火焰原子吸收光谱法测定山药中多种微量元素

利用火焰原子吸收光谱法测定了山药中钾、钙、钠、镁、铜、锌、铁、锰、锶和镍的含量.其中前八种元素的RSD分别为0.43%,1.10%,4.41%,0.68%,1.44%,1.88%,1.29%和0.03%.回收率为90.0%～111.0%,该方法灵敏度高,结果准确,可用于山药等中草药中多种微量元素的同时测定.用该法对不同地区的中草药进行微量元素分析测定.文章还对不同产地中草药微量元素含量的变化及其分布的规律性进行了讨论,可以为探讨微量元素与中草药的质量关系提供一定的理论依据.  

中草药大黄的近红外光谱和人工神经网络鉴别研究

大黄是我国最常用的中草药之一。对正品和非正品大黄的快速、准确鉴别对于大黄及其中草药产品的质量控制具有重要的意义。将近红外漫反射光谱分析技术与人工神经网络方法相结合，对52种大黄样品进行了测定和鉴别，正确率可达96％。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响做了讨论。由于近红外光谱法具有样品前处理少，测定快速和非破坏性等特点，因而特别适合于中草药的鉴别。  

电感耦合等离子体发射光谱法测定东北大豆中微量元素

用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）测定了11种东北大豆中大量、小量和微量元素。比较了两种湿法消解方法，HNO3-HclO4，HNO3-H2SO4和干类化法对分析结果的影响。由于大豆含有较多的油脂，用混合酸消解时费时较长且需加入较多的酸，从而可能产生较高的背景空白，因此对大豆样品的前处理采用干灰法较为合适。大豆中钾和磷是大量元素，本工作还研究了钾和磷对其他元素测定的影响。结果表明，大豆中钾和磷对其他微量元素的测定没有影响。结果还表明，这11种大豆中的各微量元素的含量没有显著性差异。  

氢化物发生技术中化学干扰的研究进展

引言在氢化物发生技术与原子光谱分析方法的结合中,基体元素的干扰效应可分为二类:(1)在还原过程中氢化物生成效率的改变引起的干扰;(2)已被还原为氢化物的元素在原子化过程中形成稳定化合物而引起的干扰。可统称为化学干扰。在氢化物发生原子吸收光谱分析中,这二类干扰都是比较显著的。当使用感耦等离子体作激发光源时,由于等离子体的温度很高,而且送入等离子  

人工神经网络法校正ICP—AES中重叠光谱干扰

本文将反向传播人工神经网络（ＢＰ－ＡＮＮ）用ＩＣＰ－ＡＥＳ中重叠光谱干扰的校正，利用模拟的Ｃｅ４１３．３８０ｎｍ和Ｐｒ４１３．３６１ｎｍ光谱对神经网络的训练方式，输入值范围，噪声影响等作了较详细的讨论。  

近红外光谱和化学计量学方法用于橄榄油品质分析与掺杂量检测

基于橄榄油的近红外光谱数据,用判别分析(Discriminant analysis)方法把20个样品成功地分为特级初榨橄榄油和普通橄榄油两类,正确率为100%。同时测定了纯橄榄油中分别掺入菜籽油、玉米油、花生油、山茶油、葵花籽油、罂粟油的混合油的近红外光谱,掺杂油体积百分数范围为0~100%。选择最佳的光谱波段组合用偏最小二乘(PLS)法分别建立定量分析模型,预测相对误差范围在-5.67%~5.61%之间。研究结果表明,基于化学计量学方法和近红外光谱数据可为橄榄油的品质鉴定和掺杂量检测提供了一种简便、快捷、准确的方法。  

松花粉的红外光谱、扫描电镜和X射线能谱仪分析

建立了利用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）、扫描电镜（SEM）和X射线能谱对4种松花粉和破壁马尾松花粉中的主要营养成分和常见微量元素进行定性定量分析的方法。红外图谱分析结果表明：马尾松、云南松、油松和赤松均有其自己的红外光谱特征，根据谱图特征吸收峰的相对强度的差异可以对松花粉中主要营养成分进行鉴别分析。破壁和天然马尾松花粉的红外图谱差异较显著，说明松花粉破壁对于营养成分的释放有一定意义。扫描电镜和X射线能谱分析显示：4种松树花粉从远极面和近极面观皆呈椭圆形或近圆形，主体的表面纹饰结构基本相同为颗粒状纹饰，颗粒大小差别较大。破壁与天然马尾松花粉的形态差别主要在于气囊从花粉主体颗粒上分离、破碎，有部分花粉颗粒主体的碎片从主体脱落。X射线能谱分析在松花粉中共发现Mg，Se，Si，Sr，P，S，Cl，K，Ca，Mn，Fe共11种无机元素，其中K元素含量最高。4种松花粉中无机元素含量差别比较明显，破壁马尾松花粉的元素能谱强度显著高于天然马尾松。  

红外光谱与高木-关野系统结合鉴别大黄的研究

高木-关野模糊系统是基于若干反向传播神经网络(BP-ANN)组成的，它具有一些模糊逻辑特性。章利用红外光谱与高木-关野模糊系统相结合鉴别52种大黄样品。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响作了讨论。结果表明，用高木-关野模糊系统得到的结果比通常用的BP网络要好。选用适当的网络训练参数，正确率可达到100％。该方法比常规方法更准确，比民间传统方法更具科学性，因此是鉴别大黄的一种快速、简便的方法。