中红外光谱技术在浓香型白酒原酒关键指标分析中的应用

基于中红外光谱分析技术对浓香型白酒原酒中总酸及己酸乙酯的关键指标含量进行检测分析,采用标准正态变换(SNV)方法对数据进行预处理,结合组合间隔偏最小二乘波段选择法(SiPLS)及遗传算法(GA)对各指标的特征吸收波长进行筛选,最终采用偏最小二乘法(PLS)建立分析模型,通过决定系数R2、预测标准偏差(RMSEP)、性能...     

河套蜜瓜糖度可见近红外光谱特征波长提取方法研究SCIEI北大核心CSCD

河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品,一直深受消费者的喜爱。糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取"金红宝"蜜瓜光谱信息及糖度值,研究了不同特征波长提取方法:逐步多元线性回归(SMLR)、间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)以及联合区间偏最小二乘法(siPLS))对蜜瓜样品模型精度和预测结果的影响。结果表明:采用biPLS特征波长提取方法将全波段光谱均匀分成20个子区间,PLS因子数为14,当剔除其中8个子区间,选择的波长变量数为218时,得到的biPLS模型最佳,对应的校正集和预测集的RMSE分别为0.996 1和1.18。采用biPLS光谱波长筛选方法可以有效地提取蜜瓜糖度的特征波长,提高建模预测能力,实现蜜瓜糖度的快速检测。     

河套蜜瓜糖度可见近红外光谱特征波长提取方法研究

河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品,一直深受消费者的喜爱。糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取“金红宝”蜜瓜光谱信息及糖度值,研究了不同特征波长提取方法：逐步多元线性回归(SMLR)、间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)以及联合区间偏最小二乘法(siPLS))对蜜瓜样品模型精度和预测结果的影响。结果表明：采用biPLS特征波长提取方法将全波段光谱均匀分成20个子区间,PLS因子数为14,当剔除其中8个子区间,选择的波长变量数为218时,得到的biPLS模型最佳,对应的校正集和预测集的RMSE分别为0.996 1和1.18。采用biPLS光谱波长筛选方法可以有效地提取蜜瓜糖度的特征波长,提高建模预测能力,实现蜜瓜糖度的快速检测。     

基于遗传算法和间隔偏最小二乘的苹果硬度特征波长分析研究

利用傅里叶近红外光谱(FT-NIRS)测定了苹果的硬度。通过使用几种基于遗传算法和间隔偏最小二乘法的特征波长选取方法,包括动态向后间隔偏最小二乘(dynamic backward version of interval PLS,dynamic biPLS)、动态向后间隔偏最小二乘结合遗传算法(dynamic biPLS & GA-PLS)和反复的遗传算法(iterative GA-PLS),分析了苹果硬度的特征波长。结果表明,运用遗传算法和间隔偏最小二乘选择特征波长后,不但可以降低模型的复杂度,同时能够达到提高模型预测精度的效果。在此基础上,研究分析了苹果硬度特征波长的物理化学意义。由于果胶是在苹果成熟过程中一种和硬度有很大关联的物质,通过比较苹果硬度的特征波长和果胶的特征吸收峰,发现两者具有有很好的一致性。因此,采用遗传算法和间隔偏最小二乘法得到的苹果硬度的特征波长能够反映果胶的吸收信息,从而解释了近红外技术检测苹果硬度的机理。     

PLS分光光度法同时测定混合氨基酸

本文将偏最小二乘法(PLS)用于分光光度法同时测定混合氨基酸体系中的苯丙氨酸、色氨酸和酪氨酸.对校准样品集的实验设计及测量波长点的选择等进行了实验和讨论,并与最小二乘法、卡尔曼滤波法和因子分析法的计算结果进行了对比,PLS法的计算结果最精确,偏差最小.由此可见,PLS法对于这类组分间存在相互作用的样品的测定是一种简捷、准确的多组分同时测定方法,通过校准集来校正相互作用带来的影响,是PLS法偏差最小的原因.     

特征变量优选在苹果可溶性固形物近红外便携式检测中的应用

为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测,利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统,结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于偏最小二乘(PLS)的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长。另外,采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量,分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型。试验结果表明,经过GA-CARS算法从全波段1 512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix。利用该检测装置结合GA-CARS筛选的特征波长,可有效简化苹果可溶性固形物近红外便携式检测模型并提高模型的预测精度,为进一步构建便携式苹果可溶性固形物检测设备奠定了基础。     

POSC-PLS方法及其在电子吸收光谱定量分析中的应用

针对光谱数据局部效应显著,变量个数多,彼此间常存在严重的复共线性,构建了一种基于分段正交信号校正(piecewise OSC)的偏最小二乘(PLS)回归,即POSC-PLS方法。它以近邻分段方式进行逐个波长点的正交信号校正,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型。将该法应用于多环芳香烃电子吸收光谱的多组分定量关系建模,效果良好。所建模型的预报性能优于其他方法,而且模型所需PLS成分数减少,模型更简洁。     

