蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

基于荧光光谱技术的菜籽油氧化状态智能评价

菜籽油在加工及贮藏过程中，易受氧气、温度、光照等因素的影响，产生氧化酸败现象。为准确判断油脂氧化程度，实现不同氧化模式下菜籽油品质的快速判别，采用三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法及BP神经网络法建立菜籽油氧化状态的智能评价模型。以冷榨菜籽油为原料，将样品分别置于常温、Schaal烘箱、高温模式中氧化处理，期间采集菜籽油的三维同步荧光光谱数据及理化指标，当理化指标超出国标限定范围时，停止采集数据。结果表明，菜籽油中荧光物质在不同氧化模式中的演变规律呈显著差异，氧化温度对菜籽油荧光光谱有明显影响。常温氧化350 d与第1 d相比，菜籽油的特征荧光峰位置无变化，仅在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度发生微弱变化；Schaal烘箱氧化26 d后，在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度显著减弱，且在激发波长Ex为350～450 nm之间有新的荧光峰生成；高温氧化48 h后，Ex为620和660 nm处荧光峰消失，在Ex为400～550 nm处产生显著荧光峰，相对Schaal烘箱氧化，荧光波长发生一定程度红移，这是由于高温氧化过程中油脂氧化生成的物质稳定性较差引起的。利用平行因子分析法对三维同步荧光光谱数据进行分解获取有效的二维荧光光谱数据，当组分数为6，Δλ=60 nm时激发波长的载荷值最大，不同样品间差异最显著。选定Δλ=60 nm波段的二维荧光光谱数据用于智能评价，作为BP神经网络模型的输入值，以极性组分作为模型输出值，分别对菜籽油三种氧化模式数据建模训练。实验结果表明，三种氧化模式对应的训练集、验证集、测试集模型相关系数r均能达到0.9以上，其中常温氧化模式中验证集及测试集模型的相关系数r为1，输出值与目标值较接近，模型的预测效果较好；综合三种氧化模式数据建模，对应训练集、验证集、测试集模型的相关系数分别为0.999，0.913和0.988，均方误差均较小，说明该模型能准确判断菜籽油的不同氧化状态。因此，三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法、BP神经网络法建立快速检测模型能实现菜籽油不同氧化状态的判别，为菜籽油的氧化程度的评价提供新方法，同时为其他食用油的品质评价提供参考。     

三维荧光光谱结合平行因子及神经网络对清香型白酒的年份鉴别

以某清香型白酒为研究对象,将三维荧光光谱技术与平行因子分析方法(parallel factor analysis,PARAFAC)、BP神经网络结合,建立清香型白酒年份鉴别模型。首先,利用FLS920全功能型荧光光谱仪测量获得不同年份白酒的三维荧光光谱数据,对激发发射三维矩阵进行三线性分解,得到四个主成分对应的浓度得分和激发-发射光谱轮廓图。将这4个浓度得分作为BP神经网络的输入,建立10,20和30年份白酒的鉴别模型。随机选取每个年份的10个样本,共30个样本组成测试集,剩余的90个白酒样本组成训练集建立训练模型。据此对未知样品进行预测,其预测正确率分别为90%,100%和100%。同时将该方法与多维偏最小二乘判别分析法(multi-way partial least squares discriminant analysis, NPLS-DA)进行了比较。研究结果表明：平行因子结合神经网络的判别模型具有更强的预测能力,该方法能够有效提取年份白酒的特征光谱信息,同时又降低了神经网络输入变量的维数,取得较好的鉴别效果。     

常见翡翠的三维荧光光谱特征研究

翡翠为一种珍贵的玉石.不同品级的翡翠价值差异巨大,翡翠经充填、染色等处理以提高外观质量,并冒充天然翡翠.鉴别翡翠就显得非常必要.全面收集了市场上常见的A,B,C,不同颜色B+C货翡翠样品,在常规宝石学特征描述的基础上,进行了三维荧光光谱测试.三维荧光光谱技术是近年发展起来的一门新的荧光分析技术,该技术在宝石学方面还未得...     

