红外光谱与人工神经网络相结合识别栽培、野生黄芩和粘毛黄芩

为了识别栽培黄芩、野生黄芩和粘毛黄芩，采用非线性－线性、线性－线性、非线性－非线性三种模式的人工神经网络（ANN）分别分析各种黄芩的红外谱。我们采用42个样本作训练集，34个样本作检验集，用各种模式的ANN进行了监督性训练。当训练目标误差平方和定为0.01时，各类ANN对训练集中三类黄芩样本识别的正确率均为100%，但对检验集样本识别的结果各不相同，其识别的正确率与隐含层节点数S1有关。我们发现当S1较大时，识别正确率反而下降，可能此时网络的非线性程度过高，使其不适合于该类样本集的训练。线性－线性型ANN识别的结果随S1的变化不很大，但识别的正确率不高，基本在85％左右。非线性－线性型ANN识别的结果最佳。当S1为3时，其识别正确率超过了97％。因此该法可用以简便、快速、准确地识别这三种黄芩药材。     

用光学-光学双共振光谱技术研究Cs蒸气中的共振交换碰撞

利用窄带半导体激光器泵浦所有具有相同z分量速度的基态Cs原子至激发态,研究了Cs(6P_3/2, v) +Cs(6S_1/2, v′)→Cs(6S_1/2, v) +Cs(6P_3/2, v′)的共振交换碰撞过程。与泵浦光反向平行的另一单模激光器激发6P_3/2至8S_1/2态,以检测6P_3/2态原子的速度分布,确定激发态原子的热能化效应。通过测量8S_1/2→6P_1/2荧光的尖峰强度与相应的多普勒背景的强度比,得到共振交换碰撞速率系数为k=9.62×10-7 cm3·s-1。证明了在纯碱金属蒸气中,由共振交换机制产生的热能化效应的大小比由速度改变碰撞引起的大3个数量级。     

红外光谱法研究聚苯乙烯磺酰氯树脂功能基团的均一性

利用380FTIR型红外光谱研究了聚苯乙烯与氯磺酸在不同时间及投料比条件下的氯磺化反应。以1 601.5 cm-1苯环特征峰作为内标峰,1 377.4与3 476.8 cm-1处的磺酰氯和磺酸特征峰作为参比峰,以朗伯-比耳定律为理论依据,利用红外光谱法测定了特征频率强度A,将 A_{1 377.4}和A_{3 476.8}与A_{1 601.5}进行比较,并以A_{1 377.4}∶A_{3 476.8}的大小表示聚苯乙烯磺酰氯树脂均一性的高低。结果表明：(1)当反应1 h之后A_{1 377.4}∶A_{3 476.8}随时间的延长而增大。(2)在投料比为1∶1之前,A3 476.8∶A_{1 601.5}随投料比的增大而增大,之后则随投料比的增大而减小,同时出现了磺酰氯吸收峰且A_{1 377.4}∶A_{1 601.5}随投料比逐渐增大,在4∶1之后A_{1 377.4}∶A_{1 601.5}与A_{3 476.8}∶A_{1 601.5}呈现稳定。在一步法反应条件下,当投料比为4∶1时,反应5 h,可获得均一性较好的聚苯乙烯磺酰氯树脂 (磺酰氯的担载量为4.0 mmol·g-1)。结果证明红外光谱法可方便、快捷地检测聚苯乙烯磺酰氯树脂的均一性,具有一定的实用性及推广性。     