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。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

在铕-2-噻吩甲酸-邻菲咯啉三元配合物中La3+对Eu3+的发光影响

合成了七种不同掺杂比例的稀土高氯酸盐(铕掺镧)与2-噻吩甲酸-邻菲咯啉的固态配合物,对配合物进行了元素分析、稀土络合滴定、摩尔电导测定,确定了配合物组成为(Eu1-xLax)·L3·phen·1/2H2O(x=0·000～0·200,L为2-噻吩甲酸,phen为邻菲咯啉),并测定了配体及配合物的IR谱及荧光激发和发射光谱。摩尔电导数据表明,此类配合物为非电解质。红外光谱测定表明,配体2-噻吩甲酸羧基氧与稀土离子配位,配体1,10-邻菲咯啉两个氮原子与稀土离子配位。荧光光谱测定表明,Eu3 处于无反演对称中心格位上,Eu3 配合物发射强度增大。配合物中La3 对Eu3 的发光产生敏化增强效应,当La3 掺入量为0·005mol时敏化强度最大,随着La3 浓度的增大,对Eu3 的发光敏化强度降低。     

基于激光诱导击穿光谱的合金钢组分偏最小二乘法定量分析

在炼钢中合金浓度的检测和控制对产品质量影响很大,激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy, LIBS)技术具有快速、非接触、无需制样等特点,非常适合应用于合金成分的在线分析。但是由于合金中的C, S, P元素的成分含量都很低,其原子发射谱线极易淹没在复杂的铁元素特征谱线之中,造成这些重要元素在线定量分析困难。以合金钢标准光谱样品为研究对象,获取激光诱导击穿光谱数据,采用定标曲线法(calibration curve, CC)和偏最小二乘法(partial least squares, PLS),对合金钢样品的主量和微量元素进行定量分析。比较两种方法的定标结果得出：对于主量元素,PLS方法的定量分析水平优于传统的CC法;更重要的是对于微量元素,由于特征谱线极弱,CC法无法得出定量结果,而PLS法仍然具有良好的定量分析能力。同时,将PLS法回归模型特征谱线处的回归系数与原始有背景干扰的光谱强度数据进行比较,阐述了LIBS数据定量分析中PLS方法的优势。结果表明,在激光诱导击穿光谱合金成分分析中,PLS方法适合用于C等微量元素的定量分析。     

非分离状态下FI-KR-FAAS测定铁的价态

建立了流动注射(FI)编结反应器(KR)在线预富集与火焰原子吸收光谱(FAAS)联用非分离状态下测定铁的价态的新方法。进样流速6.0 mL.min-1;进样时间60s,测定0.04 mg.L-1的Fe(Ⅲ)和Fe(Ⅱ),Fe(Ⅲ)和Fe(Ⅱ)的浓集系数(EF)分别为41和9;检出限分别为2.5和14.3μg.L-1;相对标准偏差(RSD,n=11)分别为2.3%和3.1%。以0.1‰φ的三乙醇胺为掩蔽剂,Fe(Ⅲ)和Fe(Ⅱ)在水样中的回收率分别为97%～101%和96%～100%。     

Sequential Injection/Mid-Infrared Spectroscopic Analysis of an Acetone‐Butanol‐Ethanol Fermentation: Analyte Cross‐Correlation Effects

Mid‐infrared spectroscopy together with sequential injection analysis (SIA) and partial least squares (PLS) regression analysis was used to monitor acetone‐butanol‐ethanol (ABE) fermentations under different fermentation conditions. Five analytes were simultaneously predicted (acetone, acetate, butyrate, n‐butanol, and glucose). In order to compare the overall model prediction ability, a relative average of the root mean square error of prediction (RMSEP) across all five analytes was employed. To form a PLS model devoid of any cross‐correlations between analytes, a synthetic calibration data set was created by the SIA system. As a test of their robustness, PLS models from synthetic samples and those from real fermentation samples were compared and used to predict samples from the opposite data set and from independent “acid‐crash” fermentations. The PLS model developed from the synthetic samples proved to be far more robust and accurate and used fewer factors than PLS models from the real fermentations, which were found to contain analyte cross‐correlations. The use of synthetic data enabled more accurate selection of factors and showed the importance of investigating spectral regression coefficients plots to aid and confirm appropriate factor selection. In addition, an alternative method of factor selection was proposed, using a “similarity measure” between the regression coefficient plots of factors for certain analytes and their standard spectra. Predictions using this method of factor selection over the common “minimum from an error vs. factor” plot proved to be more accurate and used far fewer factors.     

