蛋白饲料原料粗蛋白含量近红外光谱模型转移研究

建立良好的蛋白饲料近红外光谱定量分析模型及实现在不同仪器间的模型共享,能极大提高模型的利用效率,满足饲料行业快速发展的需要。针对蛋白饲料原料粗蛋白含量近红外分析模型适用性问题,首次采用光谱差值转移、直接校正和分段直接校正法进行了三台不同类型的近红外光谱仪之间的模型转移研究。实验样品为四种蛋白饲料原料：玉米蛋白粉、菜粕、酒糟和鱼粉。实验仪器包括MATRIX-Ⅰ傅里叶变换型近红外光谱仪(主仪器),Spectrum 400傅里叶变换型近红外光谱仪(从仪器1)和SupNIR-2750光栅扫描型近红外光谱仪(从仪器2)。研究表明,同一样品体系在主仪器和从仪器2上所得光谱数据的差异性相对较小,且均与从仪器1所得光谱数据的差异性相对较大。除分段直接校正法对玉米蛋白粉从仪器2的预测结果无促进作用之外,其他模型的预测均方根误差和系统偏差均明显低于转移前。玉米蛋白粉、菜粕和酒糟样品采用三种方法转移后的模型预测相对分析误差(RPD)均大于3.0,预测效果良好。鱼粉样品模型转移后的预测RPD均大于2.5,预测效果较好。三种方法对于蛋白饲料原料不同仪器间的光谱差异进行了有效校正。该研究结果对于蛋白饲料品质近红外快速分析模型的广泛应用具有重要意义。     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

近红外光谱温度修正定量分析模型的研究

以小麦粉末样品为实验材料,研究了环境温度对近红外光谱定量分析结果的影响。将环境温度作为外部变量,使用不同温度下的45个样品建立了测定小麦蛋白质含量的温度修正模型,预测不同温度下的小麦样品的蛋白质含量,结果同以22 ℃恒温下45个样品建立的模型进行了比较。分析结果表明：温度修正模型的预测标准差(SEP)平均为0.333,而恒温模型(22 ℃)的预测标准差随着环境温度与建模时温度差的增大而增大,当环境温度4 ℃时,SEP=0.601 6。温度修正模型可以有效的提高近红外光谱定量分析精度。     

近红外光谱测定玉米蛋白质含量校正模型的建立

以玉米粉末样品为研究对象,探讨了光谱散射预处理和数学预处理因素对建模效果的影响.结果表明采用一阶导数+SNV+Mean Center建立粗蛋白含量的校正模型效果最佳.     

废旧纺织品近红外光谱定量分析的新模型

根据废旧纺织品所含成分对它们做分类回收和处理可节省大量纺织原材料。目前,在废旧纺织品的回收过程中往往使用人工分拣方法。这种方法成本高且效率低。近红外光谱分析是21世纪发展最迅速的技术之一,可以在不破坏样本的情况下快速测定样本的成分及每种成分的含量。利用该技术对废旧纺织品进行分析,预先判断废旧纺织品所含的成分及各种成分的含量,可为废旧纺织品的大规模精细分类回收提供帮助。多模型方法通过将各子模型的预测值做加权平均得到最终的预测值,用该方法建立的近红外光谱分析模型一般具有较好的稳定性。以废旧纺织品样本的锦纶含量为例,先用多模型方法建立了锦纶含量的近红外光谱分析模型。方法如下：将反射率向量按照波长划分为15组。用每组数据建立一个近红外光谱分析子模型。对子模型的预测值做加权平均得出锦纶含量的最终预测值。然后在多模型方法基础上,根据锦纶含量预测值与实验值之间的近似线性关系,通过用变量代替常量并对变量做标准化处理,给出了一种便于优化的预测锦纶含量的近红外光谱分析新模型。优化后的每个子模型中的参数比优化前减少了6个,这样可防止模型过拟合。将上述两个模型与常见的用偏最小二乘法建立的模型进行了对比。交叉验证的结果表明：（优化后的）新模型的拟合优度的平均值为0.820 7,单纯使用多模型方法所建模型的拟合优度的平均值为0.769 1,用偏最小二乘法建立的模型的拟合优度的平均值为0.746 7。因此, 使用多模型方法建立的模型的预测效果好于用偏最小二乘法建立的模型的预测效果。新模型的预测效果明显好于其他两个模型的预测效果。该研究主要创新之处是新模型的建立和优化。文中建模方法有望用于废旧纺织品样本其他成分的含量预测。     

