化学实验操作考查能否得到可信的评价结果——以初三物质鉴别实验为例

以内地新疆高中班预科学生完成初三化学课程中3种固体粉末的鉴别实验为例,了解实验操作考查的评分者间信度的具体情况和影响因素。在本研究中,2位评分者的评分有较大的差异和较低的一致性,评分者间信度较低。试题的复杂性、监考学生的人数、评分标准的设计、评分者对评分标准的理解这4方面影响着评分者间信度。建议实验操作考查组织者控制监考学生的人数,加强评分者的培训工作,真正发挥实验操作考查的评价功能。     

桂林西瓜霜系列产品的红外光谱分析

采用红外光谱法、二阶导数红外光谱法和二维相关红外光谱法,对桂林西瓜霜系列产品进行了快速无损比对分析研究。结果表明,同一生产厂家不同品种的西瓜霜在红外光谱上差异较显著,所添加辅料的类型和含量有所不同。在一维红外谱图上,西瓜霜喷剂﹑西瓜霜胶囊在638和616 cm-1处有明显的硫酸钠的特征峰;西瓜霜清咽含片﹑西瓜霜喉宝含片和西瓜霜润喉片的红外光谱中,能明显地看到蔗糖、糊精等辅料的特征峰,其中西瓜霜润喉片的红外谱图与蔗糖的红外谱图非常相似,说明西瓜霜润喉片中所添加的蔗糖较多。而在二维红外谱图上,由于五种西瓜霜的自动峰及相关峰峰簇的位置和数量和峰的相对强度的不同,其差别体现得更为明显和直观。应用红外光谱、二阶导数红外光谱和二维相关红外光谱技术,不仅可以提供西瓜霜系列产品主要化学成分的相关信息,还可以对各产品所添加的辅料类型和含量进行分析和指认。因此,红外光谱法是考察中药资源的一种简便、快速、直观、有效的方法。     

利用同步荧光光谱快速鉴别潲水油

为快速鉴别潲水油,采用三维同步荧光光谱结合平行因子法解析潲水油的特征波长差(Δλ),并利用支持向量机建立潲水油鉴别模型。结果表明,潲水油的特征Δλ为60 nm;特征Δλ下的样品原始同步荧光光谱经过主成分分析提取5个主成分,以径向基函数(RBF)为核函数,利用网格搜索和6-fold交叉验证优化建模参数,得到惩罚因子C=512、核参数g=0.5,该条件下建立的模型对训练集和预测集的判别率均达到100%。采用同步荧光光谱可以快速、准确地鉴别潲水油。     

玉米品种近红外光谱鉴别技术中的参数漂移问题研究

以13个玉米品种鉴别为研究对象,提出了一种解决光谱仪参数漂移问题的有效方法。使用同一台光谱仪分不同时间重复采集数据,用一天数据建模,其余测试,发现不同时间采集的数据有较大偏移,严重时正确识别率仅为7.69%。为此,提出一种有监督学习特征提取的多天联合建模方法,首先挑选具有代表性的多个时间段样本数据共同组成建模集,其次采用PLS+LDA特征提取算法,提取出与仪器参数漂移无关的品种特征信息, 然后采用BPR方法建立品种鉴别模型。实验结果表明,该方法对于不同时间数据的偏移均能有较好的校正效果,得到较高的识别率和稳定性。     

采用7.5 μm中红外量子级联激光器的痕量甲烷气体检测仪

一种具有高稳定性和高敏感度的紧凑型仪器,能精确、实时、实地连续测量和显示环境空气中的痕量甲烷(CH₄)浓度。仪器采用了已集成热电制冷器激射波长为7.5μm的法布里-珀罗量子级联激光器(QCL)在室温脉冲工作模式下的最新技术,以覆盖CH₄位于ν₄附近基频特征吸收谱带。同时,采用高品质液氮制冷碲镉汞中红外探测器,配合全反射镀金椭球反射镜一同使用,在20 cm单路径开放式光路吸收气室环境下,确保被测甲烷气体浓度为200 μmol·mol-1的实验条件下保持稳定度高达5.2×10-3。此仪器所集成的软件算法通过时间鉴别电子技术实现对QCL控制,能够在无需校准的情况下,提供连续痕量甲烷气体检测。实验表明,仪器可以用于环境监测中的实地痕量气体测量,并且操作人员可以通过替换在不同波长下运行的QCL来测量其他气体。     

常见野生蘑菇的红外光谱及其二维相关红外光谱的鉴别

采用傅里叶变换红外光谱结合相关性分析、二阶导数谱和二维相关谱对13种常见野生蘑菇进行鉴别研究。结果显示13种野生蘑菇的红外光谱光谱特征相似,主要由蛋白质、多糖的吸收组成,13种样品的相关系数最小为0.779,最大值为0.960。在1 700~1 400和1 400~800 cm-1范围的二阶导数光谱中,各样品吸收峰的强度、位置和形状均有明显差异。二维相关红外光谱在1 380~1 680 cm-1范围的强自动峰整体相近,但自动峰和交叉峰位置、形状存在差异;在920~1 230 cm-1的范围,各样品的自动峰和交叉峰的数量、强度和位置差异明显。结果表明傅里叶变换红外光谱结合相关性分析、二阶导数谱和二维相关谱有望发展为区分不同种类蘑菇的快速方法。     

