近红外光谱主成分—所有可能回归法定量分析烤烟,小麦样品中的组 …

利用主成分－所有可能回归法,建立了烤烟、小麦样品不同组份的近红外光谱定量分析模型。结果表明,烤烟样品的总糖、还原糖以及小麦蛋白质含量预测模型均有好的定量分析结果,县其预测结果与ＰＬＳ法预测结果相当。     

基于近红外光谱法建立的模型预测烟用料液中水溶性糖的含量北大核心CSCD

基于近红外光谱法建立了快速预测烟用料液中水溶性总糖和还原糖含量的模型,用以评价烟用料液配制质量的稳定性。以连续流动法为参比,测定5个不同品牌120个料液样品中总糖和还原糖的含量;以近红外光谱仪分析样品,采用二阶导数和Norris滤波平滑对原始近红外光谱进行预处理,在5 400~7 600 cm^(-1)和4 000~4 600 cm^(-1)波段内用偏最小二乘法建立总糖和还原糖的定量分析模型。结果显示:当主因子数为6时,总糖定量分析模型的校正相关系数(R_(c))为0.998 5、预测相关系数(R_(p))为0.998 1、交互验证相关系数(R_(cv))为0.998 8、校正均方根误差(RMSEC)为0.257、预测均方根误差(RMSEP)为0.261、交互验证均方根误差(RMSECV)为0.284;还原糖定量分析模型的R_(c)为0.999 0、R_(p)为0.998 7、R_(cv)为0.999 2、RMSEC为0.235、RMSEP为0.250、RMSECV为0.266。经配对T检验统计学分析,本法与连续流动法对料液样品中水溶性糖含量的测定不存在显著性差异。利用建立的模型对112个待检烟用料液样品中水溶性糖含量进行预测,运用统计过程控制技术中的3σ过程控制原理判断待检烟用料液配制质量的稳定性,并根据样品的理化指标来验证结果的准确度。结果表明,A品牌5,14,28号样品和C品牌21号样品均不属于正常样品,B、D和E品牌样品中水溶性糖含量均在质量控制范围内,说明样品配制质量的稳定性较好。     

声光可调-近红外光谱技术分析烟草主要化学成分

建立了声光可调-近红外光谱方法(AOTF-NIR)检测烟草主要化学成分的方法。应用AOTF-NIR光谱仪测定了不同地区、不同等级烟草样品的近红外光谱,用Unscrambler(定量分析软件将光谱与对应的化学成分值相关联,建立了烟草中总糖、还原糖、总烟碱和钾的回归模型。用这些模型对未知样品进行了预测。总糖、还原糖、总烟碱和钾模型预测的平均相对标准偏差分别为2.71%、3.13%、4.04%和6.42%。     

粒子群算法结合支持向量机回归法用于近红外光谱建模

研究了最小二乘法支持向量机(LSSVM)应用于烟丝样品和小麦样品的近红外光谱建模,采用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM的参数。通过对烟草样品和小麦样品的近红外光谱建模和预测,并与常规的偏最小二乘法(PLS)比较发现,PSO-LSSVM法具有更好的预测效果和稳健性。     

主成分分析-支持向量回归建模方法及应用研究

将主成分分析(PCA)用于近红外光谱的特征提取,并与支持向量回归(SVR)相结合,实现了主成分分析-支持向量回归(PCA-SVR)用于近红外光谱定量分析的建模方法。与单纯的SVR方法相比,不仅提高了运算速度,而且提高了模型的预测准确度。将PCA-SVR方法用于烟草样品中总糖和总挥发碱含量的测定,所得结果的预测均方根误差分别为1.323和0.0477;回收率分别为91.8%~112.6%和88.9%~120.2%。     