基于核函数与可见光光谱的大豆植株群体净光合速率预测模型

采用美国MSR-16便携式多光谱辐射仪,通过推导的辐射仪有效观测面积公式,计算出测试单元数量,有效解决了测量区域可见光各波段光谱辐射配比关系M_D所需测量次数不确定的难题。采用美国CID公司生产型号为CI-310便携式光合作用测定系统,测量大豆植株群体净光合速率C_D。通过[0, 1]归一化方法对M_D和C_D进行归一化处理,分别得到归一化数据M_D₁和C_D₁。按不同测试时间划分,将M_D₁分成两部分数据M_D₁₁和M_D₁₂,将C_D₁分成两部分数据C_D₁₁和C_D₁₂。使用polynomial核函数、gauss核函数、sigmoid核函数和自主研发的bio-selfadaption核函数,利用grid-search,Genetic Algorithm,Particle Swarm Optimization对支持向量机惩罚参数c和参数g寻优,在支持向量机epsilon-SVR公式、nu-SVR公式条件下,通过四种核函数、三种优化方法、两种公式的交叉组合、M_D₁₁、C_D₁₁,建立大豆植株群体净光合速率预测模型。试验结果表明,在大豆植株试验区域面积S=17 m2和MSR-16便携式多光谱辐射仪放置于大豆植株冠层上方高度H=2 m条件下,epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型对预测集1 C_D₁₂的预测精度达到85%以上,对预测集2 C_D₁₂的预测精度达到82%以上。在S和H其他组合条件下,epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型对预测集2 C_D₁₂的预测精度达到81%以上。epsilon-SVR-bio-selfadaption-grid-search模型表明了bio-selfadaption核函数有效性、测量区域可见光光谱数据方法合理性、利用可见光光谱预测大豆植株群体净光合速率可行性。     

852.3 nm激光线共振激发Cs蒸气的荧光光谱

研究了Cs蒸气被单模半导体激光器的852.3 nm线激发产生的荧光光谱。由Cs,Cs₂的荧光及其强度确定了在受激Cs-Cs₂系统中的若干碰撞和辐射过程。高位态原子线是由Cs(6P_3/2)+ Cs(6P_3/2)到Cs(6D,8S)的碰撞能量合并形成的,Cs₂(B 1∏_u)带则由Cs(6P)+Cs₂(X 1Σ+_g)碰撞转移产生。通过激发转移、能量碰撞合并和Cs₂-Cs碰撞传能研究了6 2P原子的精细结构混合,得到了6P_3/2→6P_1/2碰撞转移速率系数是(5.2±2.1)×10-11 cm3·s-1,给出了过程Cs₂(B 1∏_u)+Cs(6S)→Cs₂(X 1Σ+_g)+Cs(6P_1/2)的速率系数是(1.0±0.4)×10-9 cm3·s-1。     

基于EEMs及PARAFAC的洪湖、东湖与梁子湖CDOM组成特征分析

国内外关于长江中下游地区如洪湖、东湖及梁子湖等大中型浅水湖泊DOM组成特征的分析较少,本文基于2007年9月—10月洪湖、东湖与梁子湖34个站点野外实地采样数据,运用三维荧光图谱(EEMs)与平行因子分析(PARAFAC)模型,着重分析了三个湖泊CDOM吸收荧光特性及组成特征。结果表明,CDOM在350 nm处吸收系数a(350)在三个湖泊表现为洪湖极显著高于东湖与梁子湖(p<0.001);三个湖泊CDOM光谱斜率S_280～500与a(350)呈极显著负相关(R2=0.781, p<0.001)且洪湖S_280～500值极显著低于东湖与梁子湖(p<0.01);光谱斜率比值S_R值也表现为洪湖显著低于东湖与梁子湖(p<0.05)。PARAFAC模型解析得到两个类腐殖质组分(C1, C2),两个类蛋白质组分(C3,C4),其中组分C1与C2呈极显著正相关(R2=0.884,p<0.001),组分C3与C4亦为极显著正相关(R2=0.677,p<0.001),这表明三个湖泊CDOM组分C1与C2,C3与C4来源相似,然而统计结果并未发现四个荧光组分与DOC及Chl-a浓度之间存在任何显著性相关关系。三个湖泊荧光指数FI₂₅₅(HIX),FI₂₆₅,FI₃₁₀(BIX)与FI₃₇₀值均表现为东湖显著高于梁子湖(p<0.05),极显著高于洪湖(p<0.01),这意味着东湖富营养化程度高于洪湖与梁子湖。     

