应用近红外光谱法快速测定蜂蜜中葡萄糖和果糖含量

采用近红外光谱法,以HPLC-ELSD分析值作为建模的基础数据,用近红外透射光谱法采集光谱,对校正集的原始光谱作均值中心化、一阶微分、正交信号校正等光谱预处理,采用主成分回归、偏最小二乘和多元线性回归法建模,以相关系数、校正标准偏差、预测标准偏差为评价指标对模型预测能力进行评价,对蜂蜜中葡萄糖和果糖含量进行快速测定。原始光谱经均值中心化、一阶微分和正交信号校正预处理后,运用多元线性回归法所建葡萄糖和果糖定量分析模型,可用于中药炮制辅料蜂蜜中葡萄糖和果糖的含量测定。     

近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性同形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的水分也进行了研究.在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(RCV2)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(RP2)、验证误差均方根(RMSEP).SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187.0.998 6和0.125.近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定.水分模型预测结果略好于相关文献的报道.     

近红外光谱法定性定量检测蜂蜜中掺入甜菜糖浆的可行性研究

为进一步检验近红外光谱技术(NIRS)快速检测蜂蜜掺假的能力,利用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜中掺入甜菜糖浆进行了定性和定量检测。偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)对真假蜂蜜预测集的判别总正确率为90.2%;不同判别方法对掺假量等级预测集的判别总正确率都低于33.3%;PLS回归只对同一蜂蜜样本掺假的定量分析结果满意：预测集真实值与预测值的相关系数(r)为0.982 9,预测均方差(RMSEP)为1.394 2,而对不同植物来源和同一植物来源的不同样本的掺假量的定量分析结果不满意。研究表明,蜂蜜中掺入甜菜糖浆后,NIRS可实现真假蜂蜜的快速鉴别,而不能实现掺假量等级的鉴别及掺假量的定量分析。     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

基于背景水分扣除的水泥生料成分的近红外光谱建模

傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)在水泥生料成分的在线分析上具有巨大的潜力。但因现场环境复杂,空气湿度不稳定,会对生料样品中Fe_2O_3, SiO_2, CaO和Al_2O_3四种关键成分的在线FTIR定量分析形成一定干扰。使用生料在线FTIR分析仪对不同湿度条件下的水泥生料样品进行了近红外光谱采集,分析了不同湿度对近红外光谱定量分析的影响,并提出一种消除背景水分吸收的方法。具体研究内容为:(1)通过对两种不同湿度条件下的各50个样品的光谱分析得到:高湿度的样品光谱与低湿度的样品光谱比较,形状类似,但吸光度整体降低,基线倾斜。表明背景水分影响了样品的近红外光谱。(2)分别建立高湿度、低湿度条件下的样品的定量分析模型,预测另一湿度条件下的预测集中8个样品的四种成分含量。得到:①高湿度模型预测样品中4种成分含量与标准值之间的相关系数(r)为83.74%～92.74%,均方根误差(RMSE)为0.12～0.83;②低湿度模型预测的r为67.32%～82.41%, RMSE为0.12～0.84。表明背景水分影响了水泥生料成分的FTIR定量分析。(3)为了消除背景水分造成的影响,从实测光谱中消除背景水分的特征吸收后,分别建立了高湿度、低湿度条件下的样品的FTIR定量分析模型,并对预测集样品的四种成分含量进行预测。得到:①高湿度条件下,消除背景水分后的模型较未消除前的模型预测的准确度提高,预测的r为90.73%～97.76%, RMSE为0.12～0.82;②低湿度条件下,消除背景水分后的模型较未消除前的模型预测的准确度提高,预测的r为94.07%～98.69%, RMSE为0.12～0.82;③高湿度、低湿度条件下,消除背景水分后的2个模型预测的r均达到90%以上。表明了该方法可有效消除背景水分对水泥生料成分定量分析模型预测的影响,为实现基于FTIR的水泥生料成分的在线分析提供了理论基础和技术支持。     

短波近红外光谱法同时定量分析水溶液中葡萄糖、果糖和蔗糖

用通用紫外-可见分光光度计的短波近红外光谱区域(800～1 100 nm),测量了葡萄糖、果糖和蔗糖混合水溶液的近红外光谱,并用偏最小二乘方法建立了同时定量分析水溶液中葡萄糖、果糖和蔗糖的模型。用正交设计法配制了25个校正集样品和9个预测集样品,通过对校正集样品的建模和对预测集样品的检验,结果良好。对浓度范围分别在12.23～61.14 mg·mL-1,12.50～62.50 mg·mL-1,12.09～60.44 mg·mL-1的葡萄糖、果糖和蔗糖水溶液,校正集的相对标准偏差分别为1.43%,4.51%和1.59%,预测集的相对标准偏差分别为3.40%,3.73%和2.80%。该方法对同时定量分析多组分体系,具有简便、快速价廉、易于推广应用等优点。     

