近红外光谱和化学计量学方法用于橄榄油品质分析与掺杂量检测

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。     

应用高光谱图像检测鱼肉挥发性盐基总氮含量研究

鱼类产品的新鲜程度研究一直是重要的课题,其中挥发性盐基总氮（TVB-N）是一项重要指标,该指标已列入我国食品卫生标准, 一般在低温条件下, 鱼类挥发性盐基氮的量达到30 mg/100 g时,即认为是肉质变质的标志。传统的物理检测方法不能够实现定量检测,化学检测法则耗时长,且需要专业人员进行破坏式检测。为了克服传统光谱检测技术无法检测分析外部空间属性的缺点,该实验采用波长范围在900～1 700 nm高光谱成像结合化学计量法实现了三文鱼的TVB-N含量检测。首先对从市场买的新鲜三文鱼按照背面和反面（腹部）进行分割处理,背面和反面（腹部）再10等分,每条三文鱼制作成20个样本,一共100个样本,其中75个样本用于校正集,25个样本用于预测集。然后用高光谱成像系统采集三文鱼鱼样本的光谱数据,再通过蒸馏法测定三文鱼TVB-N的含量,并建立其理化值样本,然后分别采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）和偏最小二乘（PLS）模型对100个样本光谱全波长数据进行三文鱼TVB-N建模分析。LS-SVM模型和PLS模型预测决定系数(R2)分别为0.918和0.907,预测均方根误差(RMSEP)分别为2.312%和2.751%。为了进一步提高运算效率和优化模型,对全谱数据利用连续投影算法（SPA）提取到8个特征波长（956,1 013,1 152,1 210,1 286,1 301,1 397和1 464 nm）,基于8个特征波长分别建立SPA-LS-SVM和SPA-PLS模型,模型预测决定系数(R2)分别为0.903和0.901,RMSEP分别为2.761%和2.801%,SPA-LS-SVM模型的结果优于SPA-PLS。最后SPA-LS-SVM模型因其可靠性和有效性而被选择为最适合TVB-N预测模型,基于图像处理编程技术将高光谱图像中的每个像素转换成相应的TVB-N值并以不同颜色表示,实现了三文鱼肉TVB-N含量的可视化,可以很形象的表达三文鱼的TVB-N的含量分布情况。实验说明,可利用高光谱成像技术预测三文鱼的TVB-N含量预测,这为水产品的自动加工和分类奠定了基础,渔业可以从高光谱技术中获益。     

X射线荧光微区分析结合电感耦合等离子体质谱法进行保健食品中元素含量的测定

X射线荧光光谱微区分析法既有X射线荧光光谱法快速、简便、无损检测等特点,又可对保健食品表面的元素分布进行检测,电感耦合等离子体质谱法具有检出限低、线性范围宽、多元素同时测定等优点,旨在建立一种X射线荧光光谱微区分析法和电感耦合等离子体质谱法联合测定保健食品中元素种类、分布及含量的方法。利用Ｘ射线荧光光谱微区分析技术对一种保健食品进行了元素种类及元素在样品表面的分析,并对元素含量进行了半定量分析,确定保健品中含有钙（Ca）、铁（Fe）、钌（Ru）、钼（Mo）元素。利用微波消解-电感耦合等离子体质谱法对其中含有的主要元素Ca和Fe进行了定量分析。微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定结果Ca元素平均值为6.23%,相对标准偏差1.78%;Fe元素平均值3.82%,相对标准偏差 2.14%。与X射线荧光光谱微区分析法半定量测试结果的样品中含有的Ca元素含量在6.0%～10.0%之间,样品中含有的Fe元素含量在2.0%～4.0%之间的结论一致。且通过X射线荧光光谱微区分析法得知保健食品表面的各元素分布不均匀。结果表明：X射线荧光光谱微区分析方法既可利用微量样品快速无损测得保健食品中的元素半定量含量,又可测得保健食品中的元素分布情况。结合电感耦合等离子体质谱法,还可以对样品中感兴趣的元素含量进一步检测,得到定量分析结果。     

