、2倍马氏距离平均值和马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差三种不同值,分别判别和剔出建模过程中的异常光谱,比较不同的阈值设定对模型效果的影响。结果表明,当马氏距离阈值设为3(固定值)时,异常光谱剔出不收敛,可靠性不高。当马氏距离阈值设为2倍马氏距离平均值时,剔出后模型的相关系数、标准差、决定系数及综合得分均低于剔出前,可靠性不高。只有当马氏距离阈值设定为马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差时,预测模型的最高相关系数ｒ达到0.97,标准差为2.456,模型预测效果最佳。因此,将马氏距离阈值设定为马氏距离平均值+2倍马氏距离标准差对近红外光谱分析青贮玉米NDF中异常光谱判别的可行性较高,在这种情况下剔出异常光谱后模型效果最佳。     

密闭微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定烟用香精中多种微量元素

烟用香精对卷烟的香、吃味和质量稳定有重要影响,为了有效控制香精质量,降低卷烟主流烟气中有害元素的含量,采用密闭微波消解-电感耦合等离子体质谱法同时测定了烟用香精中铍、钒、铬、锰、镍、铜、锌、砷、硒、锶、钼、镉、铊和铅14种元素,方法的线性相关系数0.999 5~1.000 0,相对标准偏差1.3%~9.5%(n=5),检出限0.003~0.13μg.L-1,加标回收率88.1%~109.3%。结果表明方法能够满足微量元素的分析要求。用实验方法测定了38个牌号烟用香精中铍、钒等14种元素的含量。结果发现:(1)香精中锰、锌、锶的含量较高,硒、镍、铬、铜次之,铍、铊、钼、镉、钒、铅和砷的含量最低,其平均值均小于0.1μg.g-1。(2)锰、镉、锶的含量在不同香精之间差别较大,其变异系数分别为276.4%,238.7%,243.8%。     

一种新型光谱多元分析模式识别方法

SIMCA采用PCA模型参数和F检验构造计算T2_i/T2_ucl和S_i/Q统计量作为样本分类的新属性,并计算待测样本到各类主成分空间的欧式距离作为判别类别的依据,是一种最常用和优秀的光谱分类方法。但是,在Q对T2作图平面上,以欧式距离确定的样本分布范围是一个圆,多数情况下并不一定能符合实际样本分布规律。本文在分析了SIMCA理论缺陷的基础上,提出了一种新方法,即用马氏距离代替欧氏距离作为判别依据来判断样本的类别。并设计了采用红外光谱判别组分比例很接近的掺假食用油样本的实验,以及用近红外光谱判别相近皮毛样本的实验。用调和比5%～8%的食用油红外光谱PCA模型,分别以马氏距离和欧式距离计算出其样本的分布范围,结果表明马氏距离的分类与识别能力更强。新方法和SIMCA对动物皮毛样本的正确识别率分别为87.5%和75%,对比例相近的食用油调和油的正确识别率分别为65%和55%。结果表明新方法对化学组成差异微小的样品分类精度明显优于SIMCA。     

HPLC测定烟用香精中的香豆素和黄樟素

建立了高效液相色谱-二极管阵列检测法测定烟用香精中香豆素和黄樟素的方法,样品用乙醇振荡萃取,萃取液经0.45μm滤膜过滤后,直接进行高效液相色谱分析,检测波长为280nm。该法的精密度均在10%以内,香豆素的回收率在88.0%—104.1%之间,黄樟素回收率在85.0%—98.8%之间,检出限分别为0.51、0.13mg/kg。方法简便、快速、准确,可用于烟用香精中香豆素和黄樟素的测定。     

改进的 K/S 算法对近红外光谱模型传递影响的研究

在近红外光谱分析模型传递中,常用Kennard/Stone算法(K/S算法)来选择转换集样品。K/S算法是根据样品间光谱的欧氏距离来计算样品间差异的。为了寻求样品间差异的最佳表达方式,用K/S算法选出更有代表性的样品。文章分别用欧氏距离和马氏距离计算混胺样品的光谱差异,用PDS算法传递混胺中二甲苯胺近红外光谱分析模型,通过传递后的预测标准偏差(SEP)评价两种距离的优劣。用性质差异和光谱差异结合的方式计算样品间的差异,并与单独用光谱差异和性质差异的方式进行比较。结果表明,在PDS算法中,马氏距离选出的样品更具有代表性,性质差异和光谱差异的结合更能代表样品间的差异。     