利用多光程光谱法检测血液多种成分含量的研究

为研究利用血清多光程光谱信息检测血液成分含量的可行性,通过设计自动微位移测量装置实现了对200份血清样品0～4.0 mm(间隔0.2 mm)近红外多光程光谱的测量。利用多光程光谱的非线性特性,使用血清多光程光谱共同参与建模的方法,对血清样品的葡萄糖(GLU)、总胆固醇(TC)、总蛋白(TP)和白蛋白(ALB)四种成分含量进行定量分析。采用偏最小二乘法(PLS)对160个血清样本的多光程近红外吸收谱与全自动生化分析仪得到的生化分析结果建立校正模型,并对预测集40个样本进行预测。４种血液成分预测值与生化分析结果的相关系数(r)分别为0.932 0,0.971 2,0.946 2和0.948 3。研究结果证明多光程光谱法建模方法用于血液成分含量分析的可行性,为利用多光程光谱法实现方便、快捷的检测血液以及其他液体成分含量奠定了基础。     

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。     

基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究

以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究.光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型.其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rva...     

基于Elman网络的近红外光谱技术多组分定量分析研究

研究了Elman神经网络(反馈神经网络,Recurrent Network)在近红外光谱定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用Elman网络建立了饲料中苯丙氨酸(Phe)、赖氨酸(Lys)、酪氨酸(Tyr)和胱氨酸(Cys)四种氨基酸含量的近红外光谱定量分析模型。用偏最小二乘法(partial least squares ,PLS)将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的12个吸收峰值输入Elman网络,网络中间层神经元个数为47。Elman网络模型对样品4个氨基酸含量的预测决定系数(r2)分别为0.960,0.981,0.979,0.952。表明所建Elman网络预测模型通过近红外光谱能够较准确预测饲料中苯丙氨酸、赖氨酸、酪氨酸和胱氨酸四种氨基酸的含量,为通过近红外光谱技术进行多组分定量分析提供了新思路。     

基于HPLC-RI与FAAS对云南春蜂蜜理化性质的研究

云南地区因其得天独厚的自然条件,具有丰富的蜜源植物和矿产资源,产出了多种特色蜂蜜。对该地区的三种特色春蜂蜜(苕子蜜、橡胶蜜和石榴蜜)进行了理化性质的研究,结果表明三种蜂蜜在水分含量、电导率和粘度上均存在显著性差异。利用高效液相色谱仪-示差折光检测器(HPLC-RI)测定三种蜂蜜中的主要糖类,结果显示石榴蜜中的葡萄糖含量最高[35.62 g·(100 g)-1],橡胶蜜中的果糖含量最高[41.03 g·(100 g)-1]。利用原子吸收光谱仪(FAAS)对三种蜂蜜中的13种矿质元素进行测定,结果显示橡胶蜜中的矿质元素总含量最高(437.34 mg·kg-1),石榴蜜中的最少(167.24 mg·kg-1)。将矿质元素作为变量进行主成分分析,可将三种蜂蜜相互分开。Cu,Zn和Na可作为苕子蜜的分辨标记,Mg,K,Ca,As和Cd可作为橡胶蜜的分辨标记,Fe,Mn,Ni和Cr可作为石榴蜜的分辨标记。本研究的开展可补充云南特色蜂蜜的研究,为其开发利用提供理论依据。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

