基于ELM算法的羊肉水分含量的快速无损检测

在近红外光谱900-1700nm的波长范围内采集南疆羊肉的光谱数据,来研究水分含量的快速无损检测.为减弱非目标因素对光谱的影响,采用SNV和去趋势法对光谱数据进行预处理.为降低建模的复杂度,去除共线性的影响,采用连续投影算法和相关系数法相结合选取8个特征波长变量,最后使用PLS和ELM算法分别进行建模.实验表明,与采用全光谱波段建模相比,采用特征波长变量建模,PLS和ELM算法的运行时间都大大缩短,并且在运行时间和预测精度上,ELM算法均优于PLS算法.ELM算法采用8个特征波段变量建模,预测精度达到0.9768,均方误差为4.4291e-04,相关系数为0.7603,运行时间可控制在1e-04s之下,这可为研发羊肉水分含量的便携式检测装置提供理论参考.     

基于稳定一致波长优选的综纤维素近红外分析模型传递

以实现纸浆材综纤维素含量的近红外分析模型在3台不同型号光谱仪上共享为目标,提出SWCSS-UVE及SWCSS-CARS联用算法。即分别利用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和无信息变量剔除（UVE）算法,减少SWCSS方法中入选的无信息或信息少波长的不利影响,以提高模型转移精度,并与单独的SWCSS和分段直接标准化算法（PDS）以及斜率截距（S/B）算法校正后的传递结果进行比较。结果表明,通过SWCSS-UVE方法最终可从稳定一致光谱信号中进一步优选出91个波长建立模型,该模型能同时应用于2台从机所测量光谱的分析,预测标准偏差（RMSEP）分别从模型转移前的2.0114和9.4518下降到了1.5919与1.6818,优于SWCSS, SWCSS-CARS和PDS以及S/B算法的结果。这表明SWCSS-UVE算法可以有效剔除SWCSS方法中包含的无效波长,简化模型传递过程,提高模型传递效率和稳健性。     

基于改进免疫遗传算法的近红外光谱变量选择方法

该文在免疫遗传算法（IGA）的基础上,提出一种改进免疫遗传算法（iIGA）用于近红外光谱波长变量的选择。该算法舍去了原算法中固定抗体相似度阈值的思想,取而代之的是抗体相似度阈值自适应,同时引入精英保留策略和贪心算法思想,使得算法朝着正确的方向进行局部性探优。将该算法在玉米的淀粉和蛋白质含量数据集上进行实验测试,建立偏最小二乘（PLS）分析模型,并与IGA、遗传算法（GA）以及全谱方法进行了对比。结果表明,在玉米淀粉含量的预测上,iIGA相较于原IGA算法,预测集均方根误差（RMSEP）从0.312 0降至0.298 0,预测集预测精度提升4.5%;在玉米蛋白质含量的预测上,RMSEP从0.124 4降至0.110 3,预测集预测精度提升11.3%。分别对预测淀粉和蛋白质模型的RMSEP值进行显著性检验,F值分别为165.22和182.05,P值分别为9.5 × 10－23和4.5 × 10－24,P值均小于0.05,因此,iIGA能显著提升模型预测精度。     

近红外荧光探针检测金属离子、小分子和生物大分子

荧光探针技术是近年来发展迅速的一种荧光分析方法,具有灵敏度高、选择性好、操作简便和响应迅速等特点,受到环境及生命科学领域的青睐。随着荧光探针技术的发展,近红外一区荧光探针由于具有发射波长长(600~900 nm)、对细胞损伤小、组织穿透性强和自发荧光背景低等优点,被广泛应用于细胞、组织等复杂生物体系中生物分子的检测、示踪及成像。本文评述了近年来(2016~2020年)近红外荧光探针对金属离子(Hg²⁺、Cu²⁺、Zn²⁺、Al³⁺、Fe³⁺)、生物小分子(Cys、N₂H₄、H₂S、H₂O₂)与生物大分子(亮氨酸氨基肽酶、β-半乳糖苷酶)等重要生物分子的检测及成像的研究进展,讨论了该类探针在细胞及活体的分析应用,并对近红外荧光探针的前景进行了展望。     

三元共聚法制备高亮度近红外二区荧光共轭聚合物纳米粒子及其二区光热治疗应用

为获得同时具有优异的溶解性,高亮度的近红外二区(NIR-Ⅱ,1000～1700 nm)荧光和强的NIR-Ⅱ光热转换能力的共轭聚合物,采用三元共聚策略构建了基于强电子受体和供体的NIR-Ⅱ发射共轭骨架.在此基础上,进一步通过调控电子给体BDT与2TC之间的比例,得到了一系列具有NIR-Ⅱ吸收和优异溶解性的共轭聚合物(BDT-2TC12,BDT-2TC11,BDT-2TC21).这些聚合物在700～1200 nm具有较强的NIR吸收,并在808 nm激光激发下表现出在1000～1400 nm区域内的优异NIR-Ⅱ荧光性能.利用纳米沉积的方法,将目标聚合物BDT-2TC12用两亲性的二硬脂酰磷脂酰乙酰胺-甲氧基聚乙二醇(DSPE-mPEG)进行包覆,制备得到水溶性良好的纳米粒子(BDT-2TC12NPs).该纳米粒子具有良好的稳定性,在808和1064 nm处均有较强的吸收.在1064 nm激光照射下,纳米粒子表现出优异的NIR-Ⅱ光热转换效果,可以实现对肿瘤细胞的光热治疗(PTT).在808 nm的激光激发下,纳米粒子还可以实现对小鼠血管和其他生物组织的高清晰度的NIR-Ⅱ荧光成像(FI).     

