不同产地双色牛肝菌FTIR光谱鉴别研究

同一种蕈菌子实体,由于外观形貌相似,凭传统外观形貌特征难以鉴别产地来源。应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了云南省5个不同地区58个野生双色牛肝菌子实体样品的红外光谱。借助于红外光谱具有的指纹特性,利用SPSS 13.0统计软件对1 350~750 cm-1范围光谱数据进行主成分分析(PCA),根据前三个主成分累积贡献率已达到88.87%以及主成分载荷分析,表明前三个主成分能够反映样品在该段光谱的主要信息。对前三个主成分作投影显示并进行比较,发现以主成分1和主成分2作二维线形投影,对不同产地的双色牛肝菌有较好的聚类和鉴别作用,所有样品被划分为5个区域,98.3%的样品被正确归类。研究结果提示,傅里叶变换红外光谱结合主成分分析方法可以快速、方便地对不同产地的同一种野生双色牛肝菌进行鉴别分类。     

基于主成分分析和聚类分析的不同产地绒柄牛肝菌红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析建立快速鉴别不同产地绒柄牛肝菌的方法。采集15个产地绒柄牛肝菌样品的红外光谱信息,用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、二阶求导(Second derivative,SD)、Norris平滑的组合方法对原始光谱进行优化处理,MSC+SD+ND(15,5)预处理后的光谱数据进行主成分分析和聚类分析,并通过主成分载荷图分析不同产地绒柄牛肝菌样品差异的原因。结果显示,该方法的重现性,精密度及稳定性的RSD值分别为0.17%,0.08%,0.27%,表明方法稳定、可靠。主成分分析的前3个主成分累积贡献率达到87.24%,能表达红外光谱的主要信息,主成分得分散点图中同一产地样品成簇聚集,不同产地样品分布于相对独立的空间,能有效区分不同产地样品。主成分载荷图显示,随主成分贡献率降低,主成分所捕获的样品信息减少,其中PC1在3 571,2 958,1 625,1 456,1 405,1 340,1 191,1 143,1 084,935,840,727cm~(-1)波数捕获大量样品信息,归属为糖类、蛋白质、氨基酸、脂肪、纤维素等化学物质的吸收峰,表明这些化学物质含量的差异是区分不同产地绒柄牛肝菌样品的主要依据。基于离差平方和法(Ward method)及欧氏距离(Euclidean distance)进行聚类分析,能直观显示不同产地样品的分类情况及样品之间的相关性,15个产地样品基本能够按照产地来源正确聚类,正确率为93.33%。傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析,可以有效鉴别绒柄牛肝菌产地来源,并且能够分析不同产地样品具有差异的原因,为野生食用菌的鉴别分类和应用研究提供可靠依据。     

近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法

柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明：主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。     

基于光谱技术鉴别机油品种的新方法

提出了一种用可见-近红外透射光谱技术快速鉴别机油品种的新方法,应用可见-近红外光谱仪测定三种机油的光谱曲线,然后用主成分分析法对不同品种的机油样本进行聚类分析,并获取机油可见-近红外光谱的特征信息,再结合多类判别分析技术建立机油占占种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析.结果表明,以样本在第一主成分和第二主成分卜的得分做出的二维散点图,对不同种类机油具有很好的聚类,能定性区分不同种类机油;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达95.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从180个样本中随机抽取150个样本用于建立多类判别分析品种鉴别模型,余下的30个样本用于验证.对未知的30个样本进行品种预测,准确率为100%.证明本方法具有明显的分类和鉴别作用,为不同品种的机油鉴别提供了一种新方法.     

