近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法.对黄芩苷含量在12.24%～21.34%,总黄酮含量在16.08%～26.52%范围内的61个不同产地的黄芩,选择在8 000～4 000 cm-1范围内的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)比较不同光谱预处理方法建市的校正模型,结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法.黄芩苷校正集相关系数(r)为0.902 4,校正集标准偏差(SEC)为1.01,预测集标准偏差(SEP)为0.876 4;总黄酮校正集相关系数(r)为0.952 7,校正集标准偏差(SEC)为0.785,预测集标准偏差(SEP)为0.521 1,该方法快速简便,适合于黄芩中主要活性成分的快速分析.     

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%～8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r2)为0.922 1,校正集标准偏差(SEC)为0.337,预测集标准偏差(SEP)为0.251 。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。     

近红外漫反射光谱法测定川藏道地药材菥蓂子中黑芥子苷含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川藏道地药材菥蓂子中指标成分黑芥子苷含量的方法。对黑芥子苷含量在1.962%～3.917%范围的不同来源的菥蓂子,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用最大最小归一化法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r)为0.989 8,校正集标准偏差(SEC)为0.023 3, 预测集标准偏差(SPE)为0.111 2。该方法快速简便,适合于重要指标成分的快速分析。     

近红外漫反射光谱法测定川西高原产沙棘中异鼠李素含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川西高原产沙棘中异鼠李素含量的方法。对异鼠李素含量在0.1%～0.8%范围内的川西高原产沙棘, 采用SiO₂拌样法,测定其在 12 000～4 000 cm-1的近红外吸收光谱, 采用偏最小二乘算法建立了校正模型, 比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用消除常数偏移量处理方法时能最有效地提取光谱中的有效信息, 此时校正集相关系数(r2)为0.739 8, 校正集标准偏差(SEC)为0.107, 预测集标准偏差(SEP)为0.073。该方法与传统方法相比更加快速简便。     

光纤近红外光谱法在中草药分析中的应用——甘草中甘草酸含量的测定

提出光纤近红外光谱技术在线和快速检测中药甘草中有效成分甘草酸含量的方法。对含甘草酸浓度在0.94%～3.06%内的甘草,根据其在10 000～4 000 cm-1的近红外吸收光谱, 采用偏最小二乘算法(PLS)和主成分回归算法(PCR)建立了校正模型,比较了光谱不同前处理方法对校正结果的影响,当采用数据标准化并求一阶导前处理时可较好提取中药复杂体系的信息。当采用PLS算法时,校正集相关系数为0.958,校正集标准偏差(SEC)为0.179,验证集标准偏差(SEP)为0.197,PLS算法优于PCR算法。该方法快速和简便,适合于中药有效成分在线监控。     

