近红外漫反射光谱法快速检测缬沙坦胶囊药用辅料含量

研究了采用近红外漫反射光谱法快速检测缬沙坦胶囊药用辅料含量的方法,采集了100个缬沙坦胶囊的近红外光谱,通过综合比较选择不同光谱区域建立定量模型。确定4 227～4 539、 4 609～5 368、 5 499～6 313和6 329～6 795 cm^-1作为建模谱区。通过比较不同的光谱预处理方法的效果,选择多元散射校正(MSC)+Norris平滑+二阶导数对原始光谱进行预处理。采用偏最小二乘方法对缬沙坦胶囊药用辅料建立了定量预测模型并进行预测试用。该模型预测结果良好,且该方法简便、快速,可以用于缬沙坦胶囊药用辅料含量的快速检测,并可为其他药用辅料含量快速检测提供了借鉴。     

近红外漫反射光谱法快速检测苯磺酸氨氯地平片辅料含量（英文）

将近红外光谱技术和化学计量学相结合快速检测苯磺酸氨氯地平片辅料含量.通过随机青蛙法、变量投影重要性和竞争自适应重加权采样筛选特征波长变量点,采用9种光谱预处理方法对原始光谱进行处理后,分别建立了偏最小二乘法模型和支持向量回归分析模型,并将这两种模型进行了比较.应用优选模型对样品进行了测试,结果表明:对于所涉及的样本,在最优特征波长变量选择上,随机青蛙法效果较好;在模型预测结果上,与支持向量回归分析模型相比,5个指标的偏最小二乘法定量模型的决定系数,预测均方根误差评价参数效果较好,相对分析误差值均大于3.0.样品测试值与实测值标准误差均小于1.30,配对t检验表明,在a=0.05显著性水平上,两者无显著性差异.因此,可采用近红外漫反射光谱法用于苯磺酸氨氯地平片辅料含量的快速检测,该方法重复性、中间精密度、线性、精确性良好,且可为其他药用辅料含量快速检测提供借鉴.     

近红外漫反射光谱鉴别鸡蛋种类

提出一种利用近红外光谱技术进行鸡蛋种类快速、无损鉴别的新方法.选用7500-4000cm-1的光谱,采用标准正态变量变换(SNV)后作主成分分析(PCA),选取前10个主成分作为模型输入,种类类别作为模型输出,分别建立了3种鸡蛋种类的线性判别法(LDA)和支持向量机(SVM)鉴别模型,所建模型均能较好的对鸡蛋种类进行鉴别,SVM模型效果优于LDA模型,其预测集正确识别率达97.44％.结果表明,近红外光谱技术可用于鸡蛋种类的快速、无损鉴别.     

近红外漫反射光谱法快速测定秸秆青贮饲料成分含量

采用傅里叶近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘回归法,以158个不同种类的秸秆青贮饲料样品建立了常规化学成分和发酵成分含量的近红外定量分析校正模型。其中常规化学成分中, 粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、半纤维素、干物质、粗灰分和酸性洗涤木质素含量的校正模型决定系数R2分别为0.95,0.90,0.86,0.91,0.86,0.95和0.90;发酵成分的pH、乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮含量的校正模型决定系数R2分别为0.98,0.83,0.85,0.3,0.90和0.92。研究发现除乙酸、丙酸和丁酸之外,其他成分含量的相对分析误差RPD(SD/SECV)均大于2.5;除乳酸、乙酸、丙酸和丁酸之外,所建近红外定量分析模型对独立检验集样品其他成分含量的预测值与化学值的相关决定系数R2均大于0.08。该研究结果对青贮饲料品质的快速检测具有重要的实际意义。     

近红外漫反射光谱法测定麦冬的多糖含量

采用近红外光谱分析技术对麦冬多糖进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了一阶导数、二阶导数、平滑、散射校正等多种光谱解析手段,初步选择了建模波段,并结合偏最小二乘回归法对麦冬多糖进行了定标建模分析.结果表明,光谱经过一阶导数+标准乘性散射校正(MSC)+SG平滑处理,选取4 000～4 900,5 100～6 900,7 050～10 000 cm-1波段建模得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,R2,RMSEC,R2CV,RMSECV,主因子数分别为0.996,0.237,0.973,0.583,6.模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.968 8.     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

SVM回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

研究了基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归法在近红外光谱定量分析中的应用。以66个小麦样品为实验材料,由33个小麦样品作为校正样品,采用4种不同核函数方法对小麦样品蛋白质含量与小麦样品近红外光谱进行SVM回归建模。以所建4种不同SVM回归模型对33个小麦预测样品的蛋白质含量进行了预测;不同回归模型的预测结果与凯氏定氮法确定的蛋白质含量的标准化学值间的相关系数均在0．97以上,平均绝对误差小于0．32。为了考察SVM回归校正模型的预测效果,同所建PLS回归模型的预测结果进行了比较,表明所建预测小麦样品蛋白质含量的SVM回归模型亦可通过近红外光谱进行实际样品的定量分析,且有较好的分析效果。     

