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1.
《光谱学与光谱分析》2021,(3):847-847
《光谱学与光谱分析》是由中国科协主管,中国光学学会主办,钢铁研究总院、中国科学院物理研究所、北京大学、清华大学共同承办的专业学术期刊。国内外公开发行,从2004年起为月刊,大16开本,2020年仍为月刊,每期332页。《光谱学与光谱分析》主要报道我国光谱学与光谱分析领域内具有创新性科研成果,及时反映国内外光谱学与光谱分析的进展和动态;发现并培育人才;推动和促进光谱学与光谱分析的发展。 相似文献
2.
无 《光谱学与光谱分析》2021,(2):598-598
近期以来,一些不法分子假冒《光谱学与光谱分析》期刊社名义,以虚假网站等形式欺骗广大作者、读者。这些虚假网站公然假冒《光谱学与光谱分析》期刊名义进行大肆的征稿并骗取作者的审稿费和版面费。经部分作者及读者举报,现有关部门已就此介入调查。我刊将通过法律途径向假冒者追究相应的责任,维护本刊权利。 相似文献
3.
无 《光谱学与光谱分析》2021,(3):947-947
近期以来,一些不法分子假冒《光谱学与光谱分析》期刊社名义,以虚假网站等形式欺骗广大作者、读者。这些虚假网站公然假冒《光谱学与光谱分析》期刊名义进行大肆的征稿并骗取作者的审稿费和版面费。经部分作者及读者举报,现有关部门已就此介入调查。我刊将通过法律途径向假冒者追究相应的责任,维护本刊权利。 相似文献
4.
无 《光谱学与光谱分析》2021,(1):19-19
尊敬的《光谱学与光谱分析》广大作者、读者:我刊自2018年7月1日以后登记的稿件向投稿作者收取审稿费200元/篇,在您投稿之前,为免受经济损失,请您必须考虑:1.没有创新的一般性稿件,请您不要投稿。2.没有国家级基金资助的稿件,请您不要投稿。3.不是光谱专业的稿件,请您不要投稿。4.与其他文章重合率超过10%的稿件,请您不要投稿。 相似文献
5.
花生籽仁中的糖含量是影响食味品质的重要指标,建立快速测定糖含量的方法可有效提高食用型花生的检测效率。样品外观颜色是影响近红外分析的重要因素之一,按样品外观颜色分类定标(校正)更有利于提高模型的预测性能。研究选择不同糖含量的花生种质332个,采用色差仪将花生种质按种皮颜色分成黑紫色、红色和粉色三大类。采用3,5-二硝基水杨酸法、蒽酮乙酸乙酯法、蔗糖酶法分别测定籽粒中的总糖、可溶性糖及蔗糖含量。总糖含量分别在6.42%~39.53%(黑紫色籽粒)、9.66%~39.71%(红色籽粒)和8.52%~38.84%(粉色籽粒)之间;可溶性糖含量分别在2.4%~14.32%(黑紫色籽粒)、2.94%~13.75%(红色籽粒)和2.19%~14.53%(粉色籽粒)之间;蔗糖含量分别在0.92%~7.53%(黑紫色籽粒)、1.05%~7.23%(红色籽粒)和0.95%~7.99%(粉色籽粒)之间,变异系数均在33%以上。采用瑞典波通DA7250型近红外分析仪(950~1 650 nm)采集籽粒的近红外光谱值,选用基于全波段的偏最小二乘回归法(PLSR),通过对比单一和复合预处理方法,对比模型的相关系数和误差确定最佳预测模型。分别建立了黑紫色、红色、粉色花生籽仁的总糖含量、可溶性糖含量和蔗糖含量的近红外光谱定标模型,共计9个模型,预测相关系数(Rc)在0.883~0.925之间,预测均方根误差(RMSEC)在0.370~1.988之间。对总糖含量所建立的模型中,粉色种皮花生的预测相关系数Rc可达0.925,RMSEC为1.705;对可溶性糖含量所建模型中,黑紫色种皮花生的预测相关系数Rc可达0.921,RMSEC为0.667;对蔗糖含量所建的模型中,粉色种皮花生的预测相关系数Rc可达0.914,RMSEC为0.435。并分别用15份种质进行外部验证,9个模型的预测相关系数Rp在0.892~0.967之间,预测均方根误差RMSEP在0.327~2.177之间。本研究建立的近红外光谱模型可同步、快速地检测花生籽粒中的多种糖含量,为高糖含量的鲜食花生育种提供了技术支持。 相似文献
6.
