苹果可溶性固形物近红外光谱检测的偏最小二乘回归变量筛选研究

为了提高苹果可溶性固形物含量近红外光谱校正模型的预测能力和稳健性,分别采用反向区间偏最小二乘法、遗传算法和连续投影算法,筛选苹果可溶性固形物的近红外光谱变量,并建立了偏最小二乘回归模型。利用遗传算法筛选的141个变量建立的校正模型,预测效果最好,与全谱建立的校正模型比较,预测相关系数,从0.93提高到0.96,预测均方根误差,从0.30°Brix降低到0.23°Brix。实验结果表明遗传算法结合偏最小二乘回归方法,有效地提高了苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型的预测精度。     

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量

利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)定位光谱糖度若干信息区间,运用遗传算法(GA)从中选择波长点,建立了多元线性回归(MLR)模型。光谱进行卷积平滑和二阶导数处理后,将光谱(225个数据点)分割成25个子区间时,BiPLS优化结果最优。在所定位的信息区间进行GA二次选择特征变量,运行100次依次选择入选频率较高的12个波长点。为简化MLR模型,对于入选的相邻波长选择频率较高者,最后选择 638,734,752,868,910,916和938 nm作为回归变量,建立的MLR预测模型相关系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.984,0.364和0.471,优于常用的逐步多元线性回归的建模结果。表明BiPLS结合GA可以有效地对李子糖度可见/近红外光谱MLR回归变量进行筛选,提高了模型的精度。     

基于PLS-GRNN的豆粕品质近红外光谱检测研究

豆粕是大豆浸提取豆油后经适当干燥和热处理所得副产品,是制作禽畜类饲料的主要原料,其品质决定营养价值.针对现有豆粕品质检测方法存在着有毒化学试剂使用多、操作复杂、分析时间长、无法满足实际生产线快速检测及调控需求等问题,提出一种基于近红外光谱分析的豆粕品质多组分检测方法,以期用于产品质量在线检测及调控.从大豆油脂加工生产线...     

用遗传算法快速提取近红外光谱特征区域和特征波长

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10%;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。     

基于近红外光谱的橄榄油品质鉴别方法研究

目前市面上销售的橄榄油主要分为特级初榨橄榄油和普通初榨橄榄油两类,为了鉴别两种不同品质的橄榄油,提出了一种应用siPLS-IRIV-PCA算法的橄榄油品质鉴别的新方法。基于橄榄油的近红外光谱数据,应用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对橄榄油的近红外光谱进行了波长区间优选,使用交叉验证均方根误差(RMSECV)评估模型的性能并选择最优波长区间,通过迭代保留信息变量(IRIV)算法从最优波长区间中选择特征波长,根据选择的特征波长构建主成分分析(PCA)模型。对90组特级初榨橄榄油和90组普通橄榄油样本进行了判别鉴定。PCA将1 427个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为51.891 8%和26.473 2%;siPLS-PCA将408个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为56.039 1%和36.235 5%;siPLS-IRIV-PCA将6个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为66.347 6%和32.304 3%。结果表明,与PCA和siPLS-PCA鉴别方法相比,siPLS-IRIV-PCA具有最佳的鉴别性能。     

近红外光谱结合共识模型快速检测果酒的总酚含量

果酒发酵中的多酚是引起果酒口感、颜色变化的重要因素。为保证果酒品质,有必要开发一种快速监测发酵过程中多酚含量变化的技术。收集不同批次成熟期的蓝莓、桑葚为原料,分别碾压成汁,同时按比例混合二者,于小型发酵罐进行发酵。通过离线收集不同发酵时段的发酵液于离心管,高速离心后取上清液置于棕色瓶保存,共计得到48个果酒发酵样本。将上清液置于三个平行样比色皿,以傅里叶快速变换近红外光谱仪(FT-NIR)采集其透射光谱,取平均值作为该样本的光谱信号。然后将棕色瓶内的发酵液以国标法(即以标准液的吸光度值制定标准曲线)测定各样品的总酚含量,以duplex法计算样本光谱之间的距离且按2∶1的比例划分为训练集和预测集。采用间隔偏最小二乘法(iPLS)将训练集样本的透射光谱与总酚含量之间构建定量模型,间隔数从2依次变化到60个。该研究创新之处是使用共识方法融合多个已构建好的iPLS成员模型,按一定的共识规则分配权系数。通过各成员模型交互验证的残差及其残差之间的相关性来优化各成员模型的线性组合,以拉格朗日乘数法求解各成员模型的权系数,使间隔偏最小二乘-共识模型(consensual iPLS,CiPLS)的交互验证均方根误差最小。相比于全局PLS模型、划分不同间隔数量时的iPLS模型,CiPLS均具有较小的预测误差。当划分39个间隔时由三个iPLS成员模型(即14th,16th,18th)组成的共识模型误差最小为124.2,交互验证相关系数为0.944,对预测集样本的预测均方根误差为163.4,预测相关系数为0.931,预测性能均优于PLS和iPLS模型。另外,作为对比选用连续投影算法与无信息变量剔除法来优化光谱模型,其预测性能均不及本文提出的共识模型。分析各iPLS模型预测残差之间的相关性,发现共识模型主要是融合那些具有较高预测性能且模型间较低相关性的成员模型。结果表明,光谱分析结合共识方法可提高回归模型的预测精度、减少建模所需变量数,能够用于果酒总酚含量的离线快速检测。     