三维荧光光谱技术在水监测中的应用

应用荧光光谱技术分析水中污染物的含量具有灵敏度高、检测速度快等优点,三维荧光光谱技术可以提供在普通的荧光光谱中所得不到的信息,此技术可以用于多组分同时测量。讨论了如何运用三维荧光光谱技术分析水中污染物的成分,计算其含量,并给出了有效的荧光光谱特征数据库建立、多组分分析和浓度反演的数学模型。     

浮游植物活体三维荧光光谱分类判别方法研究

选取中国东海6种分属于4个门类的赤潮藻种、优势种在实验室进行扩大培养,测量了2个温度(20和15℃)、3个光照(7000,4100和1100Lux)、不同生长期浮游植物的三维激发／发射荧光光谱,对浮游植物活体三维荧光光谱分类判别方法进行了研究。结果表明：基于主成分的判别分析法是利用三维光谱数据判别浮游植物种类的有效方法,对于金藻is,绿藻pl,中肋骨条藻sk三个物种,区分识别率理想;可以将中肋骨条藻(硅藻)与甲藻al和pr分开。     

基于独立组分分析和BP神经网络的可见/近红外光谱蜂蜜品牌的鉴别

提出了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱透射技术快速鉴别蜂蜜品牌的新方法。用独立组分分析方法获取蜂蜜的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段,作为人工神经网络的输入建立蜂蜜品牌的鉴别模型。建立了一个三层的BP神经网络模型,各层传递函数采用S型(Sigmoid)函数,并设置网络输入层节点数为9,隐含层节点数为10,输出层节点数为3。每个品牌25个样本,3个品牌共75个样本,用来建立BP神经网络模型,剩余的3个品牌各５个样本用于预测,鉴别准确率达100%,模型的拟合残差为8.245 365×10-5。说明基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为蜂蜜的品牌鉴别提供了一种新方法。     

基于离散三维荧光光谱的糖尿病识别方法研究

基于皮肤荧光光谱技术的糖基化终产物（AGE）检测方法被广泛用于糖尿病及其并发症的检测评估,然而生物组织体内特异性的吸收、散射特性以及多种荧光成分对于检测会产生干扰。本研究通过分析人体皮肤组织常见荧光成分的三维荧光光谱,确定皮肤组织荧光光谱测量的最佳激发波长组合,搭建集成组织漫反射光谱测量模块的离散三维荧光光谱测量系统,研究基于扩散理论的组织生理参数提取方法以及基于高斯多峰拟合的离散三维荧光光谱分离方法。在此基础上,开展临床社区队列研究,结果表明糖尿病组的黑色素、脱氧血红蛋白相对浓度均值低于正常对照组,而500 nm处约化散射系数高于正常对照组,差异有统计学意义,氧合血红蛋白相对浓度无明显差异。基于高斯多峰拟合,每位受试者共计得到78个荧光特征,剔除差异不明显的特征（p>0.1）,最终得到50个荧光特征。汇总有差异的组织生理参数和荧光特征,采用Logistic回归分析建立糖尿病筛查模型,受试者工作特征（ROC）曲线分析结果显示,该方法用于糖尿病识别时,预测训练集ROC曲线下面积为0.793,预测测试集的面积为0.799,而单波长皮肤荧光(Sf₃₆₅)的面积为0...     

光谱校正对溶解有机物三维荧光光谱特征影响

在三维荧光光谱(EEM)测定中,由仪器直接记录的光谱(称为未校正光谱)由于受荧光光度计光源灯或探测器等波长特性的影响,并不是荧光物质本身的真实光谱,研究了光谱校正对腐殖酸和色氨酸EEM光谱特征以及传统寻峰法和新兴FRI分析法结果的影响,结果表明：校正后,Ex/Em=220～450/250～500 nm范围内荧光强度降低,Em<250 nm范围内荧光强度增大,腐殖酸荧光峰明显“蓝移”。基于寻峰法的荧光指数(FI)和腐殖化指数(HIX)明显减小,自生源指数(BIX)略增;基于FRI分析法的反映各区域标准体积百分比P_{Ⅰ, n},P_{Ⅱ, n}和P_{Ⅲ, n}明显上升,而P_{Ⅳ, n}和P_{Ⅴ, n}显著下降。因此,进行光谱校正是获得真实光谱谱图及光谱特征不可或缺的一部分。     

苯并咪唑的三维荧光光谱与三维室温磷光光谱

测量了浓度为1×10^-4mol/L苯并咪唑水溶液的三维荧光光谱,三维室温磷光光谱和紫外/可见吸收光谱,还测量了苯并咪唑固体紫外/可见吸收光谱对化合物的荧光和室温磷光进行了分析、比较,发现苯并咪唑在290nm、580nm和870nm区域均有强而丰富的荧光谱线,而室温磷光谱线(RTP)单一地出现在290nm区域,且强度很小;同时还讨论了苯并咪唑的升频转换荧光现象.     

