近红外光谱和聚类分析法无损快速鉴别不同辅料奶粉

以添加不同辅料奶粉的近红外图谱作为聚类分析的对象,化学成分的含量不同,红外的谱图就会有差异。在建立混合成分模型的基础上,采用SIMCA聚类分析法对添加不同辅料奶粉进行了快速的分类研究。对市场250种不同种类奶粉进行近红外扫描,并做了重现性测定。含有乳糖或蔗糖的不同辅料的奶粉的近红外谱图,从表观上难以进行指纹特征提取,需采用模式识别技术来进行智能识别。从中随机抽取160张谱图进行聚类分析,并对未知样品进行预测。结果表明：尽管各样品的近红外谱图很相似,难以直接区别,但采用近红外光谱和聚类分析相结合的方法可以鉴定添加不同辅料的奶粉。从模型图上看,两个不同辅料奶粉之间没有重叠,互不干扰,各样品之间光谱聚类的结果较理想,盲样检测的正确率可达90％以上。如果能够获得足够多的样本,增加训练集样本数和采样的代表性,加强操作的标准程度,该法的准确率将会大大提高。近红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别奶粉中添加的不同辅料,是一种有效的奶粉质量检测技术。     

红外光谱和聚类分析法无损快速鉴别赤芍

以赤芍的红外指纹图谱作为聚类分析的对象，在建立主成分模型的基础上，采用SIMCA聚类分析法对赤芍进行了快速的分类研究，结果表明，由于野生与野生与栽培赤芍的红外提纹图谱变异度较大，其光谱聚类的结果较理想，盲样检测的正确可达90％，由于不同产地的赤芍的红外指纹图谱异度较小，进行聚类分析后用盲样检测，正确率为75％，对于变异度较小的样品，若要提高识别的置信度，需增加样品的数目和采样的代表性，总之，红外指纹图谱与聚类分析法相结合可以快速鉴别药材的道地性。     

红外光谱与聚类分析法无损快速鉴别肉苁蓉

应用傅里叶变换红外光谱（FTIR）法测定了栽培和野生肉苁蓉,以450～2 000 cm-1范围内的吸收峰吸光度为指标,以红外光谱图为对象,应用SMICA聚类分析（Cluster analysis）法对栽培和野生肉苁蓉进行了聚类分析。结果表明,红外光谱结合聚类分析技术可对不同来源的肉苁蓉进行鉴别,识别率和拒绝率达到90%以上,盲样检测的准确率也在95%以上。因此,红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别中药材。     

半夏及其伪品天南星的近红外漫反射快速无损鉴别

利用近红外漫反射光谱法,结合聚类分析和相似度计算,对不同产地半夏药材及其伪品天南星进行了快速无损鉴别研究。近红外光谱图的聚类分析和相似度计算结果一致,为中药的产地、真伪鉴别分析提供了一种新的方法,具有较好的应用价值。     

近红外光谱和模式识别的菊花品种无损鉴别

菊花为菊科植物菊的头状花序,滁菊、贡菊、杭菊和亳菊是常见的几类药用品种菊花.不同品种菊花在外观上具有极大的相似性,非专业人员仅凭肉眼难以对其进行准确鉴别分析.常规仪器分析法检测成本较高,分析时间较长,且需要对样品进行破坏性处理,影响了产品的二次销售.近红外光谱技术作为近年来快速发展起来的一种绿色、简单、快速的新型检测技...     

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.     

基于可见/近红外光谱的水稻品种快速鉴别研究

提出了一种应用可见/近红外光谱技术与化学计量学相结合的快速、无损鉴别稻谷品种的新方法。收集了5个品种水稻共150个样本作为实验样本,通过可见/近红外光谱仪扫描这些样本获得了从350 nm到1 075 nm波长范围的光谱信息。将样本的光谱信息进行小波分解以消除高频噪声。将去噪声后的光谱数据经主成分分析压缩成数目较少的新变量(主成分),压缩得到的前4个主成分能够解释99.891%的原始光谱信息。将前4个主成分作为BP神经网络的输入,不同水稻品种值的二进制代码值作为BP神经网络的输出,建立稻谷品种的模式识别模型。模型的预测误差阈值是0.2,模型是3层网络结构,各层的节点分别是4,9和3。150个样本被随机的分成包含100个样本的建模集和50个样本的预测集。结果表明,预测未知的50个样本的正确率达到96%。说明该方法具有较高的鉴别准确度,为稻谷品种的快速无损鉴别提供了一种新的方法。     

红外光谱法无损鉴别升麻的研究

本文利用傅里叶变换红外光谱法和计算机比对软件,快速、直接地测定了15种升麻基源植物,结果表明：各种升麻药村的基源植物由于其化学成分的不同以及各成分间的相对含量的不同,使每种样品都有自己独特的红外谱图。不同科的升麻样品谱图差别较显著;同属不同种的升麻谱图差别较大;同种不同产地、同种同产地不同采集时间的升麻谱图差别较小。该方法具有快速、准确、制样简单不需对样品进行提取分离、保持原性质等特点。     