不同种皮颜色花生糖含量近红外模型的构建

花生籽仁中的糖含量是影响食味品质的重要指标,建立快速测定糖含量的方法可有效提高食用型花生的检测效率。样品外观颜色是影响近红外分析的重要因素之一,按样品外观颜色分类定标（校正）更有利于提高模型的预测性能。研究选择不同糖含量的花生种质332个,采用色差仪将花生种质按种皮颜色分成黑紫色、红色和粉色三大类。采用3,5-二硝基水杨酸法、蒽酮乙酸乙酯法、蔗糖酶法分别测定籽粒中的总糖、可溶性糖及蔗糖含量。总糖含量分别在6.42%～39.53%（黑紫色籽粒）、9.66%～39.71%（红色籽粒）和8.52%～38.84%（粉色籽粒）之间;可溶性糖含量分别在2.4%～14.32%（黑紫色籽粒）、2.94%～13.75%（红色籽粒）和2.19%～14.53%（粉色籽粒）之间;蔗糖含量分别在0.92%～7.53%（黑紫色籽粒）、1.05%～7.23%（红色籽粒）和0.95%～7.99%（粉色籽粒）之间,变异系数均在33%以上。采用瑞典波通DA7250型近红外分析仪（950～1 650 nm）采集籽粒的近红外光谱值,选用基于全波段的偏最小二乘回归法（PLSR）,通过对比单一和复合预处理方法,对比模型的相关系数和误差确定最佳预测模型。分别建立了黑紫色、红色、粉色花生籽仁的总糖含量、可溶性糖含量和蔗糖含量的近红外光谱定标模型,共计9个模型,预测相关系数（R_c）在0.883～0.925之间,预测均方根误差（RMSEC）在0.370～1.988之间。对总糖含量所建立的模型中,粉色种皮花生的预测相关系数R_c可达0.925,RMSEC为1.705;对可溶性糖含量所建模型中,黑紫色种皮花生的预测相关系数R_c可达0.921,RMSEC为0.667;对蔗糖含量所建的模型中,粉色种皮花生的预测相关系数R_c可达0.914,RMSEC为0.435。并分别用15份种质进行外部验证,9个模型的预测相关系数R_p在0.892～0.967之间,预测均方根误差RMSEP在0.327～2.177之间。本研究建立的近红外光谱模型可同步、快速地检测花生籽粒中的多种糖含量,为高糖含量的鲜食花生育种提供了技术支持。     

两种木塑复合材料的识别及主要组分的定量分析

不同塑料基体木塑复合材料（WPC）的识别及主要组分的定量分析对于废弃WPC产品的分类回收、高效再利用,以及产品生产过程中的质量控制、产品销售和使用过程中规范市场秩序和维护消费者合法权益,具有重要意义。建立不同塑料基体WPC的主要组分的通用定量分析模型,有助于降低检测成本,扩大模型的适用范围。然而。目前国内外关于不同塑料基体的WPC定性识别研究,尚未与WPC主要组分的定量分析相联系,未能构建完整的技术体系。WPC主要组分定量分析研究尚局限在单一塑料基体WPC的定量分析模型。针对此种情况,分别以聚乙烯（PE）和聚丙烯（PP）为增强体,杉木为生物质填料,加入一定量的添加剂后,采用挤出成型法分别制备了20个不同杉木/PE配比和20个不同杉木/PP配比的WPC样品。采用溴化钾压片法获取了40个WPC样品的红外光谱,利用多变量统计软件对光谱数据先进行一阶导数处理,再进行变量标准化。利用主成分分析法（PCA）对杉木/PE和杉木/PP两种复合材料进行了分类,由于PP和PE化学结构的差异明显,两种复合材料在二维主成分空间中呈带状分布,每种WPC样品处于相对独立空间,分类正确率达100%。利用偏最小二乘法（PLS）建立了两种复合材料通用定量分析模型,木粉和塑料的校正模型的决定系数R2分别为0.984和0.985,校正标准偏差SEC分别为1.034%和1.206%;木粉和塑料的预测模型的R2均为0.956,交互验证标准偏差SECV分别为1.779%和1.792%;RPD值分别为4.83和4.85。为更客观准确地检验模型的预测能力,随机选取10个样品对所建通用定量分析模型进行外部验证。结果显示,模型预测准确性高,木粉含量的预测相对偏差在±8%以内,塑料含量的预测相对偏差在±7%以内。建立了一套PE基和PP基WPC快速准确的识别方法和通用定量分析模型,为红外光谱法应用于WPC生产、质检及回收再利用过程中的定性识别和定量分析奠定了技术基础。     