中红外光谱的进口木材树种识别方法

基于支持向量机和马氏距离探索了中红外光谱分析识别进口的卢氏黑黄檀、风车木、微凹黄檀、燃料紫檀和东非黑黄檀的能力。应用中红外光谱仪采集了500组试验样本进行分析,对试验数据进行了预处理:首先,为了保证样本的有效性,对异常光谱进行了诊断。基于莱特检验法诊断出卢氏黑黄檀和微凹黄檀各有2组异常,风车木、燃料紫檀和东非黑黄檀各有1组异常。为使样本数量统一,五种树种分别剔除了包含异常光谱在内的5组数据;其次,分析了近红外光谱的树种识别研究,结果表明:对光谱数据进行一阶导数处理,可提高识别的精度。因此,对中红外光谱数据进行了平滑处理和一阶导数处理。采用主成分分析提取了光谱数据的特征值,测试集的第一和第二主成分得分的散点图显示,平滑加一阶导数处理的测试集的各自聚类性较平滑处理好。以主成分的得分为特征,基于支持向量机和马氏距离进行了识别研究。考虑到识别方法中主成分个数的选取会直接影响识别的精度,而通常主成分的选取仅参考累计贡献率,此处为使主成分的选取更科学,在支持向量机识别方法中利用粒子群算法进行参数寻优时,对主成分的个数(范围为[5, 30])与5折检验下的最佳判别准确率的关系进行了试验,结果表明:平滑处理和平滑加一阶导数处理的主成分个数在[7, 11]范围内的5折检验下的最佳判别准确率较高,结合对应的判别准确率,确定了最佳的主成分个数为8个。以前8个主成分作为输入变量,基于支持向量机和马氏距离对测试集进行了测试,结果得出:两种识别方法的正确识别率均较高,支持向量机的识别率略高于马氏距离,平滑加一阶导数处理的识别率均优于平滑处理,平滑加一阶导数处理的支持向量机正确识别率达到了98%,识别效果最好。因此,中红外光谱分析可以作为木材树种识别的一种有效手段。     

近红外光谱的不同牌号聚乳酸识别方法

塑料牌号是塑料生产公司根据原料性质、用途的差异而内部制定的编号。通过检测材料的物理化学性能能间接识别其牌号，但速度慢且具有破坏性。因此，利用了近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR)技术对不同牌号的聚乳酸(polylactic acid), PLA)进行识别。采用主成分分析法(principle component analysis, PCA)分别与马氏距离(mahalanobis distance, MD)、人工神经网络(artificial neural network, ANN)和支持向量机(support vector machine, SVM)结合的模型进行分析预测。在900～1 700 nm的波长范围，采用三种不同牌号的聚乳酸共90个样本的光谱进行建模，另取这3种牌号共90个样本进行识别，比较三种预测模型对PLA牌号的识别能力。结果表明，在对样品的光谱数据做主成分分析后，以验证集的前两个主成分做散点图，发现明显的聚类现象，以前9个主成分得分作为输入变量所建立的马氏距离判别、人工神经网络判别、支持向量机判别均能够对不同牌号的聚乳酸有效识别。最好的判别方法——马氏距离判别正确率能够达到98.9%。因此，近红外光谱能够对不同牌号的PLA进行无损、快速、准确的识别。     

基于可见/近红外光谱的乙烯利催熟西瓜与正常成熟西瓜分类试验研究

针对国内常有瓜农采摘远离成熟期的西瓜,采用高浓度乙烯利处理,诱导其快速成熟的现象,对未经乙烯利处理和经乙烯利处理的西瓜进行了可见/近红外漫透射光谱的分类试验研究,在判别分析中,提出一种简单的透过率之比判别分析法,对未经乙烯利处理样品的误判率为32.5%,经乙烯利处理样品的误判率为20%;采用马氏距离判别分析和偏最小二乘法判别分析都可以取得理想的判别结果,一阶微分光谱经Norris微分滤波处理后, 利用马氏距离判别,判别结果为未经乙烯利处理样品校正集误判率1.67%,经乙烯利处理样品校正集、预测集均没有出现误判的情况;二阶微分光谱利用偏最小二乘法判别,没有误判情况发生。在使用这两种判别方法进行判别分析时,光谱预处理方法影响判别效果,应根据采用的判别方法决定所需采用的光谱预处理方法。     