近红外光谱的三种蓝莓果渣花色苷含量测定

为了提高对蓝莓果渣的开发利用,探索了近红外光谱测定三种蓝莓(北陆、蓝美1号、灿烂)果渣中花色苷含量的可行性。通过DA7200采集三种蓝莓果渣的近红外光谱,利用PCA-MD对北陆、蓝美1号、灿烂果渣分别剔除1, 4和8个异常样本。运用K-S划分样本集得到校正集(686个样本)和验证集(171个样本)。对样本集分别进行归一化、变量标准化(SNV)、多元散射校正(MSC)、 Norris一阶导数(NFD)、 Norris二阶导数(NSD)、 SG卷积一阶导数(SGCFD)、 SG卷积二阶导数(SGCSD)、 Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、正交信号校正预处理,并建立相应全谱PLS模型。比较并选择MSC、 SGCSD、 SG卷积平滑、正交信号校正,进行预处理方法顺序组合的比较,结果显示,全谱PLS模型中最优预处理方法为正交信号校正+SGCSD+SG卷积平滑,其R■为0.940 0、R■为0.886 7、 RMSEC为0.722 5、 RMSECV为0.246 2、 RMSEP为1.000 5、 RPD为2.970 8。利用SPA和CARS对预处理过的光谱数据分别进行波长变量的筛选,依次建立PLS回归模型,并定量分析其对蓝莓果渣花色苷的预测能力。在所有预处理方法进行波长变量筛选中, SPA与CARS算法均可以有效地筛选出波长变量,但SPA筛选出的波长变量,无法全部建立PLS回归模型,而CARS算法筛选出的波长变量,均可建立PLS回归模型。数据表明, CARS-PLS最佳组合为正交信号校正+MSC+SG卷积平滑+SGCSD,选择波长数为25个,相较于原始光谱,其R■从0.900 8增长到0.940 3,R■从0.881 8增长到0.885 7, RMSEC从0.929 1减少到0.720 9, RMSECV从0.317 6减少到0.245 6, RMSEP从1.021 8减少到1.004 9, RPD从2.908 8增长到2.957 5。近红外光谱的蓝莓果渣花色苷含量测定中,正交信号校正表现出强大的去噪效果, CARS算法具有简化模型、适用性较好和预测精度较高等优点。研究结果表明,应用近红外光谱技术可以较好地实现三种不同品种蓝莓果渣中花色苷含量的测定,可为蓝莓果渣品质分级提供一种快速、支持大样本量的检测方法。     

赤霞珠酿酒葡萄总酚含量的近红外光谱定量分析

酿酒葡萄中的总酚含量是影响葡萄品质的重要指标,也是影响葡萄酒质量的关键因素。为了快速准确地检测赤霞珠葡萄的总酚含量,利用近红外光谱技术结合GA-ELM预测模型对赤霞珠葡萄总酚含量进行预测研究。试验采用5个收获期（每期采集40串,每串取10个）的赤霞珠葡萄,采集200组葡萄的12 500~4 000 cm-1波段范围内的近红外光谱。基于福林酚比色法原理对赤霞珠葡萄的总酚含量进行测定,使用SPXY算法将样品按照3∶1比例分为校正集和预测集,共计150个校正集和50个预测集。分别采用多元散射（MSC）、标准正态变换（SNV）、数据中心化（MC）、移动窗口平滑（MA）和一阶导数+SG方法对原始光谱进行预处理,优选出最佳的预处理方法为MSC。并进一步采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、遗传算法（GA）、联合区间偏最小二乘算法（si-PLS）和连续投影算法（SPA）分别对光谱波段进行提取,经对比分析发现CARS提取的69个特征波长数据能有效提高模型的稳定性和预测结果。在MSC预处理和特征波长提取的基础上,引入极限学习机（ELM）算法,建立赤霞珠葡萄总酚含量的预测模型,在总酚含量预测过程中,采用遗传算法（GA）对ELM模型进行优化,并探究了不同的激活函数和隐含层神经元个数对GA-ELM模型预测能力的影响,确定最优的激活函数为Sigmoidal,最优的神经元个数为50个。最后,将ELM和GA-ELM模型的预测能力进行对比,结果显示GA-ELM模型的预测能力高于ELM模型的预测能力,其中MSC+CARS+GA-ELM模型预测能力最好,校正相关系数（R_c）为0.901 7,预测相关系数（R_p）为0.901 3,校正均方根误差（RMSEC）为2.112 4,预测均方根误差（RMSEP）为1.686 8,剩余预测偏差（RPD）为2.308 0。研究结果表明：利用近红外光谱技术结合变量优选建立的GA-ELM模型可实现对赤霞珠葡萄的总酚含量的预测,为赤霞珠葡萄品质的检测奠定了理论基础。     

