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烟草组分的近红外光谱和支持向量机分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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双氯芬酸钠是一种非甾体抗炎药,抗炎症效果较好,抗炎化学药物双氯芬酸钠有可能违禁添加到缓解炎症保健食品中。目前已有一些文献研究水、肉及牛奶等中的药物双氯芬酸钠,主要利用高效液相色谱、表面增强拉曼及电化学等方法,需要相对复杂的预处理过程,操作步骤相对复杂,耗时。为了快速、无损检测保健食品中违禁添加物的成分,探索建立采用1 000~2 524 nm波段或特征最优波段的光谱作为自变量,将近红外高光谱成像技术结合化学计量学分析的方法定量分析缓解炎症保健食品中可能添加的不同浓度的双氯芬酸钠。研究主要运用了8种光谱预处理方法,基于全光谱波长建立了偏最小二乘回归及主成分回归模型,同时,为了提高模型的准确性和稳定性,利用β系数方法选择最优波段1 130~1 147,1 412~1 468,1 658~1 709,2 010~2 055,2 122~2 178和2 395~2 423 nm为自变量建立与双氯芬酸钠浓度的多元线性回归模型。比较了偏最小二乘回归、主成分回归及多元线性回归三种模型。分析结果显示,经标准正态变量预处理方法建立多元线性回归模型,该模型的准确性和和预测能力较好,其预测最低限为0.05%,预测值与实测值的R2为0.992 5,预测均方根误差为0.004 9,标准预测偏差为0.004 9,说明近红外高光谱成像技术为快速定量分析缓解炎症保健食品中违禁添加抗炎药物双氯芬酸钠提供了理论基础。有望进一步开发拓展到其他违禁添加药物的快速定量应用。 相似文献
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基于人工神经网络的淫羊藿红外光谱的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对于不同产地和不同栽培条件的药材, 其药效的不同是由于其所含化学成分和各成分含量的比例不同所造成的, 这种差异将造成红外图谱的差异。但这些差异非常细微,单纯地从谱图去区分其特征是非常困难的。文章利用傅里叶变换红外光谱,测定了42种来自吉林3个不同产地的淫羊藿样品的红外光谱,并对光谱数据进行了相应的预处理。为了提高神经网络的训练速度,在利用人工神经网络建立模型之前,通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩。同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。实验表明,建立的模型能够正确地对42个淫羊藿样品进行产地鉴别,同时避免了传统光谱分析对药材的分离和提取,从而为中药质量的科学控制和现代化管理提供了可靠的依据。 相似文献
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猪肉是我国主要肉类消费产品,其新鲜度与居民健康息息相关。目前感官检测、理化检测、微生物检测是其新鲜度的通用检测方法,但感官检测存在可靠性、可比性差,理化检测和微生物检测存在耗时长、操作繁琐、破坏样品等问题,因此建立猪肉快速无损检测方法应用意义重大。拉曼光谱作为一种检测技术,具有快速、无损的特点,仅用激光探头照射样品就可获得样本拉曼谱图,便携式拉曼光谱更是为食品现场检测提供了新途径,有望实现加工业快速实时大批量检测。目前未见拉曼光谱技术快速检测猪肉新鲜度理化指标的研究,因此采用便携式拉曼光谱仪对冷藏猪瘦肉新鲜度进行快速检测。对随时间变化的样本进行拉曼光谱采集并同时监测其对应的新鲜度指标,如挥发性盐基氮(TVB-N)、 pH、颜色L*值、 a*值、 b*值,采用标准正态变量变换(SNV)、曲线平滑(SG)、归一化(NL)、多元散射校正(MSC)、基线校正(BL)、去趋势化处理(DFA)等单方法对拉曼光谱进行预处理,采用偏最小二乘回归(PLSR)建立基于全波段光谱的猪瘦肉新鲜度指标定量预测模型。结果表明,各指标全波段PLSR模... 相似文献
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利用DFT理论B3LYP/6-31+G(d, p)方法对六种PAHs分子进行理论计算, 可以得到六种多环芳烃分子的分子构型信息, 其中包括具体的键长、键角以及整个分子的长宽信息, 从而为我们能够更加深入地理解稠环芳烃的大小与环糊精内腔的尺寸匹配效应对SERS增强效果的影响提供了理论依据; 还利用Gaussview对这些分子的拉曼光谱给出具体的峰位, 并对计算出的六种多环芳烃的拉曼光谱进行主要峰位的指认。通过与实验测得拉曼光谱的对应关系, 从而对实验所得的拉曼光谱在理论上进行了有力的补充。 相似文献
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目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析。文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模型,并对随机抽取的12个样品进行了预测。首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数 (R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变量进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型, 利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2。文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法。 相似文献
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齐帕特罗是一种β2-受体激动剂,也就是俗称的“瘦肉精”,经常被不法商家用于牲畜养殖,目前也没有相关国家标准对其残留限量作出规定。该兽药进入牲畜体内以后可以改变某些营养素的代谢方式,促进牲畜肌肉的生长,对牲畜体内的脂肪进行快速的消耗和转化,从而提高牲畜的瘦肉率。目前对该药物的检测方法主要是液相色谱串联质谱法,该方法具有成本高昂、操作繁琐、耗时较长等缺点,表面增强拉曼光谱法具有灵敏度高、检测速度快等优势,近年来被广泛应用于食品中有毒有害物的检测。为了实现猪肉中齐帕特罗的快速检测,建立了一种猪肉中齐帕特罗残留的表面增强拉曼光谱快速检测方法。通过优化比较一系列实验结果,确定样品与金胶的最佳体积比为1∶2以及最优混匀检测时间为3 min;通过对多种萃取溶剂的比较最终确定使用乙酸乙酯为提取剂;通过密度泛函理论中B3LYP/6-311+G(d)基组对齐帕特罗的理论光谱进行计算,确定齐帕特罗的SERS特征峰并进行振动归属,以1 116,1 447和1 573 cm-1处的特征峰作为齐帕特罗的定量特征峰,其中1 116 cm-1是苯环面内变形振动,1 447 cm-1是C—H键面外摇摆振动,1 573 cm-1是苯环C—H键伸缩振动;在最佳实验条件下,建立了齐帕特罗标准溶液特征峰SERS信号与浓度对数的标准曲线,线性方程R2值均在0.9以上;对不同加标浓度的实际样品进行检测,得到平均回收率为90.39%~101.24%,RSD值为7.90%~8.94%。该法方便快速、稳定性好,无需对样品进行复杂的预处理即可实现对猪肉中齐帕特罗残留的快速准确测定,可为齐帕特罗的检测以及相关标准的制定提供一种新的思路。 相似文献
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基于支持向量机及小波变换的人参红外光谱分析 总被引:3,自引:1,他引:2
以吉林名贵中药材人参作为研究的主要对象,详细研究了利用小波变换技术对红外光谱变量的压缩方法和实现过程,以及如何利用人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)技术建立人参的红外光谱的产地鉴别模型,并详细讨论了ANN模型中相关参数的优化方法以及SVM模型中的核函数及σ值的优化选择。仿真实验表明,建立的ANN模型对40个吉林人参样品产地识别率达到92.5%,而采用径向基核函数的SVM模型的识别率为97.5%,其分类效果明显优于ANN模型。从而表明小样本的情况下,利用SVM结合小波变换技术可以对吉林人参的红外光谱的产地特征进行正确区分,同时为中草药的红外光谱的进一步的分析和研究提供了一定理论依据和技术支持。 相似文献