Sr_2CeO_4:Nd~(3+)纳米粒子的合成和近红外发光

采用甘氨酸-硝酸盐燃烧法制备了Sr2CeO4和Sr2CeO4:Nd3+发光纳米粒子。样品的结构及性质采用XRD,TEM,荧光光谱及荧光衰减曲线等进行表征。在1200℃煅烧1h能够得到均匀的类球形Sr2CeO4:Nd3+纳米粒子,其粒径大小为20~40nm,并具有良好的分散性和高效的近红外发光特性。Nd3+合适掺杂浓度为0.15%(摩尔分数)。对Sr2CeO4:Nd3+近红外发光的机制分析表明:通过基质Sr2CeO4吸收紫外光,基团CeO4发生了电荷转移达到激发态,并将激发态能量传递给了Nd3+,从而使Sr2CeO4:Nd3+产生了特征的近红外发射。     

掺杂的Bi4Ge3O12晶体的近红外发光性能

生长了Mg、Ca离子掺杂(提拉法)和Cl离子掺杂(坩埚下降法)的Bi₄Ge₃O₁₂(BGO)晶体,测试了晶体样品的吸收谱、光致发光谱和发光衰减时间等。这些掺杂的BGO晶体的可见光发光比纯BGO有所减弱,但在808 nm和980 nm激光二极管(LD)激发下出现了纯BGO几乎没有的近红外发光,归因于改变了能级的Bi离子或可能出现的低价态Bi离子。掺杂对近红外发光的影响跟掺杂离子价态有关,同价态的掺杂离子对近红外发光的影响相差不大。     

宽谱可调谐的全固化Cr:LiSAF激光器

报道了调谐范围达130nm的的V型腔端面泵浦全固化Cr:LiSAF激光器。研究了V型腔结构的重要参数,优化了腔型设计以提高激光器的效率。激光器自由运转输出时,斜效率最高达39.2%,泵浦阈值最低为32.8mW。对比分析了双折射滤光片(BF)和棱镜的调谐效果。在腔内插入BF调谐,实现了783~913nm连续可调谐输出,在840nm处获得115mW的最大输出功率,在800~900nm的区间内,输出功率超过80mW。用棱镜作为调谐元件,调谐范围达802~887nm,最大输出功率为6.5mW。从调谐范围和输出功率看,BF的调谐效果更好。     

湿度对水泥生料近红外光谱检测的影响及补偿方法

近红外光谱检测已被应用于水泥生料成分的快速检测,但现场环境中的湿度等因素会对光谱产生干扰,从而降低检测精度。为了提高检测精度,在实验分析湿度对水泥生料近红外光谱检测影响的基础上研究了补偿方法。在水泥厂选取了24份水泥生料样本,其中18份作为校正集,6份作为验证集;水泥生料中的有效成分为SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3,各成分含量的标准值由X射线荧光光谱分析测出。首先,将校正集的18份样本每份重复装样测5次光谱,用得到的90个光谱建立模型Ⅰ;再每份样品制作5个湿度梯度样本,其获得过程为,先将样本放置在电加热平台上,用玻璃棒将样本摊平,180℃下加热30 min,再将样本放置在散热片上进行降温,待样品恢复室温后取出进行第一次光谱扫描,得到1个光谱,将测量后的样本放入搅拌器,使用装有去离子水的喷雾器对其喷雾两次,然后搅拌30 s混合均匀,测量混合后的样本得到下一个光谱,重复该过程,得到具有湿度梯度的5个光谱。所有样本均采用烘干法进行湿度测量,样本湿度变化区间在0.6%~2%以内。对每个湿度梯度的样本测量1次,用得到的这90个光谱建立模型Ⅱ。然后,将验证集的6份样本每份制作5个湿度梯度,获取方式与校正集相同,对每个湿度梯度的样本测量1次,得到30个光谱。所有光谱均采用多元散射校正预处理,拟合波段选择4000~5000 cm^-1,建模方法采用偏最小二乘法。比较同一份样本的5个湿度梯度,可以看到在5200 cm^-1处光谱差异最大,在其他位置也有肉眼可见的明显差异,因此,湿度变化对全波段光谱有明显的影响。最后,将这30个光谱输入模型Ⅰ与模型Ⅱ进行验证,并对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的预测均方根误差RMSEP。模型Ⅱ中SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3的预测均方根误差RMSEP比模型Ⅰ分别减小了25%,31.3%,33.3%和25%。实验结果表明,水泥生料样本湿度对近红外光谱模型的预测结果具有一定的影响,采用具有湿度梯度的样本进行建模可有效降低湿度对预测结果的影响。