傅里叶近红外光谱的雪青梨酸度偏最小二乘法定量分析

利用近红外漫反射光谱测定法获取了完整雪青梨的近红外光谱(12 500～4 000 cm-1), 采用多元校正算法偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波段范围对漫反射光谱进行有效信息提取和分析,得出了不同因子数时PLS方法进行酸度分析的结果及其因子数与交互有效检验标准偏差(RMSECV)关系,确定了最佳回归的因子数和用于定量分析的最佳波段范围。实验结果表明: 校正模型的预测精度在5 452～12 285 cm-1波段范围内,最佳主因子数为7时,雪青梨总酸的预测精度最好,其预测集的相关系数达到了0.79, 预测标准偏差为0.018 6。     

毛竹化学成分光谱分析的快速建模方法研究

研究了毛竹综纤维素和木质素含量近红外光谱定量分析方法的建立。选用不同竹龄、纵向和横向部位的54个竹材粉末样品,用湿化学方法测定其综纤维素和木质素含量。在综纤维素和木质素含量的分布范围内,从低值、中间值和高值中挑选11个代表性样品,11个样品按预定比例混合得到21个混合样品,混合样品的综纤维素和木质素含量计算得到,再挑选22个目标成分含量不同的样品组成54个样品的校正集。用偏最小二乘法分别建立样品综纤维素含量、木质素含量和近红外漫发射光谱之间的相关模型。结果表明,综纤维素含量的预测模型的相关系数(R_p)为0.92,标准偏差(SEP)为1.04％;木质素含量的预测模型的R_p为0.93,SEP为0.91％,与常规方法建立的模型预测精度相似。说明利用样品混合的方式可快速增加校正集样品的数量、改善校正集样品的分布状况,继而建立稳定可靠的近红外定量分析模型。     

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。     

近红外光谱法快速测定淫羊藿中淫羊藿苷和朝藿定C

基于近红外光谱法对淫羊藿中有效成分淫羊藿苷和朝藿定C的含量进行快速同时定量分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与预测组分含量间的数学校正模型。结果表明通过标准正态变量转换(SNV)与一阶导数对光谱进行预处理,所建立的淫羊藿苷和朝藿定C的校正模型效果最佳。淫羊藿苷与朝藿定C校正集均方差(RM SEC)分别为0.217、0.718;相关系数分别为0.9825、0.9863;预测均方差(RM SEP)分别为0.155,0.297。该方法简单、准确,更适合于淫羊藿药材中主要成分的快速分析。     

六味地黄丸指纹图谱的近红外光谱分析方法的建立

建立了一种近红外光谱测定六味地黄丸指纹图谱的方法。应用毛细管电泳法建立六味地黄丸指纹图谱,计算其相似度,同时测定其近红外光谱,建立六味地黄丸指纹图谱相似度与近红外光谱之间的数学模型。通过对模型的优化,建模集样品的相关系数(r)、校正标准差和平均相对误差分别为0.9046,0.058和6.12%,表明六味地黄丸指纹图谱相似度实测值与预测值之间有较好的线性关系。研究结果表明以基于指纹图谱的近红外光谱法用于六味地黄丸的质量控制具有可行性。     

近红外光纤光谱技术检测西红柿果浆总酸及可溶性糖的研究

为了探索一种简捷、快速、高效的西红柿品质检测方法,应用近红外光谱技术与光纤传感技术相结合的新方法,快速测量西红柿果浆样品中营养成分的含量。实验所用的主要仪器为近红外光纤光谱仪,波长范围为900～2 500 nm。以164个西红柿样品为标准样品,进行了光谱采集及相应的化学值测定。实验数据采用偏最小二乘法(PLS)进行回归,建立西红柿果浆中总酸及可溶性糖含量的数学模型,并对回归方法进行统计分析。结果为：西红柿果浆中总酸验证集的决定系数(R2)为0.967,均方根误差(RMSEC)为0.133,预测均方根误差(RMSEP)为0.103;总糖验证集的决定系数(R2)为0.976,均方根误差(RMSEC)为0.463,预测均方根误差(RMSEP)为0.460。均达到了较好的预测结果,表明该方法对定量分析西红柿果浆中多组分含量是可行的。基于该方法快速、简便及可对同一样品多组分含量同时分析的优点,它是一种极具发展前途的传感器,正在逐渐成为国际传感器领域的研究热点。     