三维荧光光谱结合Zernike图像矩快速鉴别掺伪芝麻油

为了实现对掺伪芝麻油的快速鉴别,应用FS920荧光光谱仪测定样品的三维荧光光谱数据。将三维荧光光谱图视为灰度图,在没有任何预处理的前提下,直接应用Zernike图像矩提取三维光谱灰度图的特征信息,然后采用类平均法对特征信息进行聚类分析,从定性角度实现掺伪芝麻油的鉴别,并解析其组成成分。最后应用广义回归神经网络(GRNN)对掺伪样本的成分进行定量分析。聚类分析能够以很高的辨识率来识别掺伪芝麻油,并能够正确解析其组成成分。定量模型预测了2组掺伪样本中各成分的相对体积,其平均相对误差分别为2.23%,8.00%,9.70%和9.70%。分析结果表明,Zernike矩能够有效提取光谱的特征信息,光谱数据的Zernike矩特征结合聚类分析以及GRNN模型能够获得良好的定性和定量分析结果,为掺伪芝麻油的鉴别提供了一种新的方法。     

太赫兹光谱在转基因菜籽油鉴别中的应用:基于改进蜉蝣算法的支持向量机模型

为实现对转基因和非转基因菜籽油的快速准确鉴别,结合太赫兹时域光谱技术,提出了一种基于改进蜉蝣优化算法的支持向量机模型.以两种转基因和两种非转基因菜籽油为研究对象,应用太赫兹时域光谱技术获取其光谱信息,发现相比于非转基因菜籽油,转基因菜籽油在太赫兹波段具有更强的吸收特性,同时它们的吸收光谱极为相似,难以通过观察法进行准确区分.为此,提出一种基于改进蜉蝣优化算法的支持向量机模型,通过采用蜉蝣优化算法对支持向量机参数进行寻优,并引入自适应惯性权重和Lévy飞行两种策略改进蜉蝣优化算法在寻优过程容易陷入局部最优解的问题,增强蜉蝣优化算法的全局搜索能力和稳健性.实验结果表明:改进后的蜉蝣优化算法能够更有效地寻找到支持向量机的最优参数组合,提升鉴别模型的整体性能,该模型对4种菜籽油的识别精度为100%.因此,本研究为转基因菜籽油的类型鉴别提供了一种快速有效的新方法,也为其他转基因物质的鉴别提供了有价值的参考.     

红外光谱法对牛肝菌种类鉴别及镉含量预测研究

建立红外光谱快速鉴别牛肝菌种类及预测牛肝菌中重金属镉(Cd)含量的方法。采集11种牛肝菌共98个子实体的红外光谱信息,解析牛肝菌的红外光谱,用一阶导数、标准正态变量和多元散射校正对原始光谱进行预处理,通过PLS-DA鉴别牛肝菌种类。采用ICP-AES法测定牛肝菌中有毒重金属Cd含量,分析牛肝菌对Cd的富集规律并与GB 2762—2012规定的食用菌中Cd限量标准比较,评价牛肝菌的食用安全性。以食用菌对重金属Cd的富集机理为切入点,将牛肝菌红外光谱数据和Cd含量数据进行拟合,用PLS模型快速预测牛肝菌的Cd含量。结果显示:(1)牛肝菌红外光谱经过适当的预处理进行PLS-DA,前三个主成分累积贡献率达到79.3%,PLS-DA的三维得分图能明显区分不同种类牛肝菌;(2)不同产地、种类牛肝菌对重金属Cd的富集存在差异,其含量在0.05~23.41mg·kg~(-1) dw之间,除了采自昆明五华区的灰疣柄牛肝菌外,多数样品的Cd含量超过GB2762-2012的限量标准,食用有一定的健康风险;(3)牛肝菌红外光谱数据与Cd含量拟合后进行正交信号校正-小波压缩优化处理,用PLS模型预测牛肝菌的Cd含量;训练集和验证集的R~2分别为0.851 9和0.882 4,RMSEE和RMSEP分别为2.59和2.67,大部分牛肝菌的Cd含量预测值与真实值较接近,表明PLS模型可用于牛肝菌Cd含量快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现牛肝菌种类快速鉴别及Cd含量准确预测,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供快速、有效的方法。     

稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法

提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法。首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码(SDAE)网络提取光谱特征并降维表示,最后采用高斯过程(GP)进行二分类,其中GP选用光谱混合(SM)核函数作为协方差函数,记此分类网络为wSDAG_SM。自编码网络具有很强的模型表示能力,高斯过程分类器在处理小样本数据时具有优势。wSDAG_SM网络通过稀疏降噪自编码学习得到维数更低但更有价值的特征来表示输入数据,同时将具有很好表达力的光谱混合核作为高斯过程的协方差函数,有利于更准确的光谱数据分类。以琥乙红霉素及其他药品的近红外光谱为实验数据,将该方法与经过墨西哥帽小波变换的BP神经网络(wBP)、支持向量机(wSVM), SDAE结合Logistic二分类(wSDAL)、SDAE结合采用平方指数(SE)协方差核的GP二分类(wSDAG_SE),以及未采用小波变换的SDAG_SM网络等方法进行对比。实验结果表明,对光谱数据进行墨西哥帽小波变换预处理能有效提升SDAG_SM网络的分类准确率和稳定性。wSDAG_SM方法无论从分类准确率还是分类结果稳定性方面,都优于其他分类器。