食用植物油中反式脂肪酸含量的激光拉曼光谱检测

油脂中的反式脂肪酸(TFA)有害人们的身体健康,有必要对其含量进行监测。共收集各类食用植物油样本79个,涉及9个品种和27个品牌,分配到校正集和预测集的样本数分别为53个和26个。采用QE65000拉曼光谱仪采集79个样本的拉曼光谱,利用自适应迭代惩罚最小二乘法去除样本拉曼光谱的荧光背景;在此基础上,采用多种归一化方法对样本拉曼光谱进行处理,并对拉曼光谱的建模波数范围进行初选;再利用竞争性自适应重加权采样(CARS)方法筛选与食用植物油TFA含量相关的光谱变量,并应用偏最小二乘(PLS)回归将食用植物油TFA的特征变量光谱强度与气相色谱测定的TFA真实含量进行关联,建立食用植物油中TFA含量的定量预测模型。研究结果表明,多种归一化方法中,有4种归一化方法均能提高PLS定量预测模型的性能,其中Area normalization方法的效果最优;经建模波数范围初选,波数范围由686~2 301 cm-1缩减为737~1 787 cm-1,确定较优的建模波数范围为737~1 787 cm-1;经CARS方法筛选,共有31个光谱变量被选择,其选择的光谱变量主要分布在1 265,1 303,1 442及1 658 cm-1拉曼振动峰附近,且974 cm-1拉曼振动峰两侧均有光谱变量被选择;此外,CARS方法的PLS建模结果优于常用的无信息变量消除及连续投影算法。由此可知,激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法检测食用植物油中的TFA含量是可行的。归一化方法、建模波数范围初选及竞争性自适应重加权采样(CARS)方法能有效提高TFA定量预测模型的预测精度和稳定性,优化后的TFA定量预测模型的校正集及预测集的相关系数和均方根误差分别为0.949,0.953和0.188%,0.191%。与未优化的预测模型相比,预测均方根误差由0.361%下降为0.191%,下降幅度为47.1%;建模所用的变量数由683个下降为31个,仅占原变量数的4.54%。     

探针3-(2-氰基乙基)胞嘧啶同步荧光法测定血清中蛋白质

在模拟人体生理条件下,基于3-(2-氰基乙基)胞嘧啶(CECT)与人血清白蛋白(HSA)和牛血清白蛋白(BSA)之间的相互作用,以CECT为分子光谱探针研究了CECT-蛋白质体系的同步荧光光谱特征。同步荧光光谱特征及强度与Δλ值、反应介质、反应温度等因素有关。在此基础上,建立了以CECT为分子光谱探针定量测定血清样品中蛋白质含量的新方法。在最佳实验条件下,CECT-HSA和CECT-BSA体系的同步荧光强度分别在0～441.4和0～351.0 μg·mL-1的浓度范围内与蛋白质浓度呈现良好的线性关系, 检测限分别为0.023和0.035 μg·mL-1,相对标准偏差(RSD)1.2%～3.3%, 加标回收率为97.2%～100.4%。该方法具有简单、快速、灵敏度较高、线性范围宽、精密度和回收率较好等优点。该法可直接用于血清样品中蛋白质总量的测定,结果令人满意。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

荧光相关光谱测定溶液中胭脂红的含量

使用FLS920P型荧光光谱仪测量了20个合成色素胭脂红溶液样本的荧光发射谱,实验表明：胭脂红的最佳激发波长为300 nm,在此波长激发光下,荧光峰值波长为440 nm。同时测量相同条件下超纯水的光谱数据作为参考光谱,进行与胭脂红溶液光谱数据的相关计算,构建以浓度为外扰的荧光相关光谱。采用sym8小波函数4尺度降噪,将降噪后的同步相关光谱数据、自相关光谱数据应用偏最小二乘回归(PLSR)算法进行预测,建立溶液中胭脂红含量的定量模型,结果表明：采用同步相关光谱建模的预测相关系数为99.863%,预测均方根误差为0.414 μg·mL-1;而采用自相关光谱建模的预测相关系数为99.940%,预测均方根误差为0.303 μg·mL-1。对比可知,自相关光谱数据有效地避免了信息冗余,预测结果更为可靠。该方法无需样本处理,操作简单,为食品安全检测提供了一种新的思路。     