菲的三维荧光光谱特性研究

多环芳烃(简称PAHs)具有高荧光量子产率,利用三维荧光光谱研究了PAHs中菲的荧光光谱特性.菲具有两个荧光峰.通过对菲的三维荧光光谱的分析,选择在激发波长255 nm、发射波长370 nm对菲进行定量分析.菲溶液在5.0～250.0 ng·mL-1的范围内工作曲线呈线性关系,检出限为3.88 ng·mL-1,相对标准偏差为4.23%(n=5),实验还尝试了对自来水样品的测定,测试效果良好,回收率为90.0%～105.4%.该研究为快速检测水源水中痕量PAHs提供了方法基础.     

微分谱结合独立成分分析对三维荧光重叠光谱的解析

多组分三维荧光重叠光谱是三维荧光光谱的数据解析中的难点之一。本文基于二维微分谱的计算原理, 充分利用三维荧光光谱具有激发光谱和发射光谱的特点, 获得了三维荧光光谱展开后的激发微分谱和发射微分谱. 之后利用独立成分分析对激发光谱或发射光谱的多组分混合微分谱分别进行解析, 得到了单一组分的激发微分谱和发射微分谱。其中三次样条插值有效的弥补了实测激发波长数据点少的缺点, 而粗糙惩罚平滑技术的引入则很大程度上减少了发射光谱的噪声,为微分谱的计算提供了有利的条件。单一组分的标准谱与解析谱的相似性系数的计算表明, 利用独立成分分析对微分谱进行解析更有利于多组分混合三维荧光光谱所含成分的识别。     

Common and Diverse Characteristics of Three-Dimensional Fluorescence Spectra of Crude Oils

According to the contour maps of the three-dimensional fluorescence spectra of non-quenching crude oil samples, we have found the common and diverse fluorescence characteristics of various crude oils. the common fluorescence characteristic is that the main peaks of various crude oils are located in around the position of excitation/emission wavelength pair 228nm/340nm. the diversity of fluorescence characteristics can be represented with several indexes α, K, F and R, and these indexes provide measurable parameters for division of fluorescence fingerprints of crude oils. the fluorescence fingerprints of crude oils can be divided into three models named O, B and Q that are corresponding to condensate oil, light oil, and heavy oil respectively.     

基于tri-PLS模型的油类混合物三维荧光光谱及其成分的研究

提出了一种光谱重叠的多种矿物油混合物组分含量测定的新方法。将偏最小二乘方法(PLS)推广至三维扩展(tri-PLS),不需要解决特征值问题。利用该方法对柴油、汽油和煤油混合物的三维荧光光谱进行研究,根据样本序列、激发波长、发射波长构造出三维数据矩阵,结合浓度矩阵应用tri-PLS法建立校正模型,对实验样本进行预测,实验结果表明tri-PLS方法的建模精度比常用的平行因子法优越。     

基于非负矩阵分解的重叠三维荧光光谱解析

重叠三维荧光光谱的解析是荧光光谱解析中的难点,非负矩阵分解(NMF)作为一种有效的盲分离方法,能够提取光谱的局部特征和内在联系,克服光谱严重重叠带来的干扰,在解析重叠光谱中具有不可比拟的优势。首先用模拟三维荧光光谱验证了NMF在三维荧光光谱解析中的有效性,然后将四种不同的NMF算法(乘性迭代算法、交替最小二乘算法、二阶方法、投影梯度算法)用于实测的酚类化合物(百里酚、间甲酚、苯酚)三维荧光光谱的解析中,并讨论了在酚类化合物分离应用中四种NMF算法的收敛速度和计算复杂度的差异。实验结果表明,四种方式的NMF标准偏差均在0.06%以下,其中交替最小二乘算法在收敛行为和鲁棒性上最为优越。     