对直接标准化算法的改进及其应用

由于各种仪器之间存在差异,主机上建立的定量模型用于从机会导致预测结果出现较大偏差。目前主要通过有标样方法和无标样方法来减小预测偏差。该文对现有标样方法中的直接标准化算法进行改进,在转移矩阵的建立过程中,对从仪器数据矩阵进行主成分分解,以预测均方差为判定标准,确定最终的转移矩阵。并以玉米和烟草数据为对象,测试了该法的有效性。玉米样品含有2种成分:水分和蛋白质;烟草样品含有4种成分:还原糖、总糖、总氮和总碱。结果表明,对于玉米样品中的2种成分,采用改进的方法可显著提高预测的准确度;对于烟草中的4种成分而言,采用改进的方法可获得稳健的预测结果。     

烟草组分的近红外光谱和支持向量机分析

测定了120个产自福建、安徽和云南烟草样品的近红外光谱. 在利用支持向量机(SVM)技术建立其定量、定性分析模型之前, 用小波变换技术对光谱变量进行了有效的压缩, 然后采用径向基核函数建立了75个烟草样品的分类模型, 同时建立了总糖、还原糖、烟碱和总氮4个组分的定量分析模型, 并利用45个烟草样品对模型进行了检验. 仿真实验表明, 建立的SVM分类模型分类准确率达到100%, 而4个组分的定量分析模型的预测决定系数(R2)、预测均方差(RMSEP)和平均相对误差(RME)3个指标值显示其模型泛化能力非常强, 预测效果良好, 可见这是一种有效的近红外光谱的建模分析方法.     

便携式X射线荧光光谱法结合支持向量回归算法定量分析土壤中的砷含量

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在X射线荧光光谱定量分析中的应用。以39个农田土壤样品作为实验材料,以其中32个土壤样品作为校正集,选用SVM模型中Linear、Poly和RBF 3种核函数对As元素含量与荧光光谱数据进行回归建模。用3种不同模型对预测集中7个土壤样品的As元素含量进行预测分析,结果显示模型预测As元素含量与电感耦合等离子体发射光谱法测定的As元素含量之间的相关系数R2均大于0.99,相对分析误差RPD均大于3,表明所建立的SVM模型具有较好的使用价值。为了进一步考察SVM回归模型的预测效果,同应用较成熟的PLS回归模型的预测结果进行对比,结果显示SVM法的预测结果更好,表明SVM回归模型亦可用于便携式X射线荧光光谱法的定量预测分析。     

红外光谱结合偏最小二乘法快速测定在用航空润滑油中磷酸三甲酚酯

采用基础油标准曲线法,建立了在用航空润滑油中抗磨剂磷酸三甲酚酯(TCP)含量与670～630cm-1范围内傅立叶变换红外光谱(FTIR)谱峰面积的定量线性关系,并以标准曲线的预测结果为基础数据,采用偏最小二乘法法(PLS)建立TCP含量的红外光谱快速定量分析模型。模型的相关系数为0.997,校正偏差为0.021。对随机抽取的某型在用航空润滑油样品进行预测并对预测结果进行配对t检验,平均相对误差低于3%,模型预测值与标准方法测定值没有显著性差异,模型具有良好的预测能力。研究结果表明:利用FTIR结合化学计量可以实现在用润滑油TCP的快速定量分析,实时监控润滑油质量。     

近红外光谱法对头孢氨苄粉末药品的非破坏定量分析

采用近红外漫反射光谱法对头孢氨苄粉末药品中主要成分头孢氨苄进行快速、无损定量分析.采用偏最小二乘法建立近红外光谱信息与待测组分含量间的最佳数学校正模型.对3种光谱(SNV光谱、一阶导数、二阶导光谱)的预测结果进行了比较,讨论了光谱的预处理方法和主成分数对偏最小二乘法定量预测能力的影响,并对预测集样品进行预测.     