近红外光谱技术快速鉴别地沟油与食用植物油的研究

地沟油检测是我国食品安全最为关注的话题之一,它给人们的生活健康带来了极大的危害。国内现有的检测手段也仅停留在定性检测水平上,只能确定地沟油的有无,还难以进行定量检测。本实验利用近红外光谱技术与光纤传感技术相结合的新方法对勾兑混合油中地沟油的含量进行了定量分析。将煎炸老油与九三大豆油按照一定的体积比进行勾兑,共计50个样本,采集其近红外透射光谱,分别采用偏最小二乘法(PLS)和BP人工神经网络建立了煎炸老油含量的定量分析模型,校正集决定系数分别为0.908和0.934,验证集决定系数分别为0.961和0.952,均方估计残差(RMSEC)为0.184和0.136,预测均方根误差(RMSEP)都为0.111 6,符合应用要求,同时还结合主成分分析法(PCA)对煎炸老油与食用植物油进行了鉴别,识别准确率为100%。实验研究证明近红外光谱技术不仅可以准确快速的定性分析地沟油, 还能定量的检测地沟油的含量,在油脂的检测方面具有很大的应用前景。     

基于FTIR的芝麻油真伪鉴别和掺伪定量分析模型

把低价油掺入到高价油是食用油脂中的常见掺伪现象,芝麻油由于品质好价格高,市场上时有假冒伪劣产品,因此应用FTIR并结合化学计量学,建立了芝麻油的真伪和掺伪的快速分析方法。首先分析了芝麻油与大豆油、葵花籽油在4 000～650 cm-1范围的FTIR谱图,由于食用植物油都是不同脂肪酸甘油三酯的混合物,其谱图极为相似,很难发现芝麻油与其他油脂的明显差异。但是不同食用油的脂肪酸组成不同,其1 800～650 cm-1红外指纹特征区也有所不同,因此可以选择该区域,对红外光谱数据用化学计量学方法进行分类识别。通过建立主成分分析(PCA)和簇类独立软模式识别(SIMCA)模型,进行了芝麻油的真伪鉴别,该模型聚类效果较为理想,识别正确率达到了100％;采用标准正态化校正(SNV)和偏最小二乘法(PLS),经过PCA分析计算,芝麻油中掺入大豆油、葵花籽油的掺伪检测限均为10%;利用FTIR和PLS,建立了芝麻油掺的定量分析模型,该模型预测值与实际值有着良好的对应关系,预测相对误差为-6.87％～8.07％之间,说明定量模型可行。本方法能够实现芝麻油的快速真伪鉴别和掺伪定量分析,其优点是模型一旦建立,分析简便、快速,可以满足大量样品的日常监测。     

NIR光谱结合稳定等效MW-PLS方法用于高脂血症指标分析

基于稳定性、等效性对移动窗口偏最小二乘(MW-PLS)方法进行改进,应用于高脂血症指标总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)无试剂近红外光谱分析的波长优化。提出兼顾随机性、稳定性的定标、预测、检验框架。从全体人血清样品(阴性145、阳性158,共303)中,随机选取103个为检验集(阴性44、阳性59),余下为建模集(阴性101、阳性99,共200),再将建模集随机划分为定标集(阴性51、阳性49,共100)、预测集(阴性50、阳性50,共100)共50次;基于所有划分的平均预测效果优选模型参数,使得模型具有稳定性;采用样品优选的模型进行检验。TC,TG最优MW-PLS波段分别为1 556～1 852,1 542～1 866 nm;为了解决由于材料性能、成本的因素对仪器分光系统设计的制约,提出等效模型集,并得到TC和TG等效模型集的唯一公共波段1 542～1 852 nm。检验结果表明：采用最优MW-PLS波段,检验样品的TC和TG预测均方根误差(V_SEP)分别为0.177和0.100 mmol L-1、相关系数(V_R_P)分别为0.988和0.996,高脂血症的灵敏度、特异性分别为95.0%和90.5%;基于公共等效波段,TC和TG的V_SEP值分别为0.177和0.101 mmol·L-1、V_R_P值分别为0.988和0.996,灵敏度、特异性分别为92.7%和90.3%。结论：近红外光谱结合稳定等效MW-PLS方法提供了一种有潜力的大人群血脂检测工具。      