三维描述子用于咪唑衍生物类抗艾滋病药物QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对42个5-pheny-l-phenylamino-1H-imidazole 类抗艾滋病药物进行定量构效关系(QSAR)研究。运用偏最小二乘回归(PLS)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验。PLS建模的复相关系数、留一法交互校验复相关系数和外部样本校验复相关系数分别为0.912、0.847、0.931。结果表明,3D-HoVAIF能较好表征5-pheny-l-phenylamino-1H-imidazole 类抗艾滋病药物分子结构信息,因而能建立具有良好稳定性和预测能力的QSAR模型,为抗艾滋病药物的研发提供一定的理论基础。     

YLiF4: Er3+, Tm3+, Yb3+中Tm3+浓度对上转换发光的影响

利用水热法合成了YLiF4: Er3 , Tm3 , Yb3 , 其中Er3 和Yb3 的浓度保持固定不变, 分别为1 mol%和1.5 mol%, Tm3 浓度变化范围是2 mol%～8 mol%. 在这种共掺杂体系中, 同时观察到了Er3 , Tm3 和Yb3 的吸收, 且Tm3 的吸收随着其浓度的增强而增强. 在980 nm光的激发下, 当Tm3 浓度很小时, 这种材料的上转换发光为白光. 其中蓝光主要来源于Tm3 的激发态1G4到基态3H6的跃迁, 绿光来源于Er3 的4S3/2和2H11/2到基态4I15/2的跃迁, 红光既来源于Tm3 的1G4→3F4的跃迁, 也来源于Er3 的4F9/2→4I15/2的跃迁. 并且这种上转换发光强度随着Tm3 浓度的增强而降低, 但对应不同能级跃迁的发光强度降低的幅度不同, 这是因为Er3 和Tm3 之间的相互作用.     

尿微量白蛋白的可见-近红外光谱检测

尿微量白蛋白是临床上检测肾损伤最可靠的诊断指标.为实现尿微量白蛋白快速无试剂检测,本文采用多光程方式得到207例尿液样品可见-近红外双波段的多光程光谱,基于多光程光谱的非线性特性,获得更多样品成分含量的信息.在首先进行PLS建模的基础上,使用PLS-ANN建模方法引入非线性信息,对样本的可见-近红外波段多光程光谱与尿微...     

基于GA和SCMWPLS算法的NIR光谱信息变量提取研究

光谱数据压缩、信息变量提取是近红外应用研究的热点,是简化模型、提高预测精度的重要手段。本文以杏可见/近红外光谱为例,采用二阶导数、标准化和正交信号校正(OSC)处理以滤除光谱与浓度阵无关的信号;使用SCMWPLS选择出880,894～910和932 nm为建模区间建立PLS预测模型,其相关系数(R)、校正误差(SEC)和预测误差(SEP)分别为0.920,0.454和0.470;进行独立运行GA程序100次,依次选择入选频率较高的2个波长点888和900 nm作为回归变量,建立GA-MLR预测模型,其R, SEC, SEP分别为0.905,0.488和0.459,均优于全谱的偏最小二乘建模结果。结果显示,OSC可以滤除光谱与浓度阵无关的信号,减少建立模型所用的主因子数;SCMWPLS和GA可以寻找最优信息变量组合。该方法对于建立低维度、高精度近红外快速分析模型具有普遍参考意义。     

近红外光谱法快速检测绿茶中儿茶素的含量

提出了一种应用傅里叶近红外漫反射光谱分析技术快速检测茶叶中主要儿茶素含量的新方法.首先获取茶叶在10000～4000 cm<'-1>范围的近红外漫反射光谱,然后以高效液相色谱分析值作参考值.采用偏最小二乘法建立茶叶中表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和表没食子儿茶素(EGC)含量的定量分析模型.通过交互验证方法来优化模型的主成分数和所采用的光谱预处理方法.EGCG、ECG和EGC三个模型预测值和参考值问的相关系数分别为0.9800、0.9763和0.9853,预测均方根误差分别为0.3509、0.1147和0.1365.研究结果表明,近红外光谱技术可成功地检测茶叶中EGCG,ECG和EGC的含量.     

水稻糙米粗蛋白近红外光谱定量分析模型的优化研究

筛选有代表性的191份糙米样品为试材,其中42份来自国家稻种资源库、149份来自水旱稻杂交产生的DH系,蛋白质含量变幅5.90％～14.50％,采用偏最小二乘法(PLS)建立模型,并构造模型的评价参数——目标函数[R/(1+RMSECV)], 同时借助校正集和验证集两个载荷向量得分二维空间投影图,对近红外定量模型进行评价和优化。结果表明: 在5 000～9 000 cm-1范围内,预处理方法为一阶导数,校正模型和外部检验的目标函数值分别为0.701和0.687;两载荷向量得分直观分布图显示样品的聚类结果与目标函数筛选结果一致,也进一步验证了目标函数是模型评价和优化的有效指标。