Pattern recognition of Chinese flue-cured tobaccos by an improved and simplified K-nearest neighbors classification algorithm on near infrared spectra

In tobacco industry of China, tobacco leaves are classified and managed in terms of their cultivation areas and plant parts of tobacco-stalks. However, sometimes intentionally or involuntary mislabeling cultivation areas, blending tobacco plant parts would occur into tobacco market. The error will affect the style and quality of cigarettes. In the present work, more than 1000 Chinese flue-cured tobacco leaf samples, which have 12 genotypes and cultivated from 5 to 10 regions of China in 2003 and 2004, have been discriminated by means of an improved and simplified KNN classification algorithm (IS-KNN) based on near infrared (NIR) spectra. An original method of optimizing number of significant principal components (PCs) based on analysis of error and cross-validation was advanced. Compared with conventional pattern recognition methods KNN, NN, LDA and PLS-DA, IS-KNN exhibits good adaptability in discrimination of complicated Chinese flue-cured tobaccos. The practice in this work shows that optimized number of PCs and performance of classification models are closely relative to complicated extent of samples but not to number of categories or samples. The results demonstrated the usefulness of NIR spectra combined with chemometrics as an objective and rapid method for the authentication and identification of tobacco leaves or other kinds of powder samples.     

柱前衍生-超高效液相色谱-单重四极杆质谱法分析不同产地烤烟的20种游离氨基酸

为了分析烤烟中游离氨基酸含量与烤烟香型、产地的关系,以国内14个烟草种植省份的138个调制后的烤烟中部叶片为材料,采用柱前衍生-超高效液相色谱-单重四极杆质谱法对烤烟中的20种游离氨基酸进行分析。方法表征结果显示该方法满足分析要求,适合烤烟中游离氨基酸的检测。对调制后烤烟中部叶片的游离氨基酸分析结果显示,烤烟的游离氨基酸含量在产地间差异很大（28.50%~94.20%）,其中天冬酰胺、谷氨酰胺含量的相对标准偏差（RSD）超过80%;在3种典型香型（浓香型、清香型和中间香型）烤烟中,浓香型烤烟游离氨基酸含量的RSD大于其他两种香型。对同一香型的不同种植省份和同一省份不同香型的烤烟游离氨基酸分析结果显示,其含量呈现一定的规律。     

反相高效液相色谱法测定烤烟叶片发育过程中的类胡萝卜素类物质

建立了采用反相高效液相色谱测定烤烟叶片中类胡萝卜素的方法。烤烟叶片先用含0.1%丁基羟基甲苯（BHT）的90%丙酮水溶液萃取,然后加入0.1 g醋酸铅,于4 ℃下以10000 r/min离心5 min以去除蛋白质。色谱柱为 C18反相柱(3.9 mm i.d.×150 mm, 5 μm)。流动相:A,甲醇-异丙醇(体积比为1∶1）;B,超纯水。洗脱程序:0~10 min,70%A+30%B;10~17 min,100%A;17~30 min(90%A+10%B)。流速：0.5 mL/min。进样量:10 μL。检测波长:450 nm。该方法简化了样品的前处理过程,4种类胡萝卜素物质的加标回收率为91.77%~97.42%,相对标准偏差为 3.46%~0.98%。用该方法研究了烤烟发育过程中类胡萝卜素含量的变化规律,获得了与文献较为一致的结果。     

高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测法测定烤烟中的水溶性葡萄糖、果糖和蔗糖

用高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测法（HPAEC-PAD）测定了烤烟中的水溶性葡萄糖、果糖和蔗糖。采用水浸取及膜过滤法处理烤烟样品,以Dionex CarboPac PA-1阴离子交换柱为色谱柱,0.2 mol/L NaOH水溶液为淋洗液进行分离测定。葡萄糖、果糖和蔗糖的含量与其峰面积的线性关系良好,回收率均在97%以上。方法简便易行,灵敏度高,重现性良好,可以实现对烟草中单糖的快速分离和测定。     