近红外光谱结合化学计量学的常见中国蜂蜜掺杂糖浆鉴别

目前我国蜂蜜市场掺假现象严重,研究一种快速、准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。采用近红外光谱（NIR）结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假（掺杂常见糖浆）蜂蜜进行建模识别,并比较偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）及支持向量机（SVM）对糖浆掺假蜂蜜鉴别模型的影响。首先,采集来自中国10个省份、20种常见蜂蜜的112个天然纯蜂蜜样品,以及6种常见糖浆样品按不同糖浆含量（10%,20%,30%,40%,50%,60%）配制的112个掺假蜂蜜样品,共计224个样品;通过近红外光仪器扫描获得所有样品的近红外光谱数据（波长范围400~2 500 nm）;然后,分别采用一阶导数（FD)、二阶导数（SD）、多元散射校正（MSC)、标准正态变化(SNVT)四种方式对原始光谱进行预处理;再结合PLS-DA和SVM建立天然蜂蜜和糖浆掺假蜂蜜的鉴别模型,比较不同预处理方法对两种不同建模算法建立的蜂蜜掺假鉴别模型效果。其中SVM算法的惩罚参数c和核函数参数g通过网格搜索法（GS）、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）三种寻优算法进行优化。分析结果表明：光谱数据进行预处理后所建立的模型准确率均有明显提升,而对于SVM模型,惩罚参数c和核函数参数g对模型准确率的提升效果要比光谱预处理带来的提升效果更明显。在PLS-DA算法中,经FD光谱预处理后建立的模型效果最好,最佳PLS-DA模型准确率为87.50%;在SVM算法中,经MSC预处理后,再通过GS寻优,获得惩罚参数c为3.0314,核函数参数g为0.3298的条件下所建立的模型效果最好,最佳SVM模型准确率为94.64%。由此可见,非线性的SVM算法结合NIR光谱数据所建立的天然蜂蜜与糖浆掺假蜂蜜鉴别模型要优于线性的PLS-DA模型,同时表明NIR光谱结合化学计量学方法对常见糖浆掺杂的中国蜂蜜鉴别是可行的。     

基于近红外光谱检测技术鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究

利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIR)并结合化学计量学方法鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究。以来自不同蜂场的20个洋槐原料蜜样品与大米糖浆混合成7个不同浓度梯度(10∶0,9∶1,7∶3,1∶1,3∶7,1∶9,0∶10 g·g-1)共121个样品为研究对象,利用近红外光谱仪和光谱处理软件分别不同浓度梯度的对掺假样品进行光谱扫描和数据转换,并进行主成分分析(PCA),结合典型判别分析进行区分。结果表明,经过主成分分析后,前2个主成分的得分累计贡献率达97.23%,但掺假样品在第一、第二主成分得分散点图的区域划分不明显。用典型判别分析进一步判别,所有样本均得到准确的判别,准确率为100%,6个典型判别函数中前两个判别函数的累积贡献率达到91.6%,同时在第一类和第二类典型判别函数的分组图中,不同浓度梯度的掺假蜂蜜能够被较好的判别。表明该方法能够快速、有效鉴别大米糖浆在洋槐蜂蜜中的掺假,具有一定可行性和实用性。     

Bioactive compounds and antibacterial activities in crystallized honey liquefied with ultrasound

The effect of ultrasound on the crystal size, phenols, flavonoids, Maillard products and antibacterial activity of crystallized honeys was studied. Three multifloral honeys (M), one monofloral (MO) and one honeydew (HD) honey were used. Ultrasound was performed at 42 kHz for different times (0, 5, 10 and 15 min). The antibacterial activities were tested against Salmonella typhimurium, Bacillus subtilis, Pseudomonas aeruginosa, Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus and Escherichia coli. In all honeys, the parameters analyzed had significant differences ((P < 0.05)). After 15 min of ultrasound the HD had increments of 44 mg of gallic acid/100 g of honey in phenols, and some M showed increase in flavonoids (5.64 mg of quercitin /100 g of honey) and improvement in inhibition against Salmonella typhimurium was 13.1%. In some honeys the correlation between phenols or flavonoids and antibacterial activity were significant ((P < 0.05)). No correlation was found between Maillard products and antibacterial activity. The ultrasound treatment effect on the crystal size, phenols, flavonoid, Maillard products, and antibacterial activity of crystallized honeys were different in each honey.     

Rapid detection of sucrose adulteration in honey using Fourier transform infrared spectroscopy

Abstract

Honey authenticity is of great importance for commercial and health reasons. The most common adulteration methods are overfeeding of bees with sugar or by adding sucrose. In the study, a Fourier transform infrared spectroscopy based on chemometric method, a partial least squares, for determination of sucrose sirup adulteration of Turkish honeys was improved. For this purpose, honey samples were adulterated with known amounts of sucrose sirup in concentrations ranging between 5.94 and 27.80%. A calibration curve was constructed within 992–923?cm^?1 with the regression coefficient of 0.999. Obtained results from the spectra were confirmed by high performance liquid chromatography-refractive index detector and a good correlation was found between the results of the spectroscopic and chromatographic methods. Additionally, some method validation parameters (linearity, repeatability, limit of detection, and quantification) of the spectroscopic method were studied and obtained results were compared with chromatographic method. To prove the usefulness of the method, twenty different honey samples were collected from markets in Turkey and analyzed for sucrose contents. The results indicated that predicted sucrose concentration of honey samples by the spectroscopic method ranged between 4.52 and 15.16% and results were confirmed by the chromatographic method with high correlation (correlation coefficient = 92%). The results of the present indicated showed that adulteration ratio of honey samples by sugar addition can be detected using Fourier transform infrared spectroscopy technique in a short time with high accuracy. In conclusion, this method could be regarded as a new alternative technique for routine analysis in quality control of honey samples.     

