小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立.首先将原始光谱进行小波变换分解,得到系列小波细节系数,通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵,然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型.实验结果表明,该方法所建近红外校正模型的预测能力更强,并更具稳健性.     

小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立。首先将原始光谱进行小波变换分解，得到系列小波细节系数，通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵，然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型。实验结果表明，该方法所建近红外校正模捌的预测能力更强，并更具稳健性。     

PDS用于不同温度下的近红外光谱模型传递研究

采用合适的计算方法可降低测定环境对近红外光谱校正模型稳健性的影响。该文以喷气燃料为研究对象,考察了分段直接校正算法对所建模型预测结果的影响,通过选择转移样品数及窗口宽度,建立了最佳的校正模型和光谱转移参数。结果表明,在20℃下建立近红外光谱校正模型,直接预测30℃下喷气燃料的密度,预测集样品均方根误差（RMSEP）为0.2031,而30℃近红外光谱采用分段直接校正算法模型转移后,预测集样品均方根误差（RMSEP）降低为0.1354,预测结果得到明显改善,有效地解决了样品温度对近红外光谱分析结果的影响。     

温度对复配乳油的近红外光谱定量分析模型的影响

研究了样品温度对克螨特-高效氯氰菊酯乳油制剂的近红外光谱定量分析模型预测能力的影响.在20, 25, 30和35 ℃温度下分别采集了农药样品的近红外光谱,并采用偏最小二乘算法结合全交互验证的模型验证方法对两种有效成分分别建立了各温度的定量校正模型以及混合温度定量校正模型,以外部检验集的RMSEP值作为模型预测能力的评价指标.结果表明,温度对克满特、高效氯氰菊酯成分的预测结果有一定的影响,混合温度模型对不同温度样品的预测结果表现出了较强的适应性.因此,对于克螨特-高效氯氰菊酯复配乳油制剂,建立混合温度校正模型,使模型具有良好的温度适应性,可以最大限度地降低预测误差,以适应不同温度样品的分析需要.     

基于交互式自模型混合物分析的近红外光谱波长变量优选方法

为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率,提出了一种基于交互式自模型的混合物分析的波长优选方法,根据光谱各波长变量的纯度值和标准差值,选择含有用信息的波长变量,并引入相关权函数解决变量间共线性问题.通过依次迭代选择的变量建立定量校正模型,由交互验证均方根预测误差(RMSECV)确定最佳波长变量个数.应用该波长变量优选方法对具有不同葡萄糖含量的两组(四成分葡萄糖水溶液实验和人体血浆实验)近红外光谱数据进行分析,两组数据中分别只选择了全部变量的0.3%建立定量校正模型,其验证集葡萄糖浓度的均方根预测误差(RMSEP)分别减少为669和15 mg/L.与全谱范围及优选波段建立的定量校正模型比较,本方法能够通过波长变量优选最小化冗余信息、提高预测精度及建模效率.     

人工神经网络方法用于PC/ABS材料定量分析

采用人工神经网络(ANN)算法建立了不同共混比的ABS/PC样品的近红外光谱数据与共混比的定量校正模型,并对校正模型的准确性进行了验证。实验分析结果表明,该方法适合于高分子材料共混比的测定。     

巯基微球富集用于近红外光谱同时定量分析微量汞(Ⅱ)和银(Ⅰ)离子

针对近红外光谱技术的检出限高和金属离子在近红外区无信号响应的问题, 合成了巯基聚倍半硅氧烷微球(PMPSQ), 用以高效富集水溶液中的微量汞(Ⅱ)和银(Ⅰ)离子. 通过金属离子与巯基官能团螯合从而获得相应的近红外信号响应, 采集吸附了金属离子的PMPSQ的近红外漫反射光谱, 采用偏最小二乘法建立了定量校正模型. 结果表明, 采用巯基微球富集结合近红外光谱技术可以同时测定水中浓度分别为0.16~1.80 mg/L的汞(Ⅱ)离子和0.15~1.70 mg/L的银(Ⅰ)离子.     

近红外光谱分析模型传递简易方法研究

本文在不同时间安装的多台同型号近红外光谱仪上建立推进剂校正模型时,由于推进剂样品数量少且难于保存,新到仪器在建模时常遇到代表性样品数量严重不足.为此,提出将2台波长一致性好的近红外光谱仪器上采集的光谱组成一个混合校正样品光谱集,使用偏最小二乘法(PLS)建立模型的方法.结果表明,在用户缺少专业模型传递软件情况下,该方法...     

近红外光谱与组合的间隔偏最小二乘法测定清开灵四混液中总氮和栀子苷的含量

应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法, 建立了中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷含量测定的新方法. 首先采用Kernard-Stone法对训练集样本和预测集样品进行分类, 然后应用组合的间隔偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares, siPLS)对所得近红外透射光谱进行有效谱段范围的选择以及二者定量校正模型的建立, 并对光谱预处理方法进行了详细的讨论. 所建立的总氮和栀子苷校正模型的预测相关系数(R)分别为0.999和0.708; 交叉验证误差均方根(RMSECV)均为0.023; 预测误差均方根(RMSEP)分别为0.074和0.159; 预测结果表明, 本实验所建方法快速、无损且可靠, 可推广并应用于中药注射液中间体的在线质量控制.     

苯乙烯/丙烯酸正丁酯乳液聚合反应过程中残余单体含量的实时监测

采用近红外光谱分析技术在线测量苯乙烯(St)/丙烯酸正丁酯(BA)乳液聚合体系中残余单体的含量. 共设计9个半连续方式的St/BA乳液共聚反应, 在反应过程中实时取样测量其残余单体含量, 并记录取样时刻对应的聚合体系的近红外光谱. 采用多元散射校正法(MSC)处理光谱, 有效地克服了乳胶粒子散射效应对近红外光谱分析的影响. 采用主成分分析法(PCA)对乳液体系的近红外光谱数据进行了解析. 选取6个聚合反应对应不同反应时间的72个样品, 用于建立校正模型, 另外3个聚合反应共取36个样品用于校正模型的验证, 并在反应设计上体现了乳化剂用量的变化, 从而使校正模型对乳化剂用量的变化具有一定的适应性. 研究结果表明, 所得模型对残余单体St和BA含量的预测结果标准差(SEP)分别为0.08026和0.05305.