人参总糖的近红外光谱定量分析

采用近红外光谱分析技术对中国人参的总糖指标进行了光谱及定量分析,并且结合偏最小二乘回归法对人参总糖进行了定标建模分析,分析结果表明该技术所给出的分析精度可以和传统化学分析方法相媲美,定标标准差(RMSEC)为1.9％,相关系数为0.951 7,而且具有分析速度快、无化学污染、样品制备简单、分析成本较低、适用于在线成分质量监控等特点。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别,提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器,通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线,并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析,前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%,以PC1,PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图,对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型,用余下5个品牌的各5个样品,共计25个样品进行外部验证,通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值,实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌,并为市场规范提供技术参考。     

反刍动物精料补充料中肉骨粉快速检测近红外光谱法

为探讨利用近红外漫反射光谱技术快速定量分析反刍动物精料补充料中肉骨粉含量的可行性,收集了我国常用的、具有代表性的精料补充料225个和肉骨粉75个,按照不同的肉骨粉含量（0.5%～ 35%）制备样品225个,其中135个为定标集,90个作为独立的验证集。用光栅型近红外光谱仪进行光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用改善的偏最小二乘法（MPLS）建立了定量分析 模型,相关系数为0.979,标准差为1.522%,交互验证标准差为1.582%。用90个独立的验证样品对所建立的定量分析模型进行验证,相关系数为0.972,预测标准差为1.764%,RPD值为5.99。结果表明 利用近红外反射光谱法可以分析精补料中肉骨粉的含量,对于丰富我国动物源性饲料的快速检测手段,具有实际应用意义。     

Near-infrared spectroscopy for rapid evaluation of different processing products of Sophora japonica L.

To analyze the content of rutin in differently processed products of Sophora japonica L., a combination of near-infrared spectroscopy and chemometrics was used. Factors that affect near infrared spectroscopy modeling were investigated, and the optimal spectral conditions were determined. As a reference method, the rutin content was determined by high-performance liquid chromatography-diode array detection in 99 groups of products. Near-infrared spectra were collected by optimal near infrared acquisition conditions and the spectral features were enhanced by several preprocessing methods. Moreover, a near-infrared quantitative calibration model of rutin was established using partial least squares analysis. The root-mean-square standard error of cross validation and correlation coefficient (cross validation) were calculated as 0.800 and 0.9399, whereas the root-mean-square standard error of calibration and correlation coefficient (calibration) were 0.558 and 0.9709. This indicates that there is a good correlation between the predicted value and the actual measured value. Moreover, the root-mean-square standard error of prediction and correlation coefficient (validation) were calculated as 0.495 and 0.9785. And the ratio of the root-mean-square standard error of calibration and root-mean-square standard error of prediction was as small as 0.89 (≤1.2). The relative deviation between the predicted value and the reference value of the model was ?11.02 to 8.02%, and the ratio of performance to deviation was 4.70 (>3). Thus, these data indicate that the accuracy of the model used to predict the results was sufficient. In conclusion, the calibration model presented in this study provides satisfactory performance in a rapid, quantitative analysis of the rutin proportion by a simple, fast, and high accuracy of the prediction results.     

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。     

基于近红外光谱法的沉积物间隙水化学组分快速测量

通过对巢湖柱状沉积物剖面间.隙水样品的近红外光谱(NIR)分析,采用OSC+WC和WC+OSC光谱预处理方法,结合偏最小二乘法(PLS)回归,建立了分层沉积物间隙水中TN,NH3-N,PO33-,TOC和SiO3的校正模型,该模型的TN,NH3-N,PO33-,TOC和SiO-3的预测值与实测值的校正相关系数分别为0....