涤棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及相关问题探讨

在废旧纺织品回收再利用中,纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象,采用便携式近红外（NIR）光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400～1 700和1 900～2 200 nm光谱区域,100％棉和100％聚酯样品的光谱存在明显差异,并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移,经导数预处理后,基线漂移基本消除,斜线光谱呈现出正常光谱的特征。利用偏最小二乘（PLS）法结合一阶导数、S-G平滑、均值中心化和正交信号校正法,建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。为了验证模型的可靠性,选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测样品集外部检验法对模型进行检验,模型的RMSECV值0.002、校正集相关系数R_C＝0.998、预测相关系数R_P=0.997、预测标准差SEP＝1.121,模型预测正确率可达97％。对模型进行匹配样本t检验结果显示,NIR方法与国家标准方法无显着性差异。NIR预测值与重量法测定值误差在±3％以内时,二者的一致性在90％以上,当误差在±5％以内,二者的一致性在95％以上,分析时间小于10 s。因此,利用近红外技术结合所建模型可以快速、准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。     

近红外光谱定量分析模型的样本影响研究

作为二次分析方法,近红外光谱分析的重现性和可靠性非常依赖于建模过程。以近红外光谱小麦蛋白质定量分析模型为例,研究了多变量定标建模过程中异常样本问题,旨在讨论复杂样本建模中的样本对模型的影响和作用。以PLSR算法建模中校正方差与验证方差的解释百分比曲线的背离特性作为异常样本存在的判据,当两个百分比曲线显著偏离时,则认为样本集中存在异常样本,并对建模产生了显著影响。异常样本的识别和处理,以及影响分析是本文主要的创新性工作,采用了基于样本删除的子模型遍历统计方法,能够渐次识别并提取出异常样本。在剔除异常样本后的模型预测结果中,以模型的预测残差标准差作为参考距离对异常样本进行了离群程度分级,可分为显著离群样本,相对离群样本以及潜在离群样本,数据集中显著离群样本约占7.8%,相对离群样本约占15.6%。异常样本对模型的影响表现在对正常样本的预测残差上,使预测值偏离理想拟合直线,分散性增加。剔除异常样本或以样本权重建模可有效抑制异常样本的影响,使模型的解释性更偏向于多数样本数据,降低模型的经验风险误差。     

近红外光谱逆回归降维定量分析模型

在近红外光谱定量分析中,由近红外光谱数据的高维特点引起的复共线性,是利用化学计量方法建模经常遇到的问题,可利用一种新的逆回归方法处理这一问题.该方法首先利用自变量X和因变量Y的相关性质降维,找到真正与回归函数有关的X的线性组合,再利用新找到的低维变量估计回归函数.文中以103个玉米样品为实验材料,随机选择其中70个玉米...     

蚁群算法在近红外光谱定量分析中的应用研究

蚁群算法是新近发展的基于群体智能的仿生优化算法,它模拟蚂蚁的觅食行为来解决复杂的组合优化问题。蚁群算法的优点是智能搜索、全局优化、鲁棒性、分布式计算和容易与其他算法相结合等。近红外光谱定量分析技术在很多领域得到广泛的应用,而其关键技术环节之一是建立近红外光谱测量数据的多元校正模型。文章将蚁群算法应用于近红外光谱定量分析中,建立了谷物样品的傅里叶变换近红外漫反射光谱和谷物中蛋白质含量的定量分析模型,得到了较好的结果。校准集的相关系数与相对标准偏差分别为0.943和3.41％,预测集的相关系数与相对标准偏差分别为0.913和4.67%。     