常温高压下碳酸根离子的拉曼谱峰标定压力初探

在准静水压的条件下,利用碳化硅压腔和显微拉曼光谱原位测量技术,在0～1.7 GPa压力范围测定22 ℃高压下三种不同的H₂O-Na₂CO₃体系(1.5,2.0,2.5 mol·L-1)中CO2-₃的对称伸缩振动ν_{1 066}拉曼谱峰的变化。结果表明,在室温条件下,碳酸根的ν_{1 066}峰的拉曼位移随着压力的增大而线性增加。三种浓度下ν_{1 066}峰的拉曼位移与压力的拟合直线彼此接近,斜率误差小于1%,偏差小于系统误差,因此在实验误差范围内碳酸根浓度对ν_{1 066}峰随压力变化的行为不存在影响。经过数据拟合得到公式：p/MPa=174.13 Δν_{1 066}/cm-1—59.03(Δν_{1 066}=ν_{1 066}-ν_{1 066}0,ν_{1 066}0为体系零压时碳酸根离子ν_{1 066}峰的拉曼位移)。此公式可以用于常温下在含有纯碳酸钠体系中的压力标定。     

棉花冠层水分含量估算的高光谱指数研究

适宜的光谱指数对于地表参数高光谱诊断模型的估算精度具有决定性作用。通过不同棉花冠层水分含量表征参数冠层等效水厚度EWT_canopy, 植株含水量VWC及其对应的光谱数据分析,构建350～2 500 nm范围内所有波段两两组合的比值指数RVI和归一化指数NDVI,分析水分含量表征参数与所有指数之间的相关关系,筛选最大相关系数对应的指数作为最佳水分指数,利用新指数构建水分含量表征参数的估算模型,并与已知的各种水分指数估算精度进行比较。结果表明：新建比值指数R_{1 475}/R_{1 424}及其归一化指数(R_{1 475}-R_{1 424})/(R_{1 475}+R_{1 424})对EWT_canopy的估算效果最佳,由其得到的估算值与实测值之间的相关系数r值达到0.849;已知指数(R₈₃₅-R_{1 650})/(R₈₃₅+R_{1 650})对VWC的估算效果最佳,由其得到估算值与实测值之间的相关系数r值为0.805。     

系数倍率-光谱法同时测定绞股蓝中总黄酮和总皂甙

文章对绞股蓝主要化学成分黄酮类化合物和总皂甙进行了分析测定。这两种化合物在香草醛-高氯酸作用显色后加入冰醋酸, 分别在451和547 nm处有良好的吸收, 但吸收曲线相互重叠, 难以同时测定。采用系数倍率-光谱法以芦丁和人参皂甙R_b1为对照品, 对绞股蓝中的总黄酮和总皂甙进行分析, 以达到同时测定的目的。所得回归方程分别为: ΔA_黄=0.013 3+4.417 0c_黄, 相关系数r_黄=0.999 4,黄酮的浓度0～0.16 μg·mL-1范围内, ΔA_黄与浓度c_黄之间呈良好的线性关系; ΔA_皂=2.775 5c_皂-0.888 1×10-2, 相关系数r_皂=0.999 1, 在总皂甙的浓度0～0.30 μg·mL-1范围内, ΔA_皂与浓度c_皂之间呈良好的线性关系。它们可按标准曲线法进行定量分析。该法的回收率分别为104.0%～113.0%, 86.8%～94.6.0%, 相对标准偏差分别小于0.58%(n=9), 0.35%(n=9)。方法简便, 快速,准确而且操作简便易行。     