近红外漫反射光谱法快速无损鉴别阿胶真伪

采用近红外光谱漫反射光谱技术和模式识别技术快速鉴别阿胶真伪.收集来源不同的阿胶(真品8个,伪品6个),采集其近红外漫反射光谱,使用多重散射校正和小波变换对光谱进行预处理后,分别应用相似度匹配和马氏距离方法建立质量鉴别模型.相似度法使用真品谱图作为标准谱图,用样品谱图与标准谱图的相似度值来鉴别阿胶质量;对阿胶样品进行重复扫描得到28张谱图,随机分为3组后应用马氏距离法建立交叉验证鉴别模型.两种模式识别方法均能准确无误的鉴别阿胶真伪,表明近红外光谱和模式识别技术结合可快速、准确、客观地进行阿胶质量鉴别,可推广到其他中成药的质量鉴别.     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

近红外光谱法快速检测烟草中总多酚含量

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,采集340个样品光谱图,经优化挑选出具代表性的244个烟草样品建立了近红外光谱与烟草中的多酚含量间的数学模型,用建立的模型对20个样品进行预测,结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均标准偏差为0.10;且近红外预测值与化学法不存在显著性差异,可用近红外光谱快速检测烟草中的多酚含量,具有简便、快速、低成本、无污染以及样品的非破坏性等优点.     

近红外漫反射光谱法快速测定畜禽粪便堆肥多组分含量

以我国22个省、市120个不同种类的畜禽粪便堆肥样品为研究对象,利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘回归法建立了我国畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量、碳氮比、酸碱度和电导率的近红外定量分析校正模型。各参数校正模型的决定系数R2分别为0.981 6,0.901 5,0.961 0,0.987 4,0.741 0,0.788 0和0.870 4;验证集决定系数R2_v分别为0.983 2,0.938 1,0.912 8,0.973 5,0.830 8,0.615 8和0.895 3。研究发现,除酸碱度近红外模型相对分析误差RPD(SD/SEP)值小于2.0外,水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率近红外模型的相对分析误差RPD值均大于3.0;碳氮比近红外模型相对分析误差RPD值介于2.0到2.5之间。结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率,对碳氮比的测定精度有待于进一步提高,对酸碱度的预测效果不理想。     

近红外漫反射光谱技术快速预测蒸汽压片玉米常规成分含量的研究

应用近红外漫反射光谱分析技术(NIDRS),采用偏最小二乘法,建立了蒸汽压片玉米4个常规成分的近红外定量预测校正模型。研究中选用62个品种玉米的蒸汽压片为样本,光谱扫描范围为950～1650nm,采用中心化+导数+多元散射校正的预处理方法。研究得出粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗脂肪(EE)的校正模型交叉验证决定系数(R2VAL)分别为0.9511,0.9032,0.7143,0.9082,交叉验证误差(SECV)分别为1.53,1.89,2.45,0.50。本研究建立的模型可以用来准确、快速地预测蒸汽压片玉米的CP,NDF和EE的含量,为蒸汽压片饲料工业提供了一种快速、经济和绿色的质量检测技术。     

近红外漫反射光谱法定量分析连翘药材

利用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法定量分析了连翘药材中连翘苷与连翘酯苷的含量。所建立校正模型内部交叉验证均方差(RMSEC)分别为0.327、0.273,交叉验证决定系数分别为0.968、0.978。利用该模型对10份未知样品进行预测,预测值和参考值之间的相关系数分别为0.929、0.986,预测均方差(RMSEP)分别为0.421、0.260,该法具有准确、快速、不破坏样品等优点。     

应用近红外漫反射光谱对猪肉肉糜进行定性定量检测研究

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合不同数学建模算法对不同部位取样的猪肉肉糜进行定性判别建模,并建立猪肉肉糜品质指标脂肪、蛋白质和水分含量的定量检测模型。结果表明:不同部位取样猪肉肉糜判别分析PLSDA模型性能良好,最优模型校正集判别正确率为100%,预测集判别正确率为96%;比较两种方法结合,不同光谱预处理建立各品质指标的定量模型,LS-SVM模型性能优于PLSR模型,脂肪和水分含量最佳预测模型校正及预测相关系数r均高于0.9,蛋白质含量最优模型校正及预测相关系数r,RMSEC,RMSEP和RMSECV分别为0.722,0.593,1.595,1.550和1.888,模型精度需进一步提高。研究表明利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位猪肉肉糜的方法是可行的,脂肪和水分含量定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景。     

基于近红外光谱分析的高丹草种子发芽率检测研究

高丹草中粗蛋白质以及碳水化合物的含量丰富,适合青贮处理.优质的高丹草种子是发展畜牧业十分重要的前提,发芽率是检验种子质量最常规的指标之一,播前种子发芽率检测与筛选十分必要.现阶段采用发芽试验法进行种子发芽率的检测,周期长、成本高.基于此,提出利用近红外光谱对高丹草种子进行发芽率的快速、无损检测.选择适量的高丹草种子样品...     