地黄药材的红外指纹图谱及多元统计分析

中药产地是影响药材质量的重要因素,不同产地生长环境对中药的生长及代谢产物的累积具有直接影响,中药材素有道地产区分为非道地产区,在我国具有悠远历史,由于其产地的变迁以及现代主产地的增加,导致当今药材主产地与历史记录略有出入。傅里叶变换红外光谱技术具有快速无损的优点,红外光谱可完整地将不同产地地黄的信息表达,结合化学计量学将红外光谱所体现的信息数字化。该工作运用傅里叶变换红外光谱仪采集不同产地地黄红外光谱,对原始光谱进行基线校正、平滑点数6个、选取900~1 200 cm-1波段进行最高峰归一化等预处理,对每个产地红外光谱各主要特征峰的相对峰强度进行计算,采用正态分布、聚类(CA)和主成分分析(PCA)比较其质量差异,地黄的产地鉴别对中药的合理应用具有科学意义。结果表明采用傅里叶变换红外光谱法采集73批不同产地生地黄的红外图谱,73批不同产地地黄红外光谱指纹图谱峰形、峰位、峰高基本相似,不同产地地黄中含有相同的化学成分,其特征峰、形状基本一致,其中河南产地的地黄有个别特征峰的高度突出,指纹区存在一定差异,差异主要贡献波段为：1 639,1 424,1 354和1 260 cm-1,共标定13个共有峰。聚类分析可将73批地黄样品分为河南产的怀地黄和其他地黄两类,表明不同产地地黄存在内部质量差异;正态分布与聚类分析结果一致,在1 639 cm-1处,河南产的怀地黄与其他省份的正态分布曲线交叉依次为：山东省＞山西省＞河北省,此方法能有效将道地药材与非道地药材区分开;对所得的共有峰相对峰强度进行降维处理,并计算不同产地地黄的主成分综合得分,结果显示河南产怀地黄得到综合得分均高于其他产地的地黄,表明河南产的怀地黄质量最佳。傅里叶变换红外光谱结合多元统计分析方法可以无损、有效、快速的鉴别不同产地地黄。     

基于近红外光谱的商品玉米品种快速鉴别方法

现有的玉米种子品种鉴别方法检测时间长,费用高,不易大批量快速鉴别。提出了一种基于近红外光谱数据快速鉴别商品玉米品种的新方法。先使用傅里叶变换近红外光谱仪获得从4 000到12 000 cm-1波段范围的37个商品玉米品种籽粒的漫反射光谱数据。对原始光谱进行矢量归一化预处理以消除噪声干扰,为了找到玉米品种籽粒的光谱特征波段,提出一种基于标准差的方法,进而对寻找到的玉米籽粒特征波段光谱做主成分分析(PCA),取能反映玉米品种 99.98％ 光谱信息的前10个主成分。最后使用仿生模式识别 (BPR)方法建立了37个玉米品种鉴别模型,对于每个品种的25个样本,随机挑选15个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共900个样本作为第二测试集。该鉴别模型对于37个玉米品种的平均正确识别率为94.3%。该方法的进一步研究有利于建立以近红外光谱为基础的物理指纹品种鉴别技术。     

基于X射线荧光技术的茶叶产地鉴别方法研究

针对目前市场上存在的产地假冒茶叶严重影响名牌茶叶信誉的情况,根据不同产地茶叶中重金属含量的差异,提出了利用X射线荧光技术结合模式识别技术进行了茶叶产地鉴别的方法。将不同产地的样本分组,分别采集其X射线荧光光谱,提取其主成分,分别计算各个样本组的主成分均值作为样本中心点,计算待测样本到各样本组中心的马氏距离,将其归类到马氏距离值最小的类中,实现样本分类。采用Niton 792便携式X射线荧光仪对安吉、金华、杭州和台州等4个不同地区120个茶叶样本进行了鉴别试验,发现3～13 keV波段是X射线荧光光谱分析技术进行茶叶产地鉴别的有效波段,前4个主成分可用于茶叶的产地鉴别,试验的误差率为4.2%。     

新鲜金盏菊的红外光谱三级鉴别

在9月份和10月份,利用衰减全反射(ATR)对金盏菊分别进行6次活体检测,凭借红外光谱具有的指纹特征性,构建新鲜金盏菊样本的红外指纹图谱,作为三级鉴别提取的特征数据。结果表明:不同时期金盏菊红外光谱中,酯类特征吸收峰(1 732cm-1)和多糖类成分吸收峰(900~1 100cm-1)之间的相对吸收峰强度和峰面积有所差异;二维红外光谱中差异更加明显。红外光谱为不同时期鲜花活体鉴别提供了一种新的方法。     

不同产地虎杖根FTIR主成分分析研究

借助于傅里叶变换红外光谱分析仪,采用主成分分析法对来自7个产地的虎杖根在植化组成上的相似性进行了聚类分析。结果表明：虎杖样品在4000～1700cm-1区域有相似的红外光谱特征,而在1700～900cm-1区域不同产地的样品又存在一定的差异。据此将虎杖的产地分为6个区,分区与各产地的地理位置和气候条件有一定的相关性,同一区内虎杖的化学组分相似。红外光谱法可以快速、简便、直观地对中药材进行聚类分析和质量鉴别。     

青海不同地区藏药渣驯的FTIR

建立渣驯的红外指纹图谱从而对渣驯进行鉴定、分析.应用红外光谱技术,对不同产地的渣驯进行测定.不同产地渣驯样品的FTIR不一致.首次建立了渣驯的红外指纹图谱,应用红外光谱技术可以达到无损、快速的鉴别渣驯药材.     