多波长激光诱导荧光麦卢卡蜂蜜掺杂分类识别

麦卢卡蜂蜜产自新西兰,具有很强的抗菌及抗氧化作用,其售价较高,近年来掺假事件时有发生,利用激光诱导荧光技术对掺杂糖浆的麦卢卡蜂蜜进行分类识别研究。选用266, 355, 405和450 nm四种常用激光作为激发源,选择三种品牌的新西兰进口麦卢卡蜂蜜(编号A, B, C)中掺杂烘焙糖浆作为实验样品,掺杂比例为0%～90%,间隔10%;每个激发波长下每种样本溶液重复测试60次,共7 200组数据。光谱数据首先进行荧光波段截取、平滑及归一化等预处理;然后随机选取80%的数据做训练集,20%的数据做测试集;对训练集数据使用主成分分析(PCA)结合线性判别分析(LDA)做数据降维;最后对降维后的数据分别建立K最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)分类模型,对测试集数据进行分类识别,重复进行50次随机分组及分类识别后对得到的分类识别率求平均值及标准差。实验分析结果表明,激发光波长对最终识别结果影响较大,266 nm激发的荧光光谱分类识别正确率最高,三种麦卢卡蜂蜜掺杂溶液的分类识别率均能达到98.5%以上,最高能达100%; 355和405 nm激发的分类识别效果次之,所有样品的分类识别率均大于92...     

色氨酸和酪氨酸的三维荧光光谱特征参量提取

氨基酸是维持生命活动的重要物质,而色氨酸和酪氨酸又是天然氨基酸中重要的发光组分,应用荧光光谱法对其进行测量和分辨具有重要的意义。文章用美国Pekin-Elmer LS55型荧光分光光度计,对色氨酸和酪氨酸的三维荧光光谱进行了测量。将测量的数据用激发-发射-荧光强度的三维坐标表示,得到三维荧光谱图,但色氨酸和酪氨酸存在共性峰,通过波峰位置简单地来辨别两种混叠的物质很有难度。以数理统计概念为基础,提取该三维荧光光谱的特征参数,得到两种物质荧光光谱中最相关的信息,可以解决两种物质光谱混叠的分辨问题。结果表明,色氨酸和酪氨酸的三维荧光光谱平均值、标准差、原点矩、混合中心矩等参数差值百分比分别为330.37%, 102.86%, 329.16%, 329.63%,区别较大;而边际分布、相关系数值差值百分比仅为10.61%和2.40%。因而平均值、标准差、原点矩、混合中心矩可作为敏感特征参数,用其分辨谱图混叠的色氨酸和酪氨酸是可行的。这种“数学预提取”的三维光谱分析法可以找出组分之间的敏感特征参量,能够取代传统的三维荧光光谱分析法。     

基于三维荧光光谱和四元数主成分分析的食醋品牌溯源研究

提出基于四元数主成分分析的三维荧光光谱特征提取新方法,并将其运用于品牌食醋溯源研究。首先利用F7000荧光光谱仪测得不同品牌食醋样本的三维荧光光谱数据,获取样本的等高线图和三维投影图,并进行三维荧光等高线图分析;然后利用激发波长分别为380,360和400 nm下的发射光谱数据建立食醋三维荧光光谱数据的四元数并行表示模型,对四元数荧光光谱矩阵进行四元数主成分特征提取,并基于乘积运算、模值运算和求和运算三种方法对提取出来的四元数主成分特征进行特征融合;最后将融合特征作为K近邻分类器的输入,得到不同食醋品牌的最优分类模型。分别讨论三种不同特征融合方法和四元数主成分个数与最终模型分类正确率之间的关系。针对四个不同食醋品牌120个样本的分析结果可得：基于求和特征融合运算所得到的融合特征可以利用最少的特征数目,建立最优的溯源模型,样本预测集溯源正确率可达100%。研究结果表明：四元数主成分特征提取和特征融合方法能够并行表示三维荧光光谱数据所蕴含的丰富信息,为三维荧光光谱数据分析提供新思路。     

形态学方法用于三维荧光光谱化学秩的确定

确定化学秩是解析化学体系的第一步,正确确定化学体系的组分数对后续的解析异常重要。由于实测的三维荧光光谱不可避免地受到噪声的干扰,传统的化学秩估计方法常常失效。首先根据三维荧光光谱信号与噪声信号的形态差异,选用正弦形结构元素,对信号进行先开启后闭合运算,用形态学方法对实测三维荧光光谱进行去噪,然后对去噪后的光谱进行奇异值分解(SVD),联合分解得到的奇异值和奇异向量进行化学秩的确定。主要讨论了形态滤波方法的理论基础,先用模拟数据说明了文中所提方法的必要性和有效性,然后又把此方法用在酚类化合物三维荧光光谱的组分数检测上,并与传统的蒙特卡罗方法做了对比。实验结果表明,提出的方法更具有实用性,能够正确估计出化学秩。     

基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康.因此,识别和处理油类污染非常重要.由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物.但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别.基于此,利用...