非化学计量比铌酸钾锂晶体的光谱特征

用顶部籽晶法生长了一批不同组成的铌酸钾锂晶体。利用近红外cw: Ti-sapphire激光研究了三种组成的经过精细抛光的晶体样品的二次谐波性质,结果表明晶体的二次谐波效应与晶体组成密切相关,Li含量越高的样品倍频效率越高。利用红外Raman光谱技术调查了晶体非线性晶格振动特征,分析了晶体中组分离子浓度对晶体红外Raman光谱特征的影响,探讨了组分离子对晶体二次谐波性质影响的原因。结果表明,晶体中位于C格位的Li离子浓度对晶体Raman光谱产生了强烈的影响,低Li含量晶体中[NbO₆]7-八面体所对应的3个Raman特征光谱线没有峰发生分裂;当晶体中Li离子浓度增加时,ν₅所对应的Raman峰有所加宽,ν₂振动模式出现分裂峰,并在100～400 cm-1范围出现小峰数量增多;当Li离子浓度接近铁电相边界时,[NbO₆]7-八面体结构接近解体,ν₅所对应的Raman峰分裂成3个峰,ν₁和ν₂振动模式发生部分分裂,在100～400 cm-1范围小峰更为突出。这些影响的本质在于晶体中Li含量的提高导致晶体中[NbO₆]7-八面体畸变程度加大,与晶体非线性光学性质相一致。     

导数FTIR结合统计学法应用于中药延胡索质量控制的研究

提出了用单次反射傅里叶变换红外光谱法直接测定延胡索及其伪品的新方法。采用OMNI采样器直接测定法测定了样品的红外光谱,并经过二阶导数光谱转换后进行峰位一致率检验。结果发现延胡索表皮以内部分和外表皮的二阶导数红外光谱峰位基本无差别,而且不同产地的道地药材具有较好的相关性。表皮以内部分于2050～650cm^-1区域在4cm^-1波长区域单位范围内进行统计学处理,结果延胡索与其伪品的差异性极其显。可以采用二阶导数FTIR结合统计学法直接、快速、准确地对延胡索与其伪品的表皮以内部分进行区别鉴定。     

傅里叶自解卷积-红外光谱分析法应用于中药天麻的鉴别研究

采用水平衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法(HATR-FTIR)对不同产地的野生及种植天麻与伪品芭蕉芋、芋及马铃薯进行了测定,并通过傅里叶自解卷积(FSD)进行了转换。在各种带宽因子及增强因子下对真伪品傅里叶自解卷积红外光谱的差异程度进行了分析研究,结果发现带宽因子在75.0～76.0,增强因子为3.2时,天麻与伪品的FSD-IR的差异程度最为明显。结果表明,尽管从FTIR中很难发现野生及种植天麻、无性繁殖及有性繁殖天麻之间的差异,但从FSD-IR中可以看出他们之间的差异。而天麻正品与伪品之间的FSD-IR差别也较大。因此该法可简便、快速、准确地识别不同的天麻及其伪品。     

基于连续小波变换FTIR鉴定青葙子及鸡冠子的研究

借助OMNI采样器,应用傅里叶变换红外光谱方法直接、快速、准确地测定青葙子及其伪品鸡冠子的红外光谱。利用连续小波变换对真伪品的红外光谱进行放大处理,以有效突出真伪品间的红外光谱差异程度,从而提高鉴定正确率。采用对信号奇异性具有良好探测能力的Morlet小波做小波母函数,对青葙子真伪品的红外光谱进行若干尺度的一维连续小波变换,在各个尺度下观察青葙子的真伪品的红外光谱的差异程度,从中选择一个差异程度最为明显的尺度来区分青葙子真伪品。结果表明：基于连续小波变换的傅里叶红外光谱分析方法能够有效鉴别同科同属不同种植物中药材。     

黄连不同提取物的红外光谱研究

中药提取物是传统中药融合现代制药技术的新型产品,具有广泛的国际市场。建立快速、有效的分析方法有助于中药提取物的实时质量监控。文章利用傅里叶变换红外光谱技术(FT-IR)对黄连药材、水提物和醇提物作了研究。结果表明：黄连药材及其提取物有着各自稳定的光谱特征,谱图中位于1 505 cm-1的芳环骨架振动峰是判断盐酸小檗碱在不同黄连样品中含量高低的主要依据,而相应的二阶导数谱图可以大大提高原始谱图的分辨率。黄连药材经过提取,以小檗碱为代表的主要活性成分得到有效富集,两种提取物中小檗碱的含量明显增高;黄连醇提物中小檗碱的含量又明显高于其水提物。FTIR能够简便、快速地提供中药提取物中主要化学成分的定性与半定量信息,从而为后续的化学成分分析和中药提取分离工艺的改进提供有效参考。     

