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。     

PLS-GRNN法近红外光谱多组分定量分析研究

研究了偏最小二乘(partial least squares ,PLS)与广义回归神经网络(generalized regression neural networks, GRNN)联用在近红外光谱多组分定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用PLS-GRNN法建立了饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量近红外光谱定量分析模型。马氏距离法剔除强影响点和奇异点,用PLS法将原始数据压缩为主成分,取8个主成分吸收峰与4个原始图谱特征峰值输入GRNN网络,网络光滑因子σ_i为0.1。PLS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数(r2)分别为：0.984 0,0.987 0,0.983 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为：0.003 26,0.065 5,0.031 4。结果表明所建PLS-GRNN模型通过近红外光谱能够准确预测饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量,为近红外光谱进行多组分定量分析提供了新思路,同时为解决近红外快速检测技术在预测组分含量较低的样品时误差相对较大的问题提供了可靠的方法。     

应用可见/近红外光谱技术快速检测果珍中二氧化钛的含量

为了实现快速检测果珍中的二氧化钛含量,提出了应用近红外光谱技术结合化学计量学的快速检测方法。研究采用了320份果珍样本进行光谱特性的检测,其中200个样本用来建模,120个样本进行预测。首先比较了标准正态变量校正(SNV)、变量标准化(Normalize)、多元散射校正(MSC)等6种不同的数据预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响。然后将PLS模型与应用主成分(PC)建立的主成分-神经网络校正(PC-ANN)模型进行比较。结果表明,MSC预处理的效果最好,PLS模型的最佳主成分数为7,预测值与标准值的相关系数R2达0.900 8,预测标准误差RMSEP为0.05。PC-ANN模型预测值与标准值的R2为0.868 4,RMSEP为0.04。说明PLS模型比PC-ANN模型的预测效果好。同时本研究也说明能够应用可见/近红外技术对二氧化钛进行快速定量测定。     

纤维素类芒属草本能源植物品质近红外光谱快速检测技术研究

我国生物质能源产业近年来得到快速发展,但对能源草的研究还处于初级阶段,如果能建立全面的能源植物木质素、纤维素、半纤维素的近红外预测模型数据库,将有助于优良品种的筛选、能源植物能用性能的评价及生物质能源产业在线控制。本研究采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)技术结合偏最小二乘法(PLSR)建立了荻、南荻、奇岗、芒四种芒属能源植物品质指标(纤维素,半纤维素,木质素和灰分)近红外预测模型,并在此基础上研究了样本粒度对模型的影响。研究结果表明：(1)四种芒属能源植物茎秆中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为1.35％(R2=0.88),0.39%(R2=0.91)和0.35%(R2=0.80),叶片中纤维素,半纤维素和木质素含量误差均方根(RMSECV)分别为0.72%(R2=0.88),0.85%(R2=0.85)和0.44 (R2=0.87),所建的纤维素,半纤维素和木质素的近红外校准模型在预测未知样品含量时效果较好,但灰分含量预测效果不理想;(2)2和0.5 mm粒度样品所建近红外模型均满足样品检测精度要求,但考虑到时间和人工成本,建议在工厂对能源植物原料品质进行分析时,采用2 mm样品建模。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

应用近红外漫反射光谱对猪肉肉糜进行定性定量检测研究

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合不同数学建模算法对不同部位取样的猪肉肉糜进行定性判别建模,并建立猪肉肉糜品质指标脂肪、蛋白质和水分含量的定量检测模型。结果表明:不同部位取样猪肉肉糜判别分析PLSDA模型性能良好,最优模型校正集判别正确率为100%,预测集判别正确率为96%;比较两种方法结合,不同光谱预处理建立各品质指标的定量模型,LS-SVM模型性能优于PLSR模型,脂肪和水分含量最佳预测模型校正及预测相关系数r均高于0.9,蛋白质含量最优模型校正及预测相关系数r,RMSEC,RMSEP和RMSECV分别为0.722,0.593,1.595,1.550和1.888,模型精度需进一步提高。研究表明利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位猪肉肉糜的方法是可行的,脂肪和水分含量定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景。     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘（PLS）结合人工神经网络（ANN）建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法（PLS）对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bias为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171, Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。     