基于电感耦合等离子体质谱法和化学计量学鉴别蜂蜜品种研究

开展了一种用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)结合主成分分析(principle component analysis)和判别分析(discrimination analysis)识别蜂蜜品种的研究。实验选取三种不同品种的蜂蜜：洋槐蜜,葵花蜜和油菜蜜,经湿法消解等预处理后,利用ICP-MS分别测得蜂蜜样品中20种矿质元素的含量。结果表明电感耦合等离子体质谱法的精密度,准确度以及回收率等满足要求,洋槐蜜在主成分得分图上呈现一定的聚集趋势, 而葵花蜜和油菜蜜的聚集趋势不明显,Na,Mg,K,Ca,Sr,Ba,V,Fe,Ni,Sb等十种矿质元素能够成为鉴别蜂蜜品种的特征元素;通过逐步判别分析筛选出Mg,Sr,Ba,Ni,Sb,Cr和Na等七种矿质元素,并利用贝叶斯判别对这些元素建立线性判别函数,其中洋槐蜜的判别率为100%,葵花蜜的判别率为80.8%,有两个葵花蜜样品误判为油菜蜜,油菜蜜的判别率为 90.9%,有一个油菜蜜样品误判为洋槐蜜,模型交叉验证总判别率为90.3%,说明矿质元素对蜂蜜品种鉴别具有良好的分类和鉴别效果,能够为研究蜂蜜品种与矿质元素之间的关系提供理论依据,该方法具有简单、准确、稳定等特点, 可作为蜂蜜品种鉴别的可靠方法。     

温度变化对近红外光谱预测木材含水率的影响

为实现温度不稳定环境下木材含水率的近红外光谱检测,探究了不同温度下木材近红外光谱的变化规律及温度变化对近红外预测木材含水率的影响。对从林场采集的樟子松、水曲柳、大青杨和红松原木木块试样各75块,共计300块试样,进行了不同温度和含水率条件下的近红外光谱采集。采用单一温度下的校正集分别与各个温度下的验证集建立偏最小二乘含水率预测模型,探究温度变化对木材含水率模型预测准确性的影响。比较了不同光谱预处理的木材含水率预测温度全局模型。采集相同含水率下不同温度的近红外光谱数据,对光谱进行光谱平均、一次微分、主成分分析和偏最小二乘判别分析,以探究温度变化时,木材近红外光谱的变化规律。结果显示：（1）温度对木材样品光谱存在显著影响;主成分分析和判别分析表明不同温度下的样品有明显聚类趋势,温度判别准确率为96.1%。温度会影响木材的近红外光谱在特定波长吸收峰的位置及吸光度,在含水率相同的情况下,随着温度的升高,特定位置吸收峰有逐渐向高频波段转移的趋势且在零下低温时波峰移动变化更明显。（2）不同温度下的PLS含水率预测模型对温度变动的适应能力有差异,木材含水率预测模型更适应于检测与建模样本相同温度的样品。与单一温度模型相比,PLS温度全局模型对于温度变化具有很好的适应性和应用潜力,RMSEP低于大部分单一温度模型。基于SG平滑+多元散射校正+一次微分预处理联用的PLS含水率温度全局模型有较好的预测效果和温度适应性,RMSEP降为0.074。可见,温度变动是近红外法检测木材含水率的过程中不可忽视的扰动因素;基于光谱预处理的温度全局模型可以显著提高温度适用性。该研究可进一步促进近红外光谱技术在木材生产、加工过程中的应用。     

毒死蜱乳油中敌敌畏违禁添加的红外快速测定

分别采用中红外衰减全反射技术和近红外光谱分析透射技术对毒死蜱乳油中违禁添加的敌敌畏乳油含量进行了快速定量测定。利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立敌敌畏的定量模型并进行优化,再分别用独立检验集和不同批次考核样本对模型适应性进行评价。结果表明,中红外和近红外光谱分析技术均可以准确测定毒死蜱乳油中敌敌畏的含量。中红外校正集标准差(RMSEC)为0.013,近红外为0.020,模型测定系数(R2)二者均为1.000。对于考核样品,近红外模型适用性更好,不需要进行模型修正,预测标准差(RMSEP)为0.09;中红外模型需要进行修正,修正后预测标准差(RMSEP)为0.03。红外光谱分析技术因前处理方法简单,测量迅速、方便,对于监督部门进行农药质量控制具有重要意义。