径向基函数网络-红外光谱法用于中药大黄样品的真伪分类

将径向基函数网络与红外光谱分析技术相结合,对正品和非正品大黄样品进行分类判别。采用小波变换对原始数据进行压缩,将原来的775个数据点压缩到49个变量,既保持了原来的特征谱峰又提高了网络的训练速度。对45种样品进行了测定和鉴别,正确率可以达到97.78%。并对影响分类结果的网络参数,目标误差和分布函数对样品分类的影响做了讨论。红外光谱法与神经网络相结合用于中草药的分类鉴定更加快速和方便。     

基于FTIR-SVM的西洋参与籽播参的分类研究

支持向量机(SVM)是根据统计理论提出的一种新的学习算法。文章以40个西洋参样品为实验材料,通过FTIR-SVM建立了西洋参样品与籽播参识别的模型。对学习训练集中的30个样品模型识别率为100%,对10个预测样品的识别准确率为90%。研究结果表明,FTIR-SVM可以用于中药西洋参与籽播参的区别。     

人工神经网络分类鉴别苦丁茶红外光谱

为了分类鉴别苦丁茶,采用竞争神经网络(CNN)和反向传播人工神经网络(BP网络)两种模式的人工神经网络(ANN)分别分析了各种苦丁茶的红外谱图。作者采用25个样本作训练集,11个样本作检验集,用两种网络进行了训练。结果表明,CNN网络和BP网络均能够有效地实现苦丁茶产地的鉴别,但CNN网络能够进一步地区分苦丁茶的级别。实验表明,CNN速度快,预测结果准确,可望用竞争神经网络(CNN)和红外光谱法结合分类鉴别苦丁茶。     

傅里叶变换红外光谱法应用于中药砂仁真伪鉴别的研究

为了直接准确地鉴别砂仁及其伪品的真伪, 采用傅里叶变换红外光谱法直接测定砂仁及其伪品的红外光谱。结果阳春砂、绿壳砂、海南砂的红外光谱差别不大,而砂仁与其伪品红壳砂仁、海南假砂仁、华山姜及山姜的红外光谱吸收差别较大。对同一批次的不同样品进行了重复性试验,二阶导数傅里叶变换红外光谱正峰值的峰位一致率检验结果无显著性差异存在,说明可以采用FTIR法直接、快速、准确地对阳春砂、绿壳砂、海南砂与其伪品红壳砂仁、海南假砂仁、华山姜及山姜进行区别鉴定。     

红外光谱和逐步判别分析法应用于油菜籽的研究

用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和逐步判别分析法对油菜籽的品种和产地进行鉴别研究。测试了来自5个产地17个油菜籽品种188份油菜籽皮样品的红外光谱,按产地和品种选择训练样本,每个品种选择5份为训练样本,剩下的作为测试样本,选择1 800～950 cm-1范围的光谱信息,在SPSS20.0的判别分析模块中采用逐步法,Fisher线性判别准则,分别建立油菜籽品种和产地的鉴别模型来判别样品的品种和产地;比较了逐步判别分析中五种筛选建模信息的算法所建立的模型对实验样品品种和产地的鉴别效果。基于油菜籽皮红外光谱信息的品种判别分析,五种筛选变量的算法所建立的模型都能较好的识别油菜籽的品种,“Wilks’ Lambda”法所建模型的识别效果最好,判别正确率为97.9%。基于油菜籽皮红外光谱信息的产地判别分析,五种筛选变量的算法所建立的产地判别模型也都能较好的识别油菜籽的产地,“Unexplained variance”法所建模型的识别效果最好,判别正确率为98.4%。研究结果表明,基于油菜籽皮中红外光谱信息的品种和产地判别分析,有望成为油菜籽品种和产地鉴别的方法。