近红外激发荧光光谱与拉曼光谱快速鉴别马铃薯品种

马铃薯是世界上最重要的食物之一,快速无损的进行马铃薯品种鉴别对其在应用中更好的发挥品种优势具有重要作用。研究了以近红外荧光光谱和近红外拉曼光谱的土豆品种鉴别,并对两者进行了比较。实验采用3个品种共98个土豆样本,随机将其分成校正集(74个)和预测集(24个)。首先使用785nm近红外激光激发,采集所有样本的荧光和拉曼混合光谱,然后从混合光谱中分别提取荧光光谱和拉曼光谱,最后对荧光光谱和拉曼光谱进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA),PLS-DA模型采用留一法和全交互验证。结果显示,荧光光谱与拉曼光谱都能够对三个马铃薯品种进行鉴别,其中荧光光谱的PLS-DA模型预测Favorita品种效果较好(灵敏度为1,特异性0.86,准确性0.92),但Diamant品种(灵敏度为0.75,特异性0.75,准确性0.75)和Granola品种(灵敏度为0.16,特异性0.89,准确性0.71)预测的效果较差,而拉曼光谱图很好的解释了马铃薯中的主要营养成分,基于拉曼光谱的PLSDA模型的预测效果(三个品种预测灵敏度,特异性,准确性均为1)比荧光光谱判别效果显著提高。     

六色灵芝的FTIR快速无损鉴别

本文首次利用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）无损快速鉴别了六色灵芝真菌。结果表明：白、黄、黑、青、赤和紫灵芝均有自己的红外特征谱，据谱图吸收峰的相对强度的差异可以达到灵芝类同的鉴别和灵芝的稳定性预测，该方法快速，简便、可靠，无溶剂效应。     

傅里叶变换红外光谱法对珍珠粉和贝壳粉的研究

通过FTIR比较研究了淡水养殖珍珠的珍珠粉和贝壳粉样品原样、角壳蛋白以及250、400℃和750℃热处理2h后红外光谱的差异。结果表明,珍珠粉和贝壳粉的主要成分均为文石型碳酸钙,并含有少量有机质和水分。2种粉末角壳蛋白红外吸收峰型基本相似,仅在2113.3cm-1处存在差异。250℃加热后,两者成分结构基本没有变化;400℃加热后2种粉末有机物完全分解,珍珠粉文石碳酸钙的晶型部分转变为方解石型,而贝壳粉碳酸钙已完全转化为方解石型;750℃加热后两者的碳酸钙晶形均已完全转化为方解石型,且有大量碳酸钙分解为氧化钙。     

傅里叶变换红外光谱法研究肺组织切片

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)仪并借助OMNI采样器直接、快速地测定了正常肺组织及肺癌组织的红外光谱,通过研究表明,正常肺组织与肺癌组织样品的红外光谱在峰位、峰强及峰形等方面均存在明显而有规律的红外光谱差异,这反映了组织中的蛋白质、核酸和脂类等生物分子在不同性质的组织中含量上的差异。研究表明,FTIR可从分子水平上揭示正常肺组织和肺癌组织的特性,能对正常肺组织和肺癌组织的良、恶性的鉴别提供丰富而可靠的结构信息。     

石膏红外图谱鉴定研究

建立硫酸盐类矿物药材石膏的红外光谱指纹图谱,并建立三种硫酸盐类矿物药材的聚类分析模型。用傅里叶变换红外光谱仪测定煅石膏、石膏、芒硝等矿物药的红外光谱,以一阶导数光谱图谱结合聚类分析的方法研究三种硫酸盐类矿物药材的内在组合关系;通过测定不同产地和批次石膏药材样品的红外光谱,并以存在的共有峰为基准建立石膏的对照红外指纹图谱,采用相关系数法和夹角余弦法评价药材样品红外图谱与对照指纹图谱的相似度。在中红外区间,三种硫酸盐类矿物药材的原红外光谱谱图和一阶导数光谱谱图的峰数、峰位、峰形和峰强存在差异,结合一阶导数红外光谱和聚类分析,成功划分石膏和煅石膏一类,芒硝为一类;24批石膏样品红外指纹图谱相似度大于0.980 0。本方法操作简便,专属性强,利用红外指纹图谱法结合聚类分析,为石膏的规范监管提供快速准确的新鉴别方法。     

牻牛儿苗科11种中药材红外光谱鉴定及聚类分析

结合傅里叶变换红外光谱技术与聚类分析法,建立牻牛儿苗科11种中药材的快速鉴别方法。采用傅里叶变换红外光谱法鉴别牻牛儿苗科11种中药材;在建立主成分分析模型的基础上,采用SIMCA聚类分析法对三种中药材进行了快速的分类研究。红外光谱结合聚类分析技术对牻牛儿苗科中药材聚类结果较理想,识别率和拒绝率达到98%以上,盲样的预测率达到91%。红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别牻牛儿苗科中药材。     

分子光谱法无损鉴别生药材的最新进展

本文叙述了傅里叶变换位曼光谱技术（ＦＴ－Ｒａｍａｎ）和漫反射傅里叶变换红餐光谱技术（ＤＲ－ＦＴＩＲ）的最新发展的及其在生药材鉴别上的独到之处和应用。     

枸杞产地的红外指纹图谱与聚类分析法研究

本文首次采用傅里叶变换红外 (FTIR)光谱法并结合SMICA聚类分析法对不同产地 :宁夏玉西、宁夏中宁及内蒙古托克托旗的枸杞进行了聚类分析。结果表明 ,聚类分析技术对来自不同产地的枸杞可进行鉴别 ,该法快速、准确 ,为客观评价中药材的来源提供了一种新的方法。     

道地山药红外指纹图谱和聚类分析的鉴别研究

运用模式识别技术的SIMCA法对不同产地的45种山药样品进行了道地性与非道地性的模式识别方法学研究。凭借红外光谱具有的指纹特性,构建山药样品的红外指纹图谱,作为模式识别提取的特征数据,以随机分取的22个样品为训练集,剩余23个样品为试验集,该方法的正确识别率为70％,取得了满意的分类效果。