基于特征波段的高光谱技术检测水体中毒死蜱浓度的实验研究

为了探究反射光谱检测水体中毒死蜱农药的可行性,使用由ASD公司的FieldSpecPro地物波谱仪构成的高光谱采集系统在室内、室外环境获取两种不同浓度区间的毒死蜱样品的光谱数据。基于偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)算法分别对毒死蜱样品光谱数据建立全波段定量模型,结果两种模型的预测能力均较高。通过相关性分析(CA)计算相关系数来选择毒死蜱样品光谱的特征波长,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内、室外实验光谱的特征波长为388,1 080,1 276 nm和356,1 322,1 693 nm,浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验样品光谱的特征波长为367,1 070,1 276,1 708 nm和383,1 081,1 250,1 663 nm。结合PLS算法建立样品特征波长光谱数据的定量模型,结果与全波段模型相比,浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波长模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.987 5和0.999 2,预测集决定系数R2_P分别提高至0.989 4和0.994 4,校正集均方根误差RMSEC分别降低为2.841和0.714,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.715和1.244;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波长PLS模型的校正集决定系数R2_C分别提高至0.998 3和0.998 8,预测集决定系数R2_P分别提高至0.998 4和0.999 0,校正集均方根误差RMSEC分别降低为1.383和1.186,预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.510和1.229,验证集标准差与预测均方根误差的比值(RPD)有所增加,尤其是针对浓度区间为0.1~100 mg·L-1的实验,RPD值显著增加至21.7,说明基于特征波长建立的毒死蜱样品定量模型具有较高精度的预测能力,但是通过不同浓度区间范围的对比实验发现,ASD地物光谱仪对低浓度的毒死蜱溶液预测的相对误差偏大,存在客观上的检测下限。为了保证不同试验条件下的毒死蜱农药的特征波长都得到分析,增强模型使用的普适性与鲁棒性,根据特征波长选择出4个波段,即351~393,1 065~1 086,1 245~1 281和1 658~1 713 nm作为特征波段。特征波段模型的波长变量个数共38个,相比于全波段模型的432个波长变量,模型变量精简了91.2%,其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波段模型的R2_C分别为0.993 7和0.987 8,R2_P分别为0.979 8和0.998 2,RMSEC分别为1.690和2.516,RMSEP分别为1.987和0.659;浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波段PLS模型的R2_C分别为0.9882和0.9807,R2_P分别为0.9391和0.9936,RMSEC分别为3.345和3.942,RMSEP分别为8.996和2.663,且四种实验情况下的模型RPD值均大于2.5,满足定量分析条件。因此采用高光谱采集系统对室内和室外环境中毒死蜱农药的快速检测具有一定的可行性,此研究结果对有机磷农药等面源污染物快速检测有实际的应用价值,可为农田水体有机磷农药快速检测仪器的开发提供理论基础。     

基于LIBS技术的钢铁合金中Cr和Ni元素SVM定量分析方法研究

针对钢铁合金样品中存在基体效应复杂的问题,通过优化支持向量机模型的输入特征,建立多元素变量的定量分析模型,预测钢铁合金样品中Cr和Ni元素的含量。研究结果表明,分别以特征谱线的峰值强度和积分强度作为支持向量机模型的输入时,积分强度因为包含了谱线的谱宽和形状信息,模型训练效果较好;相比于单一元素谱线的特征信息,采用多元素的多条谱线信息输入支持向量机模型时,模型训练效果较好,这是由于多种谱线信息的输入可以有效校正基体效应的影响。在此基础上,通过归一化变量将内标法与多变量定标方法有效结合,不仅可以减小实验测量误差还能有效校正基体效应的影响,而且有效提高了模型的重复率和准确率。归一化变量作为支持向量机模型的输入变量,对待测样品S₁和S₂中Cr元素含量预测的相对误差为6.58%和1.12%,对Ni元素浓度预测的相对误差为13.4%和4.71%。通过归一化变量将内标法与多变量定标方法有效结合,可以充分发挥SVM算法的非线性学习优势,为LIBS技术应用于复杂样品定量定标分析提供理论基础。     