以牛血清白蛋白(BSA)和葡萄糖为原料,采用光谱技术从分子水平上研究不同浓度尿素(0~7 mol·L-1)对BSA糖基化反应的影响。结果表明:BSA经过尿素处理后,其糖基化产物的自由氨基含量和内源荧光强度均显著下降;同步荧光光谱表明BSA与尿素的结合点更接近于色氨酸(Trp)残基;紫外光谱分析表明经尿素处理后BSA的糖基化产物的紫外吸收值均有不同程度的增加;三维荧光光谱表明随着尿素浓度的增加,BSA的最大发射波长产生先红移再蓝移的变化趋势,说明其结构展开,促进了BSA的糖基化反应。结果表明,尿素处理会使BSA的空间结构发生不同程度的伸展,且当尿素浓度为3 mol·L-1时BSA的糖基化反应程度最大。 相似文献
7.
在能源紧缺和环境恶化的双重压力下,利用农林生物质替代化石资源生产生物燃料、生物基化学品和材料逐步发展成为世界范围内的研究热点,而细胞壁中纤维素、半纤维素、木质素以及其他少量组分的空间分布不均一性和化学结构复杂性构成了天然抗降解屏障,严重阻碍生物质的转化效率,因此需要对木质纤维原料进行预处理,以期破坏细胞壁的宏观壁垒,实现生物质的低成本高效转化。在此过程中,全面了解木质纤维细胞壁的化学组成、结构特性及其在生物质转化过程中的解构机理是高效利用农林生物质的重要前提。由于拉曼光谱具有样品制备要求低、灵敏度高、且能在原位状态下对样品进行定性、定量分析等特点,使得拉曼光谱成为研究木质细胞壁结构的有力工具。尤其与显微技术相结合时,可以同时获得木质纤维细胞壁主要组分的微区分布与超分子结构信息,实现生物质转化过程中化学组分动态变化的可视化研究。首先介绍了拉曼光谱成像的工作原理,并对纤维素、半纤维素和木质素的拉曼特征信号进行了归属。其次,总结了近几年拉曼光谱在生物质转化领域内的应用与研究进展,综述了拉曼光谱在未处理状态下以及稀酸、水热、稀碱等不同预处理过程中的分析方法,对细胞壁主要组分的分布进行表征,以揭示预处理过程中各组分的溶出过程及迁移规律,为在细胞及亚细胞水平探究预处理诱导细胞壁主要组分动态溶解机制提供了有效路径。此外,针对检测中收集的光谱数量过多、分析难等问题,文章重点介绍了主成分聚类分析法和顶点成分分析法两种拉曼数据分析方法,用于提取特征信息并对光谱进行分类研究,以深入探究特定组分的空间分布和分子结构。最后,根据上述分析展望了拉曼光谱在生物质转化领域的研究趋势,为相关研究提供技术参考。 相似文献
8.
全连接网络作为深度学习中的一种典型结构,几乎在所有神经网络模型中均有出现。在近红外光谱定量分析中,光谱数据样本数量较少,但每个样本的维度高。导致了两个问题:将光谱直接输入网络,网络的参数量会十分庞大,训练模型需要更多的样本,否则模型容易进入过拟合状态;在输入网络前对光谱进行降维,虽解决了网络参数量过大的问题,但会丢失一部分信息,无法充分发挥网络的学习能力。针对近红外光谱的特性,提出了一种分组全连接的近红外光谱定量分析网络GFCN。该网络在传统的两层全连接网络的基础上,用若干个小的全连接层替代第一个全连接层,克服了直接输入光谱导致网络参数量过大的缺点。采用Tecator和IDRC2018数据集对该方法进行测试,同时与全连接网络FCN和偏最小二乘PLS两种方法进行对比。结果显示:在两个数据集上,GFCN预测效果均优于FCN和PLS。在只有少量样本参与建模的情况下,GFCN依然能够保持较高的预测效果。表明,GFCN可以用于近红外光谱的定量分析,并且适应样本较少的场景,具有重要的研究价值和广泛的应用场景。 相似文献
9.
无 《光谱学与光谱分析》2021,(2):353-353
尊敬的《光谱学与光谱分析》广大作者、读者:我刊自2018年7月1日以后登记的稿件向投稿作者收取审稿费200元/篇,在您投稿之前,为免受经济损失,请您必须考虑:1.没有创新的一般性稿件,请您不要投稿。2.没有国家级基金资助的稿件,请您不要投稿。3.不是光谱专业的稿件,请您不要投稿。4.与其他文章重合率超过10%的稿件,请您不要投稿。 相似文献
10.