不同类型紫胶的红外光谱鉴别

利用傅里叶红外光谱分别对紫胶原胶、漂白紫胶、掺有松香的紫胶、接枝共聚紫胶进行了鉴别研究。结果表明：紫胶原胶和掺有松香的紫胶, 红外光谱较为相似, 只要根据3 500～2 500 cm-1之间吸收峰的位置和峰形、1 700 cm-1附近CO振动峰的不同,以及1 200～1 400 cm-1之间松香的特征峰、其他振动峰的数目和位置的变化即可将它们区分开来;而漂白紫胶和接枝共聚紫胶是经过化学处理的改性紫胶,接枝共聚紫胶是在漂白紫胶的基础上,采用高锰酸钾为引发剂,接枝甲基丙烯酸甲脂制取的接枝共聚物,所以它们的区别主要是： 1 700 cm-1附近CO振动峰的变化、1 558 cm-1出现一个尖锐的小峰,681 cm-1出现一个中等强度的峰,以及1 151 cm-1分裂为两个小峰。实践证明,红外光谱法比传统的鉴别法科学、省时。     

青翘不同炮制方法的红外光谱鉴别

目前对青翘含量的研究取得了一定的成果,但关于不同炮制方法对青翘质量的影响还没有相关文献报道.本文采用分辨率高、准确度好,简便快捷、无污染的FTIR光谱法鉴别不同炮制方法对青翘质量的影响,研究了山西青翘使用不同方法和不同时间炮制后的FTIR光谱特征.结果表明,青翘共有峰为12处,其峰的数目、形状及相对强度可用于区分青翘的...     

不同炮制方法黄精的红外光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱和多元统计分析对黄精及其不同炮制品进行分析研究。实验共采集贵州凯里出产的生黄精、酒黄精、蒸黄精104个样品,分析各自的FTIR光谱特征。运用自动基线校正、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)、 Savitzky-Golay导数、 Savitzky-Golay卷积平滑等方法对光谱进行预处理。通过建立偏最小二乘(PLS)模型和支持向量机非线性分类(SVC)模型来探索最佳数据预处理方法。选择最佳组合的预处理方法处理光谱数据,建立主成分分析(PCA)模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型来验证其分类鉴别效果。结果显示,该方法可对三种黄精样品进行准确分类,可以用于黄精炮制品的快速鉴别。     

不同采收期滇龙胆的红外光谱鉴别研究

采收是中药生产的重要环节,采收时间直接影响中药质量和产量,是中医临床安全有效用药的前提,开展中药适时采收期的研究具有重要意义和应用价值。采用傅里叶变换红外光谱法对72份不同采收期的滇龙胆进行鉴别研究,用TQ8.0软件对原始光谱进行一阶导数(first derivative,FD)、二阶导数(second derivative,SD)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和平滑(savitaky-golay filter,SG)预处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,同时建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least square discriminant analysis,PLS-DA)模型。结果显示,选取1 800~600cm~(-1)波段范围的光谱,去除光谱噪音;SNV结合二阶导数光谱和SG(15,3)平滑,预处理结果满意。主成分分析表明,前三个主成分方差贡献率为92.47%,5月、9月和10月份采收的样品差异较小。偏最小二乘判别分析建立判别模型,决定系数R2和校正均方根误差(RMSEE)分别为0.967 8和0.086 0,可对18个预测集样品进行准确分类。红外光谱法结合主成分分析、偏最小二乘判别分析对不同采收期滇龙胆的分类和判别效果较好,为不同采收期的中药鉴别提供理论依据。     

不同时期商陆果实的红外光谱鉴别

在9月份和10月份,利用衰减全反射(ATR)对商陆果实分别进行活体检测,凭借红外光谱具有的指纹特征性,构建新鲜商陆果实样本的红外指纹图谱。结合二维红外光谱分析商陆果实成熟过程中成分变化。结果表明:不同时期商路果实红外光谱中,酯类特征吸收峰(1 732cm-1)和多糖类成分吸收峰(900~1 100cm-1)之间的相对吸收峰强度和峰面积有所差异;二维红外光谱中差异更加明显。红外光谱为果实成熟过程中活体监测提供了一种新的方法。     