鲜肉中不饱和脂肪酸近红外检测方法优化

不饱和脂肪酸是鲜肉脂肪的基本组成成分，其种类和含量直接影响鲜肉的风味和品质。不同于用时长，破坏样品的气相色谱法，近红外分析可快速，无损地对鲜肉中不饱和脂肪酸进行定量检测。选取了驴肉，牛肉，羊肉和猪肉鲜肉样品共63个，在4 000～12 500 cm-1波段上，分别采集了肉块样品和粉碎口径3 mm的肉糜样品在5，10，15，20，25，30，35 ℃下的近红外漫反射光谱，并使用气相色谱法作为参考检测了样品的不饱和脂肪酸含量。为优化模型性能，比较了不同温度下肉块和肉糜样品全波段光谱的棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸的偏最小二乘模型参数，发现棕榈油酸和总不饱和脂肪酸的5 ℃肉糜光谱模型，亚油酸的35 ℃和油酸的25 ℃肉糜光谱模型，以及二十四碳一烯酸的15 ℃肉块光谱模型较佳，且温度对模型的影响不具有明显的规律性。在较佳模型的基础上，分别以220，440，881和1 762个变量为窗口区间，使用前向和反向区间偏最小二乘法对波长进行了优选，发现棕榈油酸、亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸以220个变量作为窗口的反向区间偏最小二乘模型，以及二十四碳一烯酸以440个变量为窗口的前向区间偏最小二乘模型较佳，且预测性能均优于全波段PLS模型。其中棕榈油酸的建模波段为：4 425～4 636，4 849～5 272，5 486～5 696.7，7 398.6～7 818，8 031.1～8 666.5，9 947～10 363.6，12 495.5～12 498.4 cm-1；亚油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，5 273.4～5 698.6，7 398.6～9 090.8，10 576.7～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～4 848.2，7 398.6～8 242.3，8 455.4～9 090.8，9 947～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；二十四碳一烯酸的建模波段为：4 849.1～5 272.4 cm-1；总不饱和脂肪酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～5 698.6，9 097.5～9 515.1，9 940.3～10 575.7，11 646～12 060.6，12 273.7～12 498.4 cm-1。使用偏最小二乘法对优选波长光谱数据进行降维，利用得到的潜在变量作为各指标最小二乘-支持向量机模型的输入，并和各指标的区间偏最小二乘模型进行了性能的比较，发现最小二乘-支持向量机模型的各指标定量结果最优。棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸最优模型的校正集相关系数和均方根误差，以及留一交叉验证相关系数，均方根误差及相对预测误差分别为：0.974，1.403 mg·(100 g)-1，0.973，1.428 mg·(100 g)-1，4.31；0.99，2.233 mg·(100 g)-1，0.99，2.263 mg·(100 g)-1，7.21；0.982，8.194 mg·(100 g)-1，0.982，8.223 mg·(100 g)-1，5.19；0.921，0.224 mg·(100 g)-1，0.92，0.225 mg·(100 g)-1，2.52；0.996，24.21 mg·(100 g)-1，0.995，26.045 mg·(100 g)-1，10.01。其中，亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸最优模型的交叉验证相对预测误差超过5，棕榈油酸最优模型的交叉验证相对预测误差接近5，二十四碳一烯酸的交叉验证相对预测误差接近3，各指标最优模型的预测性能较为令人满意。研究结果表明，波段优选，偏最小二乘降维以及最小二乘-支持向量机算法的结合可对鲜肉中单个不饱和脂肪酸及总不饱和脂肪酸指标的近红外光谱定量结果进行有效的优化。     