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。     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

红外热成像与近红外光谱结合快速检测潜育期番茄花叶病

现有的番茄花叶病无损检测方法无法在潜育期内,即显症之前进行早期识别导致施药不及时或者盲目过度施药。设计与试制了红外热成像信息采集系统,主要包括：光箱、红外热成像仪、温度及升降控制器、加热板和升降载物台。该系统能够根据温度起止节点的要求,人为调节拍摄温度。在江苏大学现代农业装备与技术省部共建重点实验室Venlo型温室中进行非抗病性番茄品种辽宁农科院L-402的培育。采用叶面摩擦接种花叶病毒(Tobacccco mosaic virus, ToMV),分为轻度感染组(LI),重度感染组(SI);LI组为磷酸缓冲液稀释500倍后的病毒液接种,SI组为病毒原液接种。对照组(CG)喷施等量磷酸缓冲液。接种10 d后叶片开始出现病斑,证明接种后9 d为番茄花叶病的潜育期。使用红外热成像系统采集了三个组共计144个样本的红外热成像图,计算叶表最大温差(MTD) 以表征潜育期内连续9 d内的叶面温度变化情况。CG组叶片的MTD值差异极小,而接种后叶片MTD值随着病毒侵染时间的推进发生了显著的变化。接种6 d后MTD值差异最大可达1.63 ℃,第7 d开始差异逐步缩小,表明病毒的扩散范围增大导致病叶越来越多的区域被侵染使得整体叶温上升。光谱采集采用两种方法进行,一种是根据热像图的MTD值计算判别出温度突变区域后采集光谱,记为热像采集法(TCM);另一种是不考虑病灶位置,在叶尖、叶中、叶基三个区域分别随机选择一个点采集光谱后求平均值,记为随机采集法(RCM)。TCM确定三个光谱采集点的选择原则是：LI组接种后3,6和9 d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.3,0.7和0.5 ℃。SI组接种后3,6和9 d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.5,1.2,0.8 ℃。差值达到此标准的病灶位置才定为TCM的可选区域。对所有样本采用支持向量机(SVM)算法建立识别模型。采用主成分分析对2 151个波长点的光谱信息进行压缩,前6个主成分所对应的累积方差贡献率已到达99%。分别对感病3,6和9 d的样本按照2∶1的比例划分校正集和预测集,对预测集样本的病害程度进行识别。两种方法所建立的模型的总识别率分别为92.59%和99.77%。采用TCM建立的光谱识别模型中仅有接种后3 d的一个LI组样本未能识别出来,被误判成CG组样本外,其余组识别率均达到了100%。结果表明近红外光谱法识别番茄花叶病是可行的。采用红外热成像结合近红外光谱法能够建立识别率更高的番茄花叶病潜育期识别模型,克服点源采样随机性,对后续管控流程和突破作物早期精准用药的关键技术探索,建立更为精准的温室智能施药系统提供了新的思路。     

近红外光谱的油页岩总有机碳快速检测

为了快速检测油页岩总有机碳（TOC）含量,以松辽盆地某区块所取岩芯为研究对象,测量230个岩石样本的TOC含量和近红外光谱数据。利用蒙特卡洛法剔除异常样本14个,剩余的216个样本进行去趋势加基线校正方法预处理,采用连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法以及竞争自适应算法选取特征波长。使用SPXY方法对样本按照2∶1的比例划分为144个校正集和72个验证集,然后建立线性的偏最小二乘（PLS）模型以及非线性的支持向量机（SVM）模型和随机森林（RF）模型对油页岩TOC含量进行预测。采用测定系数（R2）和均方根误差（RMSE）作为模型的评价指标,探究不同特征波长选择方法对油页岩总有机碳建模的影响,比较不同建模方法对油页岩TOC含量预测的准确度。结果表明,特征波长提取能够起到优化模型的作用。SPA,UVE和CARS分别提取了16,253和65个波长,经过特征波长提取后模型测定系数均有提高,均方根误差均有下降,这说明进行特征波长优选对于简化模型、提高模型运算速度发挥着很重要的作用。此外,非线性的RF和SVM模型性能要优于线性模型PLS。这是因为油页岩中的碳存在于各类烃的中,不同类别含烃基团的吸收峰之间相互影响,使得油页岩总有机碳含量和近红外光谱数据之间存在着复杂的非线性关系,因此,非线性的SVM和RF模型能够表现出更好的效果。相比于其他模型,CARS-SVM模型验证集的测定系数（R2_v）和均方根误差（RMSEV）表现出的结果较好,分别达到了0.906 6和0.222 0,该模型能够用于油页岩总有机碳含量的快速检测。研究结果说明,近红外光谱分析应用于油页岩TOC含量快速检测是可行的;建立的CARS-SVM模型能够表现出较好的预测效果,为我国油页岩TOC含量快速检测提供了一种新的方法和思路。     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。