FTIR结合统计分析对竹类植物的鉴别分类研究

傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和系统聚类分析用于竹类植物鉴别分类研究。六种竹亚科植物54个竹子叶片的红外光谱测试结果显示竹叶光谱主要由蛋白质、碳水化合物、脂类等吸收带组成,竹叶光谱相似,仅在1 800～700 cm-1范围峰数、峰位、峰强上存在较小的差异。六种竹子叶片红外光谱的二阶导数谱在1 800～700 cm-1范围显示明显差异。用1 800～700 cm-1范围二阶导数光谱进行主成分分析,在主成分PC1,PC2,PC3三维空间图中,所测试竹叶样本分类正确率达98%;在PC3-PC4二维投影图显示所有竹叶样本正确分成六个区域;用1 800～700 cm-1范围二阶导数光谱进行聚类分析,所测竹叶样本正确聚为六类。表明FTIR结合统计分析能够在种水平对竹亚科植物鉴别分类。     

基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98％,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测。对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法。     

近红外光谱指纹分析在羊肉产地溯源中的应用

为寻求低廉、快速有效地签别羊肉产地来源的方法,对来自内蒙古自治区锡林郭勒盟、呼伦贝尔市和阿拉善盟三个牧区,及重庆市和山东省菏泽市两个农区共99份羊肉样品进行近红外光谱扣描,利用主成分分析结合线性判别分析(PCA+LDA),以及偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对光谱数据进行了分析,建立了羊肉产地来源的定性判别模型.结...     

红外光谱对三七及其野生近缘种亲缘关系研究

野生近缘种在丰富种质资源以及改善栽培物种品质产量方面具有十分重要的意义和作用。采用傅里叶变换红外光谱对三七及其野生近缘种亲缘关系进行探讨,以期为三七的品种改良及种质资源开发利用提供理论基础。采集三七及其4个野生近缘种(珠子参、屏边三七、越南人参、羽叶三七)、三七总皂苷标准品红外光谱,将三七及其野生近缘种红外光谱进行自动基线校正、平滑、纵坐标归一化、二阶导数预处理,结合主成分分析、偏最小二乘判别分析及系统聚类分析进行亲缘关系研究。结果显示,三七与三七总皂苷标准品红外光谱在3 400,2 930,1 635,1 385,1 075,927 cm~(-1)等附近存在多个共有峰,推测这些共有峰强度与皂苷含量之间有一定关系;三七及其野生近缘种原始光谱较为相似,存在C-H,C=O,O—H,C—N,C—O等官能团吸收峰,不同物种的二阶导数红外光谱指纹区(1 800~500 cm~(-1))具有较大差异,如1 385和784 cm~(-1)等特征吸收峰差异明显;选取指纹区光谱数据进行主成分分析、偏最小二乘判别分析,通过比对两种方法的3D得分图,偏最小二乘判别分析对物种的区分效果优于主成分分析;前6个主成分数据的系统聚类分析表明,三七与越南人参、珠子参亲缘关系较近,与屏边三七、羽叶三七亲缘关系较远。利用傅里叶变换红外光谱结合化学计量学的方法能有效对三七及其野生近缘种进行亲缘关系分析,同时为药用植物种质资源相关研究提供借鉴与参考。     

基于可见-近红外光谱的可乐品牌鉴别方法研究

提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据。将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将建模样本的主成分数据作为BP网络的输入变量,可乐品牌作为输出变量,建立三层人工神经网络鉴别模型,并用模型对15个预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%,实现了可乐品牌快速、准确的鉴别。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

FTIR结合主成分分析对棕榈科植物鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析(PCA)对棕榈科植物2个亚科4个族的植物叶片进行了光谱研究。结果显示,棕榈科同族不同种和同科不同族的植物在红外光谱上表现出差异。用二阶导数光谱进行主成分分析,显示可以将样品进行正确分类。研究表明傅里叶变换红外光谱在鉴别分类植物方面具有应用潜力。