血糖近红外光谱分析的Savitzky-Golay平滑模式与偏最小二乘法因子数的联合优选

利用偏最小二乘法(PLS)和光谱Savitzky-Golay(SG)平滑方法,建立血清葡萄糖近红外光谱分析的优化模型。基于最优单波数模型的预测效果,提出划分校正集和验证集的一种新方法。采用10000～5300cm-1和4920～4160cm-1的组合波段,光谱经过SG平滑处理,利用PLS方法建立定标预测模型。将平滑点数扩充为5,7,…,87(奇数),多项式次数扩充为n=2,3,4,5,6,得到包含582个平滑模式的14个平滑系数表。对所有平滑模式和PLS因子数(1～40)分别建立PLS模型。按照预测效果进行优选,得到最优SG平滑模式为1阶导数平滑,3、4次多项式类型,SG平滑点数为53,最优PLS因子数为7,最优RMSEP达到0.376mmol/L。所采用的划分校正集和验证集的方法、SG平滑模式的扩充、SG平滑模式和PLS因子数的联合大范围筛选能够有效地应用于近红外光谱分析的模型优化。     

NIR光谱结合稳定等效MW-PLS方法用于高脂血症指标分析

基于稳定性、等效性对移动窗口偏最小二乘(MW-PLS)方法进行改进,应用于高脂血症指标总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)无试剂近红外光谱分析的波长优化。提出兼顾随机性、稳定性的定标、预测、检验框架。从全体人血清样品(阴性145、阳性158,共303)中,随机选取103个为检验集(阴性44、阳性59),余下为建模集(阴性101、阳性99,共200),再将建模集随机划分为定标集(阴性51、阳性49,共100)、预测集(阴性50、阳性50,共100)共50次;基于所有划分的平均预测效果优选模型参数,使得模型具有稳定性;采用样品优选的模型进行检验。TC,TG最优MW-PLS波段分别为1 556～1 852,1 542～1 866 nm;为了解决由于材料性能、成本的因素对仪器分光系统设计的制约,提出等效模型集,并得到TC和TG等效模型集的唯一公共波段1 542～1 852 nm。检验结果表明：采用最优MW-PLS波段,检验样品的TC和TG预测均方根误差(V_SEP)分别为0.177和0.100 mmol L-1、相关系数(V_R_P)分别为0.988和0.996,高脂血症的灵敏度、特异性分别为95.0%和90.5%;基于公共等效波段,TC和TG的V_SEP值分别为0.177和0.101 mmol·L-1、V_R_P值分别为0.988和0.996,灵敏度、特异性分别为92.7%和90.3%。结论：近红外光谱结合稳定等效MW-PLS方法提供了一种有潜力的大人群血脂检测工具。      

甘蔗清糖浆锤度近红外光谱分析的模型优化

采用偏最小二乘法(PLS)和光谱Savitzky-Golay(SG)平滑方法,建立甘蔗清糖浆锤度近红外光谱分析的优化模型。基于最优单波长模型预测效果划分定标集和预测集。全谱(400—2500nm)经过SG平滑处理后用PLS方法建模。建立计算机算法平台,把483种SG平滑模式和1—40的PLS因子数任意组合分别建立PLS模型,根据预测效果选出最优模型,最优模型的SG平滑模式为二阶导数平滑、4、5次多项式类型、43平滑点数,PLS因子数为13,预测均方根偏差(RMSEP)、相对预测均方根偏差(RRMSEP)和预测相关系数(rP)分别为0.433%、0.69%和0.978。预测精度很高,并且大幅度优于未做SG平滑处理直接PLS建模的预测效果。从而表明,SG平滑模式和PLS因子数的联合大范围筛选能够有效地应用于近红外光谱分析的模型优选。     

FTIR/ATR光谱应用于甘蔗糖蜜锤度的快速测定

采用FTIR/ATR光谱,偏最小二乘法(PLS)和Savitzky-Golay(SG)平滑方法建立甘蔗糖蜜锤度的快速测定方法和光谱分析的优化模型。基于全谱4500—600cm-1,利用计算机算法平台,把483种SG平滑模式和1—40的PLS因子数任意组合分别建立PLS模型。根据预测效果,最优模型为原谱平滑,2、3次多项式类型,45平滑点数,PLS因子数为6,预测均方根偏差(RMSEP)、预测相关系数(rp)和相对预测均方根偏差(RRMSEP)分别为0.978%、0.902%和1.05%,预测精度很高,并且大幅度优于未做SG平滑处理直接用PLS建模的预测效果。从而表明,FTIR/ATR光谱能够应用于甘蔗糖蜜锤度的快速准确测定,SG平滑模式和PLS因子数的联合大范围筛选能够有效地应用于FTIR/ATR光谱分析的模型优选。     

傅里叶变换红外光谱结合衰减全反射技术用于地贫筛查指标的无试剂定量分析

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)结合偏最小二乘(PLS)回归,建立地中海贫血(地贫)筛查指标平均红细胞血红蛋白含量(MCH)、平均红细胞体积(MCV)和总血红蛋白(Hb)的同时定量分析方法。收集人外周血样品380个,根据地贫血液学指标筛查标准,地贫阳性180个、阴性200个。从全体样品中随机选取150个为检验集(阴性64,阳性86),余下230个为建模集(阴性136、阳性94);再将建模集随机划分为定标集(阴性68、阳性47,共计115)、预测集(阴性68、阳性47,共计115),共200次。实验比较的结果表明,中红外指纹区(1 600～900 cm-1)PLS模型的预测效果显著优于全扫描谱区(4 000～600 cm-1)PLS模型,并且模型复杂性明显降低。基于中红外指纹区PLS模型,MCH,MCV,Hb最优PLS因子个数分别为10, 10, 6;建模预测均方根误差(M_SEP_Ave)分别为2.19 pg,5.13 fL,8.0 g·L-1;建模预测相关系数(M_R_{P, Ave})分别为0.902,0.898,0.922;检验预测均方根误差(V_SEP)分别为2.22 pg,5.38 fL,7.7 g·L-1;检验预测相关系数(V_R_P)分别为0.900,0.895,0.929;地贫筛查灵敏度、特异性分别达到100.0%和95.3%。结论：FTIR/ATR光谱结合PLS方法可以提供一种无需试剂、快速简便的大人群地贫筛查新技术。