反相高效液相色谱法测定不同烟叶中的游离氨基酸

用乙醇水溶液提取烟叶中的游离氨基酸并通过阳离子交换柱纯化后,采用OPA(邻苯二甲醛丹酰氯)、FMOC(9-芴基甲氧基羰酰氯)联合在线衍生反相高效液相色谱法对烤烟、白肋烟和香料烟中的游离氨基酸进行了对比研究,发现白肋烟、香料烟和烤烟的烟叶中所含游离氨基酸总量分别为14.0mg/g、7.7mg/g和3.3mg/g;三者在所含主要氨基酸种类上存在显著差别。用该方法考察了不同产地烟叶中游离氨基酸的含量。     

主成分分光光度法中主成分的选择

主成分分析是全光谱分析度分析中常用的校正方法。本文提出第一主成分并不是与因最线性相关的主成分。为此，我们利用扫描算法众多主成分中选择与因变量（浓度）最相关的主成分，从而使计算结果更准确可信。本文还对单因变量和多因变量两种情况下主成分选择的统计量进行了讨论。     

微波消解-连续流动火焰光度法测定烤烟中的钾含量

用HNO3-H2O2体系于微波消解仪中密闭消解烟草样品,以连续流动火焰光度法快速测定烤烟中的钾含量,方法回收率在99.47%～100.08%之间,相对标准偏差小于2%,与标准值的相对误差为1.19%.并与硫酸常压消化方式相比,操作步骤少,速度快,精密度和准确度高.     

Determination of pyrethroid residues in tobacco by means of solid phase microextraction and GC/MS with the aid of ultrasonic assisted extraction using water as extracting solvent.

A rapid and simple sampling approach using solid phase microextraction (SPME) for pyrethroid residues analysis in flue-cured tobacco was studied. The fibers coated with poly-dimethylsiloxane (PDMS) at 100 microm thickness were chosen. Extraction time of 180 s, desorption time of 120 s and desorption temperature of 280 degrees C were selected. The whole sampling process, only including an ultrasonic assisted extraction step and a solid phase microextraction step, can be completed within 15 min. The associated SPME and ultrasonic assisted extraction using water as extracting solvent shows good results for tobacco pyrethroid residues determination. Results indicated that four pyrethroids can be determined simultaneously, and the limits of detection are below 35 ng g(-1) using GC/MS in selected ion monitoring (SIM) mode. The reproducibility of the technique is found to be better than 11.8% RSD.     

Explorative data analysis of two-dimensional electrophoresis gels

Methods for classification of two-dimensional (2-DE) electrophoresis gels based on multivariate data analysis are demonstrated. Two-dimensional gels of ten wheat varieties are analyzed and it is demonstrated how to classify the wheat varieties in two qualities and a method for initial screening of gels is presented. First, an approach is demonstrated in which no prior knowledge of the separated proteins is used. Alignment of the gels followed by a simple transformation of data makes it possible to analyze the gels in an automated explorative manner by principal component analysis, to determine if the gels should be further analyzed. A more detailed approach is done by analyzing spot volume lists by principal components analysis and partial least square regression. The use of spot volume data offers a mean to investigate the spot pattern and link the classified protein patterns to distinct spots on the gels for further investigation. The explorative approach in analysis of 2-D gels makes it possible, in a fast and convenient way, to screen many gels in order to determine the protein patterns that form clusters and could be selected for further examination.     

Ensemble Regression Coefficient Analysis for Application to Near-Infrared Spectroscopy

A new variable selection method called ensemble regression coefficient analysis is reported on the basis of model population analysis. In order to construct ensemble regression coefficients, many subsets of variables are randomly selected to calibrate corresponding partial least square models. Based on ensemble theory, the mean of regression coefficients of the models is set as the ensemble regression coefficient. Subsequently, the absolute value of the ensemble regression coefficient can be applied as an informative vector for variable selection. The performance of ensemble regression coefficient analysis was assessed by four near infrared datasets: two simulated datasets, one wheat dataset, and one tobacco dataset. The results showed that this approach can select important variables to obtain fewer errors compared with regression coefficient analysis and Monte Carlo uninformative variable elimination.