煤粒度对煤质近红外定量分析模型的影响

为了减少因煤样粒度而产生的光谱采集误差,研究0.2,1,3和13 mm粒度等级下的煤质近红外分析模型。采用PCA方法提取特征信息,建立基于GA-BP和GA-Elman神经网络算法的定量分析模型。实验结果表明,经数据归一化与多元散射校正预处理后,0.2 mm粒度等级的光谱与煤炭标准之间的相关性最强,模型的学习精度最高;经平滑处理后1 mm粒度等级的分析结果最佳。平滑法对特征谱峰不明显的光谱的预处理效果较差,多元散射校正方法的适用性最强。在0.2 mm粒度等级下原光谱的信息准确度最高,1和3 mm其次,13 mm最差。煤样粒度越大,光谱的不稳定因素越多,从而导致分析模型的负面影响增加。     

基于近红外光谱技术的秸秆工业分析

工业分析是生物质热化学工程技术中的一项常规应用分析。文章探讨了近红外光谱技术(NIRS)在秸秆工业组成分析上的应用,并利用近红外光谱技术预测了秸秆中挥发分和固定碳含量。利用Foss 6500光栅型近红外光谱仪在1 108～2 492 nm光谱范围内分别对直接切短秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳以及干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱建立了预测模型。对于直接切短秸秆样品,水分、灰分、挥发分和固定碳校正模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.92(0.76%),0.94(0.84%),0.88(0.82%)和0.75(0.65%)。干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.98(0.54%),0.95(0.57%)和0.78(0.61%)。实验结果表明,近红外光谱技术能实现秸秆的快速分析和多组分同时测定, 从而可降低秸秆工业分析的成本。     

近红外漫反射光谱法测定整粒小麦单株蛋白质含量

应用近红外漫反射光谱技术(波长为1 100～2 498 nm,分辨率为2 nm),以整粒小麦为材料建立适合于小麦单株分析的蛋白质含量分析系统。首先选取籽粒蛋白质含量具有梯度差异的小麦样品,然后对样品扫描得到原始光谱信息,通过散射校正及数学处理来消除原始光谱噪声,最后分别采用多元线性回归、主成分分析法和偏最小二乘法法建立回归方程。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准乘性散射校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法(MPLS)得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数(RSQ)、交叉验证标准误差(SECV)、交叉验证相关系数(1-VR)分别为0.94,0.42,0.87。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.88。该模型达到了快速、无损分析单株小麦的要求,非常适合于品质育种的早代选择。     

近红外光谱技术(NIRS)在牧草领域中的应用研究进展

牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。     

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

近红外光谱法测定缓释制剂中冰片释放量

利用近红外光谱技术与化学计量学方法建立了冰片缓释样品近红外光谱与冰片浓度之间的定量模型,以实现冰片释放量的快速测定。配制与缓释制剂具有相同物质体系的的冰片醇水溶液,获取其近红外光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立冰片含量预测模型并考察了图谱类型、建模样品浓度及建模区间对校正模型和预测结果的影响。结果表明采用原始近红外光谱,在5 314～7 032 cm-1区间,将样品按照中高浓度、低浓度范围建模可以获得最佳校正结果与预测结果。最后采用所建的中高浓度区模型测定了冰片包合物在醇水体系中冰片含量,实现了对缓释制剂冰片累加释放量的快速测定,可为冰片缓释制剂的研发快速提供评价数据。     

近红外光谱技术(NIRS)在干草品质检测中的研究与应用

干草品质对动物的生产性能、牧草价值和最终盈利有着最直接的影响,检测干草品质的方法也在不断改进,近红外光谱技术(NIRS)这种快速、 高效而无破坏性的现代检测技术已在饲草料中广泛应用。文章阐述了应用NIRS分析干草品质的可行性和高效性,详细介绍了NIRS用于检测牧草营养成分、真菌侵染程度、内生真菌产生的有毒物质以及一些难于用化学方法检测的微量成分等重要指标的研究成果。指出NIRS用于分析干草品质突破了过去常规化学方法的复杂、耗时、成本高等缺陷,是干草品质分析方法的一个重大进步,并期待着NIRS在牧草品质中的应用研究工作继续完善和发展,建立更精确的定标模型以及更系统的分析软件,促进畜牧业的快速发展。