近红外光谱技术测定紫花苜蓿青贮鲜样的发酵品质

及时了解青贮饲草的发酵品质,如青贮饲草中氨态氮(NH₃-N),乳酸(LA), 乙酸(AA),丁酸(BA)含量,对畜牧业生产具有重要意义。应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中氨态氮,乳酸,乙酸,丁酸的近红外校正模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮样品中这些物质的可行性进行分析。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)为0.602 4～0.949 7,交叉检验标准误(RMSECV)为0.559～3.78 g·kg-1鲜重。用检验集样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.882 6～0.985 3,预测标准误为0.571～3.15 g·kg-1鲜重。结果表明,采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮样品发酵品质的评定。     

基于FastICA和神经网络的红酒主要品质参数红外检测

为实现红酒中酒精含量、pH值以及残糖量的快速检测,对44个红酒样品的红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解,得到独立成分和相应的混合系数矩阵,再利用误差反向传播算法(back-propagation, BP)构造了三层的神经网络结构,建立了ICA-NNR模型。利用此模型对红酒样品的酒精含量、pH值以及残糖量进行预测,根据预测相关系数(r)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能,结果表明该模型对红酒酒精含量、pH值以及残糖量测定的相关系数r分别为0.953,0.983和0.994,RMSEP分别为0.161,0.017,0.181。此外,预测样品集中的22个样品ICA-NNR模型预测值与参考值相比,酒精含量、pH值以及残糖量的最大相对偏差均小于4%。这为进一步开发红酒成分红外在线分析仪奠定了基础。     

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。     

近红外分析的样品前处理新技术研究

样品的水分含量、粒度等因素对近红外的检测结果会产生较大影响。在近红外实验室分析中,为获得较好的分析准确度,一般需采用干燥和粉碎等处理。文章以云南优质烤烟为实验材料,在近红外分析样品的前处理中创新性地采用微波快速干燥技术以及普通家用食物粉碎机快速粉碎的方法,使整个样品前处理时间可控制在5 min以内,同传统烘箱干燥、粉碎过筛等方法相比其处理速度可提高几十倍。实验结果表明：当样品的水分含量差异较大时,通过微波快速干燥方法能有效提高和保证模型分析的准确度;烤烟样品经过普通家用食物粉碎机快速粉碎25 s后可消除粒度差异对近红外检测结果的影响。研究结果可为近红外分析工作者提供一种快速有效的干燥和粉碎技术,从而简化样品的前处理。     

木材中的水分及其近红外光谱分析

水分是木材的重要特征之一,用近红外光谱分析木材性质,必须考虑水分对预测结果的影响。文章分析了不同含水率状态下木材在近红外光谱区的吸收特性;用近红外光谱法预测木材中的水分含量,相关系数为0.99,校正标准偏差SEC和预测标准偏差SEP分别是0.041和0.043;通过在不同含水率(7%,12%,20%,30%,60%)状态下采集近红外光谱与固定含水率下的木材密度建立关联,结果表明,利用近红外光谱技术可以在不同含水率下采集近红外光谱来预测木材气干密度。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

基于近红外光谱的北方潮土土壤参数实时分析

选取中国北方潮土作为研究对象,探索利用近红外光谱分析技术分析土壤参数的可行性和可能性。从一块试验麦田共采集了150个土样,土样在采集回试验室后,在保持其原始状态的条件下利用傅里叶变换近红外光谱仪迅速测定了其近红外光谱。近红外光谱变量为原始吸收光谱和一阶微分光谱,分析的土壤参数有土壤水分、有机质和全氮的含量。对于土壤水分,在相关分析的基础上建立了一元线性模型,所采用的波长为1 920 nm,模型的相关系数达到0.937,模型可以直接用于土壤水分的实时预测。对于有机质和全氮含量建立了多元回归模型,有机质预测模型所采用的波长是1 870和1 378 nm,全氮预测模型所采用的波长则是2 262和1 888 nm。分析结果表明土壤有机质和全氮含量可以利用田间土样的近红外光谱特性进行分析和检测,建立的线性模型是有效的。     