红外光谱对不同品种及产地小米的鉴别

不同品种及产地的小米在口感及营养价值上存在显著差异,因此区分不同种小米对消费者具有参考意义。将傅里叶变换红外光谱(FTIR)、二维相关红外光谱(2D-IR)与曲线拟合、主成分分析(PCA)相结合,鉴别小米的品种及产地。结果显示：小米主要由碳水化合物、蛋白质和脂质组成,因此,其FTIR特征相似;二阶导数光谱(SD-IR)在3 012,2 962,2 928,2 856,1 748和1 548 cm-1附近的吸收峰强度存在明显差异;2D-IR在1 200~860和1 700~1 180 cm-1范围内,小米样品的自动峰和交叉峰数目、位置和强度差异明显;曲线拟合结果显示小米在1 700~1 600 cm-1范围内子峰面积比例不同,说明不同品种间小米的蛋白质含量不同,可以实现小米品种的鉴别分类;选取1 800~800 cm-1范围内的导数光谱进行主成分分析,前3个主成分累积贡献率为97%,不同产地的小米都得到正确归类。研究表明,红外光谱结合统计分析方法,是鉴别小米品种及产地的有效方法。     

人工神经网络法鉴别红外光谱

本文将反向传播人工神经网络（ＢＰ－ＡＮＮ）用于ＦＴＩＲ,鉴别未知化合物。结果表明,当训练集样本不含噪声时,纯光谱的预测结果很好。而当训练集样本有少量噪声干扰时,预测结果随预测集样本的不同,而得到不同的改善。     

不同产地黑木耳的傅里叶变换红外光谱鉴别

利用傅里叶变换红外光谱法研究了五种不同产地的黑木耳。结果显示,它们的红外光谱主要由蛋白质、脂类化合物及多糖的振动吸收谱带组成。五个样品的傅里叶变红外光谱整体上十分相似,因此分别选取1750~1500cm-1和1200~1000cm-1范围内的傅里叶变换红外光谱进行相关性分析。结果显示,不同产地的黑木耳在1750~1500cm-1范围内相关性较好,光谱的相关系数分布在0.895~0.994。五个样品在1200~1000cm-1范围内的相关系数分布在0.441~0.981,东北地区产的黑木耳与西南地区产的黑木耳的光谱图有明显区别。利用1200~1000cm-1范围内的差异并结合其它吸收峰的特征可鉴别出不同产地的黑木耳。研究结果表明傅里叶变换红外光谱在鉴别菌类方面具有方便、快速等优点。     

青霉素类药物的红外光谱鉴别

利用傅里叶变换红外光谱法直接测定了 5种常见的青霉素药物 ,结果表明 ,各种青霉素药物由于其化学成分及其含量不同 ,显示出独特的红外光谱图 ,但青霉素药物共同的结构特征具有相似的红外光谱特征吸收峰。该方法具有快速、准确、制样简单 ,不需进行提取分离、保持其原性质等特点     

红外光谱结合主成分分析鉴别不同产地黄柏

利用傅里叶变换红外光谱仪收集6个不同产地黄柏的红外光谱,原始光谱经过多点基线校正、五点平滑预处理后,统计各个产地黄柏的平均光谱,结果显示,6个产地黄柏的平均红外光谱整体上相似;在指纹特征区域1 800～500cm-1,选取经过归一化的红外光谱,建立主成分分析鉴别模型.建模结果表明,三个主成分能代表98%的指纹区变量信息,样本在主成分空间中聚集成为不同的类别,基本实现不同产地黄柏的鉴别,此外,在一定程度上,样本分布疏密度反映样本的亲缘关系.提取模型的载荷因子,分析显示,6个产地黄柏的差异主要在蛋白质、糖类、脂类、生物碱类、黄柏甾醇类、黄柏内酯、黄柏酮、黄柏酮酸八种物质成分上体现.因此,红外光谱结合主成分分析法可以快速、无损地鉴别不同产地黄柏,并且能反映不同产地黄柏物质成分含量的差异.     

