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1.
近红外光谱与烟草样品总糖含量的非线性模型研究   总被引:31,自引:5,他引:26  
针对烟草样品的近红外 (NIR)光谱与其总糖含量非线性相关的特点 ,提出了一种混合算法用于建立近红外光谱的非线性模型。该算法结合了偏最小二乘法 (PartialLeastSquare ,PLS)算法和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork ,ANN) ,把模型分成两个部分 :线性部分与非线性部分 ,并分别进行建模。与传统的多元校正算法PLS ,主成分回归 (PrincipleComponentRegression ,PCR) ,非线性PLS(NonlinearPLS ,NPLS)等相比 ,该混合算法所建的非线性参数模型的预测结果有明显的改善 ,从而为建立非线性模型提供了一种快速、准确的算法 ,可用于烟草样品总糖含量的定量分析。  相似文献
2.
为了建立近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的模型,应用了人工神经网络方法,选择了7432.3~6155.7cm^-1和5484.6~4192.5cm^-1特征光谱范围,以网络结构参数的输入层、隐层、输出层神经元数目分别为(8,4,1)和(7,5,1)来建立茶多酚和茶多糖的测定模型,模型的结果表明建模的茶多酚和茶多糖的r,RMSECV,RSECV分别为0.9847,0.460,0.123和0.9470,0.136,0.224;预测集的r,RMSEP,RSEP则分别为0.9804,0.529,0.017和0.9682,0.111,0.030。由此说明建立的近红外光谱一人工神经网络模型可用于预测茶叶中茶多酚和茶多糖的含量。  相似文献
3.
空间目标红外辐射特性研究   总被引:23,自引:1,他引:22  
利用目标的红外光谱特性进行目标探测和识别是一种有效的方法。以空间卫星为目标,研究了其红外辐射特性形成的机理;利用所建立的数学模型,仿真了空间目标在探测面上所形成的红外光谱特性曲线;分析了模型中各参数对目标光谱特性的影响程度和卫星目标的红外光谱曲线。  相似文献
4.
红外光谱和聚类分析法无损快速鉴别赤芍   总被引:22,自引:3,他引:19  
以赤芍的红外指纹图谱作为聚类分析的对象,在建立主成分模型的基础上,采用SIMCA聚类分析法对赤芍进行了快速的分类研究,结果表明,由于野生与野生与栽培赤芍的红外提纹图谱变异度较大,其光谱聚类的结果较理想,盲样检测的正确可达90%,由于不同产地的赤芍的红外指纹图谱异度较小,进行聚类分析后用盲样检测,正确率为75%,对于变异度较小的样品,若要提高识别的置信度,需增加样品的数目和采样的代表性,总之,红外指纹图谱与聚类分析法相结合可以快速鉴别药材的道地性。  相似文献
5.
分子吸收光谱在生物大分子研究中的应用   总被引:22,自引:4,他引:18  
综述了近年来分子吸收光谱法在生物大分子结构研究中的应用,重点介绍了利用分子吸收光谱法研究蛋白质、核酸结构及其与小分子的相互作用。分子吸收光谱法因其简便、快速的特点而广泛应用于生物大分子结构的测定。紫外光谱法常用于从分子水平上研究小分子如抗癌药物与核酸作用的机理,并应用于小分子作为光谱探针测定蛋白质、核酸构象的变化。傅里叶变换红外光谱法主要应用于蛋白质二级结构的测定,运用傅里叶自卷积将重叠的酰胺带进行处理,获取蛋白质二级结构的含量信息,从而使傅里叶变换红外光谱法成为揭示蛋白质构象变化的重要工具。  相似文献
6.
简化苹果糖度预测模型的近红外光谱预处理方法   总被引:21,自引:11,他引:10  
采用正交信号校正法(OSC)和净分析物预处理法(NAP)分别对苹果的近红外光谱(1300~2100 nm)进行预处理,并结合偏最小二乘法(PLS)建立了糖度预测模型。应用结果显示,随着预处理过程中所用的正交信号校正因子或净分析物预处理因子的逐渐增加,偏最小二乘糖度模型(OSC/PLS模型和NAP/PLS模型)所采纳的最佳因子数也会随之减少,甚至可减至1。当采用10个正交信号校正因子预处理苹果光谱时,OSC/PLS糖度模型达到最佳性能,最佳模型采纳的因子数为2;采用11个净分析物预处理因子预处理光谱时,NAP/PLS糖度模型达到最佳性能,最佳模型采纳的因子数为1。从总体上评价,最佳OSC/PLS糖度模型和最佳NAP/PLS糖度模型的性能都明显优于原始光谱的最佳偏最小二乘模型。这些结果表明,正交信号校正法和净分析物预处理法都能在保证精度的同时有效地简化苹果糖度预测模型。  相似文献
7.
用红外光谱法研究麦秸各层面的化学组成   总被引:20,自引:2,他引:18  
本文以麦秸为例 ,用红外OMNI采样器研究了麦秸各层面红外光谱的差异 ,并进一步研究了麦草表面在不同的处理条件下 ,表面化学成分的变化规律。实验结果表明 :麦秸表面聚积着大量的SiO2 (~ 1 0 70cm- 1 ~ 80 0cm- 1 ) ,麦秸表皮层脂类物质含量高 (νCO =1 733cm- 1 )。麦秸表面的羟基 (~ 330 0cm- 1 )物质很少。麦秸的中层和内层主要是木素 ( 1 731 ,1 65 0 ,1 5 95 ,1 5 0 5 1 ,1 45 5 ,1 42 5 ,1 2 34,1 0 39和 835cm- 1 )和纤维素类物质 ( 335 0 ,2 935 ,2 85 0 ,1 65 0 ,1 45 5 ,1 430 ,1 367,1 31 7,1 1 60 ,1 0 34和 891cm- 1 )。木素的含量由外向里逐渐减少。麦秸表面的SiO2 是人造板制造中麦草不易粘接的主要原因。用热水处理后 ,表面仅有部分简单的碳水化合物和少量脂类物质溶出 ,而用NaOH处理麦草 ,可使表面的脂类物质和SiO2 溶出 ,便于人造板加工。  相似文献
8.
中成药六味地黄丸的红外光谱研究   总被引:11,自引:2,他引:9  
红外光谱法不仅可以用于纯物质的分析,也可用于有固定组成混合物的鉴定.作者选取六个厂家的七种不同规格,不同剂型的六味地黄丸,随机取样,粗研烘干后研细,与KBr混匀,压片,作红外光谱图,进行比较.研究结果表明,红外光谱法可以用于中成药六味地黄丸的定性鉴别,也可以将不同生产厂家、不同剂型、不同批次的六味地黄丸进行准确的区分.  相似文献
9.
近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量   总被引:11,自引:0,他引:11  
应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16∶0)、硬脂酸(C18∶0)、油酸(C18∶1)和亚油酸(C18∶2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为:r(C16∶0)=0.891,r(C18∶0)=0.837,r(C18∶1)=0.982,r(C18∶2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。  相似文献
10.
水杨酸镍配合物的合成和红外光谱研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
用流变相反应法合成了3个水杨酸镍配合物。通过元素分析、TG确定了这些配合物的组成,并对4000~400cm^-1的主要红外光谱吸收峰进行了归属;红外光谱表明-水杨酸镍的羟基吸收峰明显地向高波数方向移动,证明其中有氢氧根存在。  相似文献
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