基于马氏距离的航空装备故障预测研究

故障状态类型的判别是航空装备故障预测系统的核心环节,它直接影响到故障预测的准确性;针对航空装备的故障状态类型判别问题,提出一种基于马氏距离的故障预测方法;首先介绍了马氏距离,其次建立了状态数据库矩阵及状态判别模型,并给出了基于马氏距离的故障预测流程;最后将该方法用于某型飞机火控系统的故障预测中,使得在线和离线的平均故障预测准确度分别达到98.48%和97.77%,表明马氏距离在航空装备的故障预测中有较好的应用和推广价值。     

烟叶重要香味物质的近红外快速测定

建立近红外光谱技术快速无损检测烟草重要香味成分茄酮的方法.收集近500个具有代表性样品的光谱,建立其相应指标的近红外模型.在所有的校正模型中,原始谱图经过二阶导数和偏最小二乘(PLS)处理,20个外部样品用于所建模型的验证,实际和预测的平均相对偏差＜5%.该结果表明,近红外光谱技术能够应用于烟草重要香味成分茄酮的分析.作为一种快速高效的方法,香味成分的近红外光谱快速测定将为卷烟配方设计和质量控制提供有力的支持.     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中浓香型烟叶光谱1 580条, 清香型2 004条, 中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。     

应用近红外光谱和多算法融合方法分析烤烟的香型风格特征

以全国17个主要烤烟产地省份中收集的3 914个烟叶样品的近红外光谱为实验对象,其中浓香型、中间香型、清香型烟叶光谱分别865条、1 403条、1 646条,应用近红外光谱和多算法融合方法分析其香型风格特征。在以产地进行初步划分烟叶香型以及认可过渡型和非典型香型类型的基础上,选取基于主成分及Fisher准则的投影法(PPF)、偏最小二乘判别(DPLS)、支持向量机(SVM)作为单分类器,得到各个算法第1和2判别分析结果;应用PPF-DPLS-SVM融合和各算法第1和2判别分析结果,将预测验证样品的分析结果详细划分为典型、过渡型、非典型香型样品(分别为493,392,115个);其中典型香型烟叶样品的判别准确率达到92.7%,较未进行典型样品划分时PPF,DPLS,SVM单算法的识别准确率分别提高了30.2%,15.4%,16.6%。样品数据来源于全国主要烤烟产地,数据量大,代表性较好,分析结果具有一定普遍性;提出的多算法融合分析方法大幅度提高了通过客观数据判别烤烟香型的准确率;同时,将烤烟香型细划分为典型、过渡型和非典型香型的方式,对烤烟烟叶原料的科学合理利用以及烟叶原料的模块化工业加工等有指导作用。     

主成分回归法建立卷烟风格与组分的定量关系

为研究卷烟风格与卷烟化学成分之间的关系,应用主成分回归建立卷烟GC-MS数据与卷烟风格评吸值之间的定量模型.对于每种卷烟风格,均建立了4种候选模型,然后选取最佳者.通过最佳模型对测试集样品的30种风格进行预测,有23种风格的预测值与评吸值之间的平均绝对误差小于专家评吸时的最小计分单位,所以定量模型的预测结果可靠.此研究表明化学计量学方法在处理卷烟这种复杂体系时的可用性和有效性.这些定量模型可以作为专家评吸卷烟风格的辅助工具.在定量关系不明确的情况下,应当建立多个候选模型,然后从中选择最佳者.     