中红外光谱结合机器学习对不同产地平菇鉴别

平菇味道鲜美、营养丰富,深受消费者喜爱。平菇在我国的栽培范围较广,产地分散,每个产地的气候条件、栽培基质、栽培方式的差异,使不同产地生产的平菇在口感、营养价值方面会有不同。为规范平菇产品的市场管理,更为打造区域内特色平菇品牌,借助中红外光谱技术无污染、高效、低成本等特点,突破目前化学分析、生物学鉴别方法的限制,提出一种中红外光谱结合机器学习鉴别不同产地平菇的方法。对10个不同产地的平菇子实体进行红外光谱数据采集,每个地区各60份共600份样本。光谱数据经分析表明,在波段530～1 660 cm^-1范围内红外光谱的相关性表现出较明显的差异。同时,基于K-S法按照训练集和测试集比例为7∶3对样品划分,得训练集为420份,测试集为180份。采用多元散射校正(MSC),标准正态变量变换(SNV),平滑(SG),一阶导数(FD),二阶导数(SD)等预处理方法进行光谱优化,去除噪声,并结合支持向量机(SVM)进行初步建模对比,得出MSC预处理后光谱数据差异性最大,预测集识别效果最好为84.44%。将MSC光谱数据进行0～1区间的归一化处理,并采用主成分分析(PCA)对其进行降...     

不同产地核桃的二维相关红外光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合二维相关红外光谱(2D-IR)对不同产地核桃进行鉴别研究。结果显示4个产地核桃的原始光谱图整体相似,主要由油脂、蛋白质及碳水化合物特征峰组成;二维相关红外光谱结果显示:在1 450~1 780cm~(-1)范围内不同产地核桃自动峰和交叉峰的数目及强度存在显著差异。结果表明,FTIR结合2D-IR可以简单快速鉴别不同产地核桃,有望发展为一种简单、快速鉴别不同产地核桃的方法。     

不同海拔保山小粒咖啡的红外光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和二维相关红外光谱(2D-IR)对云南保山四种不同海拔的小粒咖啡进行分析,结果显示咖啡的主要由为脂质、蛋白质、多糖和咖啡因的峰组成。不同海拔咖啡样品的FTIR光谱在整体上无明显差异,二维相关红外光谱在2 800～3 800 cm^-1范围内自动峰的数量和强度存在明显差异,高海拔咖啡自动峰数量比低海拔咖啡的要多。研究表明傅里叶变换红外光谱结合二维相关红外光谱能够快速、有效地鉴别不同海拔小粒咖啡。     

滇龙胆不同炮制品的傅里叶红外光谱鉴别

中药炮制是中医临床用药的关键,炮制具增效、减毒、缓和药性等作用,为了临床安全、合理、有效地使用中药,开展中药炮制品的鉴别研究具有重要意义。采用傅里叶变换红外光谱,对五种不同炮制样品(包括龙胆、生龙胆、酒龙胆、醋龙胆、盐龙胆)60份滇龙胆进行鉴别分析。采集样品的中红外光谱图,用基线校正和归一化法对原始光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,选择3 400~600cm~(-1)范围内的光谱,利用多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)法进行处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,并建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别分析(discriminant analysis,DA)模型。结果显示,滇龙胆不同炮制品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有3 378,2 922,1 732,1 610,1 417,1 366,1 316,1 271,1 068,1 048cm~(-1)。1 738,1 643,1 613,1 420,1 051cm~(-1)附近为龙胆苦苷的特征吸收峰,1 068,1 048,935cm~(-1)处为糖类物质的吸收峰;主成分分析表明,前三个主成分方差累积贡献率为94.05%,能够反映原始数据的大部分信息,酒龙胆和醋龙胆与其他样品之间存在明显的差异,龙胆与盐龙胆所含化学成分差异较小;经基线校正和归一化法处理后的光谱结合多元散射校正法,在主成分数为10的条件下,判别分析模型可对所有样品进行正确识别,具有良好的预测性能。结果表明,傅里叶红外光谱法是一种快速、无损、有效的方法,可用于滇龙胆炮制品的鉴别,为中药炮制品的鉴别研究提供了借鉴。     

不同年份和产地美味牛肝菌的红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱技术结合多元统计分析建立快速鉴别不同年份、不同产地美味牛肝菌的方法。采集2011年一2014年云南26个不同地区152个美味牛肝菌样品的红外光谱,使用正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、微波压缩(wavelet compression)方法对原始光谱进行优化处理,OSCW校正前后的光谱数据进行偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),比较光谱预处理前后PLS-DA的分类效果。将152个美味牛肝菌随机分为训练集(120个)和验证集(32个),建立OS--CW校正前后的PLS分类预测模型。结果显示,经OSCW处理后的PLS-DA分类效果明显优于处理前的结果,主成分得分图能准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,表明OSCW处理能有效滤除光谱中的噪音及与因变量无关的干扰信息,提高光谱分析的准确性和计算速率。OSCW处理前PLS模型训练集的R~2和RMSEE分别为0.790 1和21.246 5,验证集的R~2和RMSEP分别为0.922 5和14.429 2;OSCW预处理后训练集的R~2和RMSEE分别为0.852 3和17.238 1,验证集的R~2和RMSEP分别为0.845 4和20.87,表明OSCW预处理提高了训练集的预测效果,但OSCW-PLS出现了过拟合现象降低验证集的预测能力,因此,OSCW不适宜与PLS结合建立模型。OSCW结合PLS-DA能滤除光谱中大量的干扰信息,准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,为野生食用菌的鉴别分类提供可靠依据。     