基于PLS-GRNN的豆粕品质近红外光谱检测研究

豆粕是大豆浸提取豆油后经适当干燥和热处理所得副产品,是制作禽畜类饲料的主要原料,其品质决定营养价值。针对现有豆粕品质检测方法存在着有毒化学试剂使用多、操作复杂、分析时间长、无法满足实际生产线快速检测及调控需求等问题,提出一种基于近红外光谱分析的豆粕品质多组分检测方法,以期用于产品质量在线检测及调控。从大豆油脂加工生产线上采集豆粕样品449个,利用105 ℃烘箱法、凯氏定氮法和索氏提取法分别测定样品的水分、蛋白质和脂肪化学值,采用瑞士BuchiNIRMaster傅里叶变换近红外光谱仪采集样品漫反射光谱。首先利用马氏距离法剔除异常样本,然后用多种方法对光谱数据进行降噪处理,对比分析发现小波去噪效果最优。分别采用KS和SPXY两种算法确定豆粕不同组分的最佳样本分集。为了探讨豆粕组分的近红外吸收特性,剔除光谱冗余信息,降低模型计算复杂度,采用区间偏最小二乘法（iPLS）对4 000～10 000 cm-1全谱进行特征提取,优选出水分、蛋白质和脂肪的特征吸收波段分别为4 904～5 200,4 304～4 600和4 304～4 600 cm-1。最后建立豆粕组分含量的广义回归神经网络（GRNN）预测模型。为了减少网络的输入变量,缩小网络规模,提高运行速度,采用PLS对光谱数据降维,提取主因子得分作为GRNN输入变量。通过交叉验证循环法优选网络参数光滑因子spread值,建立豆粕多组分含量PLS-GRNN预测模型,并与经典的PLS和BP模型对比,发现PLS-GRNN模型效果更优,其水分、蛋白质和脂肪的预测集R2分别为0.976 9,0.940 2和0.911 1,RMSEP分别为0.091 2,0.383 4和0.113 4,RSD分别为0.79%,0.83%和8.53%。虽然脂肪的预测误差相对较大,但也在模型评定标准可用范围之内。实验表明基于PLS-GRNN的近红外光谱分析用于豆粕品质检测是可行的,能够用于实际生产过程中的品质监控。     

基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究

为探索科学、客观的茶叶品质评价方法,以大佛龙井茶为分析对象,采用近红外光谱偏最小二乘法(NIRS-PLS),分别建立了干茶色泽、汤色、香气、滋味、叶底单因子得分及五因子总分、六因子总分共7个定量分析模型。结果表明,在主成分因子数不大于10的情况下,各模型校正相关系数R_c为90.48%～98.43%,校正均方根误差RMSEC为1.14～2.09,预测相关系数R_p为90.00%～96.65%,预测均方根误差RMSEP为1.52～2.84,7个模型校正集和预测集均获得较高的拟合度;其中五因子总分模型预测性能最好(R_p为96.65%、RMSEP为1.52),同时,总分模型精度均高于单因子模型。研究结果表明应用近红外光谱法进行大佛龙井茶的品质评价是可行的。     

近红外光谱技术对人参药材人参皂苷含量测定及产地识别的研究

以东北三省6个产地的74份人参样品为研究对象,采集其近红外光谱,以多元散射校正原始光谱;采用超高效液相色谱技术,建立样品中人参皂苷Rg₁,Rb₁,Re的含量测定方法,以样品中这三种皂苷的总量作为参考值,在6 001～4 007和10 000～8 786 cm-1建模区间,采用偏最小二乘法建立了人参样品中人参皂苷近红外定量模型,交叉验证均方根误差为0.115,预测均方根误差为0.167,相关系数分别为0.947 7和0.915 3。同时对近红外原始光谱进行多元散射校正和Savitzky-Golay平滑处理,以8 531～7 559 cm-1谱段对人参样品进行产地识别,结果表明,74份样品可分为3类,分别对应辽宁、吉林和黑龙江产区,校正模型判正率为96%,预测模型判正率达90%。2010版《中国药典》以人参样品中人参皂苷Rg₁,Rb₁,Re的总量作为评价人参质量的化学指标,该工作所建立的近红外预测人参样品三种皂苷总量的方法快速、准确,可用以评价人参样品的质量。