近红外和电子鼻数据融合识别不同香型风格

分别基于近红外和电子鼻融合数据、近红外数据以及电子鼻数据建立判别烟叶清香型、中间香型和浓香型三种香型风格的定性判别模型,结果表明虽然三种模型的建模准确率差异不大,都超过了89.00%,但基于融合数据建立的模型对中间香型和浓香型的预报准确率分别为82.67%和80.00%,比仅仅利用近红外数据建立模型的72.41%和73.33,也比仅仅基于电子鼻数据建立模型的68.97%和53.33%都有明显的提高。融合后预报准确率提高的可能原因是：电子鼻风味分析仪对于影响中间香型和浓香型的烟叶致香成分感应更加灵敏,捕获的信息也更多,这些新的信息可以作为NIR数据信息的有利补充,可用于建立烟叶香型分类判别准确率更高的模型。同时本研究还基于相同的融合数据,对比不同数据挖掘算法建模和预报结果差异性。实验结果表明：人工神经网络的建模结果高于支持向量机建模,人工神经网络模型的预报结果准确率只有65.00%,远低于支持向量机模型的预报结果的83.75%。这也验证了支持向量机算法可以在建模过程中减少过拟合。该研究可以为快速鉴别烟叶香型风格提供支撑,而且随着研究的深入可以争取为烟草系统的专业评吸人员提供辅助的鉴别方法。     

紫外光谱法预测烤烟烟叶中的全氮

利用紫外光谱法测量不同等级烤烟烟叶的光谱,对样品在190～1 100 nm波长范围进行扫描,比较其光谱之间的差异。并利用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法和偏最小二乘法来建立烤烟烟叶全氮含量的光谱预测模型。结果表明:(１)用多元分析中的逐步回归法、主成分分析法适合建立全氮预测模型;(２)在230～290 nm波长范围内建立不同等级烤烟的全氮模型,且模型效果较好;(３)主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性比逐步回归法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性要好得多,且用主成分分析法预测烤烟烟叶全氮模型的准确性为78%; (４)不同的数据处理方法,得出的预测模型是不同的;(５)通过选择恰当的全氮特征谱线可以提高预测模型的准确性。说明可以用紫外光谱来预测烤烟全氮的含量,且该模型稳定性好,可用来快速、准确、无污染地测量烟草中的全氮含量。     

ATR-FTIR光谱法同时测定香精的相对密度和折光指数

傅里叶变换衰减全反射红外光谱 (ATR- FTIR)分析技术与偏最小二乘法 (PL S)相结合 ,建立了香精相对密度、折光指数的校正模型。模型的预测结果与标准方法测定结果在 5 %显著性水平下无显著性差异。该法用于香精物理指标的检测 ,操作简单、快速、准确。     

近红外光谱判别分析滤波器的设计与应用

近红外光谱（NIRS）在定量和判别分析中已得到广泛应用,化学计量学在其中发挥了重要作用,但仍需要建立基于新原理的方法,简化数据处理和建模过程,使近红外光谱分析更加方便、更加快速。多元光学计算（MOC）技术通过设计合适的光学滤波器可以在光谱测量的同时,根据光谱的整体形状得到定性定量结果。作为一种新的测量和计算方式,近年来在光谱分析领域逐渐得到应用。基于多元光学计算的原理,基于主成分分析和Fisher判别准则设计了近红外光谱的判别滤波器,将近红外光谱投影到二维空间,并在二维空间中计算每一类样品的置信椭圆作为模型进行判别分析。预测样本在二维空间的投影与模型的距离可以作为判别参数,判别值小于等于1时预测样品与模型样品判别为同一类别,否则判别为不同类别,且距离越大,差异性越大。采用460个不同部位的烟叶样品和73个不同生产厂家的药品对所建立的方法进行了测试,表明了方法的准确性。对于三类不同部位烟叶样品和四类不同厂家生产的药品,预测结果的真阳性率可以达到90%以上（除上部烟叶样品外）,药品的真阳性率高达95%以上。但烟叶样品的假阳性率仍有些偏高,对于光谱极为相似的实际生产样品结果仍属可接受范围。所建立的方法可推广到其他应用领域,广泛用于基于近红外光谱的质量控制、产品检测、生产一致性监控等。     