近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展

综述了近红外分析技术在农作物生长及食品加工处理过程中氨基酸检测的应用情况,及其研究进展。对近红外分析食品氨基酸应用中涉及的化学值HPLC检测以及化学计量学方法进行总结,对相关原始文献中的数据、资料和主要观点进行整理和归纳。对氨基酸的HPLC、化学计量学分析方法及其在农作物品质监测、茶叶中氨基酸和茶多酚含量的同时测定、饲料品质鉴定、奶酪火腿肉制品中氨基酸及其他化学成分含量的测定情况进行了综述,分析了方法的优缺点并对近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用进行了展望。近红外光谱在氨基酸检测中应用的发展需基于氨基酸高效液相色谱检测的化学值来建立相应的模型,模型传递的问题是目前制约其大范围推广的主要原因。在线分析可以监测从原料到产品的整个反应变化过程,满足食品从生产到销售等领域中品质实时监控的需求,将是今后重要的发展方向。     

利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性研究

采集了22个合格液态牛奶样品,并制备了50个掺入不同含量三聚氰胺(0.1～1 500 mg·kg-1)的牛奶样品,应用近红外光谱仪扫描其透射光谱,研究利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性。采用偏最小二乘法建立近红外光谱与牛奶中三聚氰胺含量之间的定量模型,结果表明近红外光谱受检测限的限制,难以准确预测牛奶中掺入的三聚氰胺的含量。而应用近红外光谱,结合判别偏最小二乘法建立定性模型,则可以实现对合格牛奶及掺入三聚氰胺的牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。因此,基于近红外光谱的检测方法可以初步判断牛奶中是否含有三聚氰胺,作为高效液相色谱法的补充,为定量检测做初步的筛查,可大大提高检测效率。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

近红外光谱的北方寒地土壤含水率预测模型研究

我国北方寒地温差大,土壤温差对近红外光谱测量土壤墒情有较大影响。针对这一问题,以北方寒地土壤为研究对象,探究大范围温度胁迫下（-20～40 ℃）土壤的近红外光谱与土壤不同含水率之间的关系预测模型方法。选取黑龙江八一农垦大学农学院试验基地中的黑土,经烘干、过筛等操作处理后配置含水率范围在15%～50%内八种不同湿度的土壤样品,建立北方寒地土壤大范围温度胁迫下土壤的近红外光谱信息与含水率之间的定量预测模型。在全波段光谱数据的基础上,结合五种不同光谱信号预处理方法,采用BP神经网络算法、优化支持向量机算法（SVM）、高斯过程算法（GP）三种智能算法建立北方寒地土壤近红外光谱与含水率的预测模型并验证模型的效果。利用69组数据进行训练建模, BP神经网络相关参数设置为学习速率0.05,最大训练次数设置为5 000,隐层单元数确定为20;SVM采用径向基函数,并利用leave-one-out cross validation确定了最佳惩罚参数为0.87,使模型预测的准确性提高;高斯过程算法内部采用马顿核。模型的定量评估采用决定系数(R2)和均方根误差（RMSE）。结果表明,在建立的全部BP神经网络模型中,效果最佳的为S_G-BP神经网络模型,模型的R2为0.960 9,RMSE为2.379 7;在SVM模型中SNV-SVM模型的效果最好,模型的R2为0.991 1,RMSE为1.081 5;在GP模型中S_G-GP模型的效果最好,模型的R2为0.928,RMSE为3.258 1,综上基于SNV预处理的SVM模型训练效果最优。利用剩余的35组光谱数据作为预测集验证模型性能,经模型对比分析发现基于SVM算法的预测模型效果优于其他两种算法,其中基于S_G的SVM模型效果最优,其预测模型的R2和差RMSE分别为0.992 1和0.736 9。综合建模集与预测集的参数最终确定基于S_G的SVM模型为最佳模型。此模型可以作为大范围温度胁迫条件下（寒地）的土壤含水率有效预测方法,为设计优化适宜寒地便携式近红外土壤含水率快速测量仪提供科学依据。