人工神经网络分类鉴别苦丁茶红外光谱

为了分类鉴别苦丁茶,采用竞争神经网络(CNN)和反向传播人工神经网络(BP网络)两种模式的人工神经网络(ANN)分别分析了各种苦丁茶的红外谱图。作者采用25个样本作训练集,11个样本作检验集,用两种网络进行了训练。结果表明,CNN网络和BP网络均能够有效地实现苦丁茶产地的鉴别,但CNN网络能够进一步地区分苦丁茶的级别。实验表明,CNN速度快,预测结果准确,可望用竞争神经网络(CNN)和红外光谱法结合分类鉴别苦丁茶。     

新鲜金盏菊的红外光谱三级鉴别

在9月份和10月份,利用衰减全反射(ATR)对金盏菊分别进行6次活体检测,凭借红外光谱具有的指纹特征性,构建新鲜金盏菊样本的红外指纹图谱,作为三级鉴别提取的特征数据。结果表明:不同时期金盏菊红外光谱中,酯类特征吸收峰(1 732cm-1)和多糖类成分吸收峰(900~1 100cm-1)之间的相对吸收峰强度和峰面积有所差异;二维红外光谱中差异更加明显。红外光谱为不同时期鲜花活体鉴别提供了一种新的方法。     

油菜籽品种的红外光谱鉴别研究

用傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术结合光谱检索的方法对油菜品种进行鉴别研究。测试了15个油菜品种75份菜籽样品的红外光谱,利用光谱软件Omnic8.0建立了两个光谱数据库Lib01和Lib02,Lib01仅云南的9个品种的平均光谱组成,Lib02由全部15个品种的平均光谱组成。未知样品光谱分别与光谱数据库Lib01进行全谱范围的相关性检索和平方微分差检索,相关性检索的正确率达到77.8%,平方微分差检索的正确率达到82.2%。未知样品光谱分别与光谱数据库Lib02进行全谱范围和指定在1 700～950 cm-1光谱范围的平方微分差检索,全谱范围的检索正确率达到82.7%,指定光谱范围的检索正确率达到90.6%。研究结果表明,FTIR结合光谱检索的方法有望成为一种简便、易行的可以鉴别油菜籽品种的方法。     

七种牛肝菌的红外光谱鉴别

运用傅里叶变换红外光谱、二维相关谱及主成分分析对7种同属牛肝菌进行分析鉴别。结果显示：7种牛肝菌的原始光谱总体特征相似,主要由蛋白质、多糖等的吸收峰组成,但在吸收峰强度、位置仍存在差异。对样品进行二维相关红外光谱分析,在二维相关红外光谱1 680～1 300 cm-1范围内,茶褐牛肝菌和双色牛肝菌出现了6个明显的自动峰;小美牛肝菌出现了5个明显的自动峰;灰褐牛肝菌和美柄牛肝菌出现4个明显自动峰;美味牛肝菌和铜色牛肝菌自动峰相对较少,只出现了3个明显的自动峰;而且自动峰和交叉峰的强度、位置也存在较大差异。同样在二维相关红外光谱1 150～920 cm-1范围内,不同牛肝菌的同步谱中自动峰和交叉峰的数量、强度和位置也不同。对光谱1 800～800 cm-1范围内的二阶导数进行主成分分析,所有样品均区分开,其分类正确率达100%。结果表明,傅里叶变换红外光谱结合二维相关红外光谱或者主成分分析可以有效地区分茶褐牛肝菌、小美牛肝菌、双色牛肝菌、灰褐牛肝菌、美柄牛肝菌、美味牛肝菌和铜色牛肝菌。该方法对于分类鉴别蘑菇是一种快速、准确、有效的方法。