拉曼光谱结合偏最小二乘同时测定烟草中叶黄素和β-胡萝卜素含量

色素是烟草中的重要组成成分,烟草的外观质量和内在品质都与色素相关。色素主要分为绿色素、黄色素和黑色素。在生长期,烟草中的绿色素主要是叶绿素,成熟期的烟草中黄色素则主要为叶黄素和胡萝卜素,黑色素则存在于成熟的烟叶中,或在调制和发酵的过程中产生。色素的检测对于烟草原料评价和成品质量都非常重要。鉴于烟草色素基于液相色谱的传统检测方法耗时较长、样品制备过程复杂,以及拉曼光谱操作简单、测定时间短、能提供有关分子官能团信息的特点,开发了一种应用拉曼光谱同时定量检测烟草中叶黄素和β-胡萝卜素的快检方法。烟草样品的有机溶剂提取物,密封在透明玻璃瓶中,将激光聚焦于瓶内溶液样品直接测定拉曼光谱。研究发现,不同于常见的514和785 nm激发波长,在短波455 nm激光作用下,可获得更理想的拉曼信号,光谱强度较高,荧光干扰较低。对色素萃取溶剂、焦平面与光学平台间的距离等实验条件进行了优化。考虑到不同检测日期仪器操作条件的变化可对拉曼光谱产生影响,以溶剂峰为内标峰,对光谱进行归一化处理,以校正因测定条件不稳定而引起的物理干扰。为了解决荧光干扰,以及色素分子之间的拉曼光谱干扰问题,采用偏最小二乘法（PLS）建立光谱分析的多元校正模型。建模中对波长区域以及光谱预处理方法进行了优化。研究结果表明,光谱归一化处理显著降低了因物理因素产生的光谱干扰,光谱求导运算对建模影响不大,而波长选择能明显改善模型的预测能力。利用798.2～1 752.8 cm-1波段建立叶黄素的PLS定量模型时,预测效果最佳,预测集的均方根误差（RMSEP）为6.68 μg·g-1;对于β-胡萝卜素,798.2～1 752.8 cm-1组合2 254.2～2 784.5 cm-1用来建模时得到的RMSEP最小,为2.56 μg·g-1。该方法操作简便、耗时少、结果准确可靠,为烟草样本中色素的定量分析提供了一种切实有效的新途径。     

Raman spectroscopy in experimental oral carcinogenesis: investigation of abnormal changes in control tissues

Oral cancer is a major cause of mortality in South Asian men owing to rampant tobacco abuse. Cancers are also reported in non‐tobacco habitués, especially women, attributed to chronic irritations from irregular/sharp teeth, improper fillings, and poorly fit dentures. Conventional screening approaches are shown to be effective for high‐risk groups (tobacco/alcohol habitués). Raman spectroscopy (RS) is being extensively explored as an alternate/adjunct tool for diagnosis and management of oral cancers. In a previous Raman study on sequential oral carcinogenesis using hamster buccal pouch model, misclassifications between spectra from control and carcinogen [7,12‐dimethylbenz(a)anthracene (DMBA)]‐treated tissues were observed. Histopathology of some control tissues suggested pathological changes, attributable to repeated forceps‐induced irritations/trauma during animal handling. To explore these changes, in the present study, we recorded spectra from three different types of controls – vehicle control (n = 45), vehicle contralateral (n = 45), and DMBA contralateral (n = 70) – exposed to varying degree of forceps handling, along with DMBA‐treated pouches (n = 70) using a 14‐week carcinogenesis protocol. Spectra certified on the basis of histopathology and abnormal cell proliferation (cyclin D1 expression) were used to build models that were evaluated by independent test spectra from an exclusive set of DMBA‐treated and control animals. Many DMBA‐contralateral, vehicle‐control, and vehicle‐contralateral spectra were identified as higher pathologies, which subsequently corroborated with histopathology/cyclin D1 expression. Repeated forceps‐mediated injuries/irritations, during painting and animal handling, may elicit inflammatory responses, leading to neoplasm. The findings of the study suggest that RS could identify micro‐changes. Further, RS‐based in vivo imaging can serve as a promising label‐free tool for screening even in the non‐habitué population where conventional screening is shown to be not effective. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.