近红外光谱法快速评定牛肉品质

应用近红外反射光谱技术(NIRS),采用偏最小二乘法(PLS),建立了牛肉理化特性的近红外预测模型。从屠宰加工厂选取经48 h排酸后的里脊、眼肉、腿肉、臀肉、外脊等部位的牛肉样品114份,采用多元散射校正(MSC)、一阶导数、标准正态变量(SNV)预处理方法,谱区为950～1 650 nm,建立牛肉水分、脂肪、蛋白质3个化学参数以及pH、肉色(CEI L*,a*, b*)和剪切力(WBSF)3个物理参数的校正模型。其校正相关系数(R2)分别为0.947 2(水分),0.924 5(脂肪),0.934 6(蛋白质),0.620 2(pH),0.820 3(L*),0.864 6(a*),0.753 0(b*),0.475 9(WBSF)。校正标准差(RMSEC)分别为0.313 3(水分), 0.221 0(脂肪), 1.243 2(蛋白), 0.744 6(pH),1.778 3(L*),1.394 2(a*),1.763 9(b*),1.074 3(WBSF)。应用所建立的模型对30个实际牛肉样品的理化参数进行预测,并对预测值与实测值进行t检验,检验结果显示预测值与实测值差异不显著,说明模型适合于快速评价牛肉的品质。从预测的准确度看,化学指标预测的精确度明显高于物理指标。     

基于近红外光谱和偏最小二乘法的慈竹纤维素结晶度预测研究

将近红外光谱技术和化学计量学相结合分析慈竹纤维素结晶度。通过区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)和反向区间偏最小二乘法(biPLS)优化建模区域,建立经多元散射校正后光谱的结晶度分析模型,并与全光谱范围350～2 500nm建立的偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,三种改进偏最小二乘法建立的结晶度模型预测效果均优于PLS模型,并且当采用联合区间偏最小二乘法将全光谱进行30个子区间划分,选择三个子区间[8 12 19]组合时,建立的siPLS模型预测效果最好,相关系数(r)达到0.88,预测标准差(RMSEP)为0.0117。因此,采用联合区间偏最小二乘法可以有效选择建模光谱区域,提高模型预测能力,实现慈竹纤维素结晶度的快速预测。     

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.     

近红外光谱技术快速测定农药有效成分的研究

农药有效成分含量不足和农药有效成分滥用是农药质量不合格的最主要问题,但是缺乏农药的快速现场分析方法。采用傅里叶近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),定量分析了乳油中有效成分高盖的含量,模型的决定系数R2大于0.999 9,SEC小于0.019,SEP小于0.030;同时对影响模型的因素进行了研究,并用实际样品进行了验证。结果表明：近红外光谱技术可以准确地定量分析农药乳油中有效成分含量,仪器分辨率、助剂含量变化对模型的影响不显著。近红外光谱法测量商品农药制剂中有效成分的含量,方便快速,特别适合现场、在线分析,对生产企业的连续在线检测、监督部门进行农药质量控制和农产品安全具有重要意义。     

近红外光谱结合ELM快速检测固态发酵过程参数pH值

pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 000cm-1范围内的近红外光谱数据,通过酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;运用ELM算法建立pH值的预测模型,在模型建立过程中由交互验证法确定最佳主成分因子数和ELM网络隐含层节点数。试验结果显示:最佳ELM网络模型的拓扑结构为10-40-1,模型预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.961 8和0.104 4。研究结果可为固态发酵过程参数的在线检测提供技术基础。     

The effect of high hydrostatic pressure on taste substance distribution in fresh green tea leaves

ABSTRACT

High hydrostatic pressure (HHP) can be an alternative method to steaming to inhibit enzymatic fermentation in green tea making process. However, the effect of HHP treatment on green tea taste is not clear. Thus, this study aimed to determine the effect of HHP on substances associated with green tea taste. Fresh green tea leaves were immediately treated with HHP at 300, 500, or 700?MPa for 10, 30, or 60 min at 25°C. The concentration of free amino acids, catechins, and caffeine in HHP-treated samples was quantified by LC-MS. The taste intensity of the samples was detected by taste sensors. HHP resulted in a high accumulation of free amino acids in green tea leaves, which was likely due to proteolysis. In particular, theanine synthesis may have been promoted by an increase in the concentration of substrates during HHP. Compared to steaming, HHP enhanced umami richness, and inhibited bitterness and astringency.     

FT-NIR法测定烟草中的镁

应用傅里叶变换近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法建立了近红外光谱与烟草中镁含量的数学模型。经检验,近红外测定值与化学测定值间的平均相对误差为9.09%。该技术简捷、快速、精密度高,可用于烟草中镁的快速测定。     

Comparison of models and visualization of total volatile basic nitrogen content in mutton using hyperspectral imaging and variable selection methods

Hyperspectral imaging combined with variable selection methods was used to perform the rapid and accurate detection and visualization of total volatile basic nitrogen content in mutton. For each sample, several spectra were extracted from the region of muscle pixels for modeling, and the model performance was improved and better than the model established with average spectrum extracting from each sample. By two steps of variable screening with competitive adaptive reweighted sampling and stepwise regression methods, the efficient dimensionality reduction of spectral data was achieved, and the important characteristic variables were selected. The nonlinear model significantly improved the model predictive capability, and the visualization distribution map based on the model was consistent with the actual change of meat spoilage.     

Health-promoting effects of green tea

Green tea is manufactured from the leaves of the plant Camellia sinensis Theaceae and has been regarded to possess anti-cancer, anti-obesity, anti-atherosclerotic, anti-diabetic, anti-bacterial, and anti-viral effects. Many of the beneficial effects of green tea are related to the activities of (-)-epigallocatechin gallate (EGCG), a major component of green tea catechins. For about 20 years, we have engaged in studies to reveal the biological activities and action mechanisms of green tea and EGCG. This review summarizes several lines of evidence to indicate the health-promoting properties of green tea mainly based on our own experimental findings.     

ICP-AES法测定两个等级的三种绿茶中九种矿物质元素含量

绿茶含有多种人体必需的营养成分,是传统的健康饮品之一.采用lCP-AES法测定了两个等级三个品种的绿茶中Ni,Ba,Fe,Mn,Cr,Mg,Ca,Cu和Al九种元素含量,结果表明小同品种绿茶中各种矿物质元素含量存在一定的差异,同一品种不同等级的绿茶矿物质元素含量也有所不同.研究结果不仅对人们日常饮茶的选择提供了一定科学...     

FT-NIR光谱分析技术测定烟草中总氮、总糖和烟碱

应用傅里叶变换近红外（FT－NIR）光谱分析技术测定近1000个具代表性的烤烟样品的近红外光谱数据，采用PLS1数学方法建立了测定烤烟中总氮、总糖和烟碱含量的数学模型。通过对模型进行数理统计检验，在显著性水平为5％的条件下，其测定结果与流动注射分析（FIA）技术测定的结果对比，两者不存在显著性差异。该分析技术已应用于现场快速测定烟草中总氮、总糖和烟碱的含量，结果令人满意。     

Fast nondestructive identification of steamed green tea powder adulterations in matcha by visible spectroscopy combined with chemometrics

Compared with green tea powder, whether enzyme-deactivated by steam or pan-fire, matcha is rich in nutrients, but is more expensive. Using steamed green tea powder to adulterate matcha often occurs and this study provided an effective method to identify steamed green tea powder adulterations in matcha rapidly and nondestructively with the combination of visible spectroscopy and chemometrics. Thirty pure matcha samples, 30 100% steamed green tea powder samples and 120 adulterated samples with steamed green tea powder’s concentration from 20% to 80% (w/w) were prepared and their spectra of 500–700?nm were acquired and applied for the qualitative classification and quantitative prediction. The principal component analysis–linear discriminant analysis model and the soft independent modeling of class analogy model in the qualitative classification as well as the partial least squares model in the quantitative analysis performed well with the accuracy of 100% and R² of 0.9815 in their corresponding prediction sets. Because of the covering step during its longer growth period, matcha contained more contents of chlorophyll b than steamed green tea powder, which made the absorption band of chlorophyll b at 645?nm become the major contributing band both in discriminant and quantification models.     

近红外光谱法快速测定羊草干草品质的研究

试验共采集我国北方不同区域、不同生育期、不同干燥方式的羊草干草150份,利用近红外漫反射光谱(NIRS)技术,采用偏最小二乘回归算法(PLS),在国内首次建立了适配范围广的羊草干草的粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)的校正模型,并对模型的预测能力进行了验证.结果表明,所建模型的预测结果与常规...