反刍动物源肉骨粉的近红外漫反射光谱判别分析

为了探讨利用近红外漫反射光谱判别分析技术快速鉴别非反刍动物源肉骨粉中是否掺有反刍动物源肉骨粉的可行性,收集了来源于国内不同地区的不同种类的肉骨粉样本39个,其中猪、鸡肉骨粉各15个,牛肉骨粉5个和羊肉骨粉4个。通过在非反刍动物源猪或鸡肉骨粉中人为掺入0%～48%的反刍类动物源牛或羊肉骨粉,制备了252个肉骨粉的样本。利用FOSS 6500型近红外光谱仪获取样本光谱,WINISI软件随机选取180个样本作为校正集,72个样本作为独立的验证集。采用基于偏最小二乘回归法(PLS)的判别分析技术,建立了判别分析模型,利用独立的验证集对判别分析模型进行了验证,最优判别分析模型正确判别率为90%。结果表明所建立的判别分析模型可以对非反刍动物源肉骨粉中含有的反刍动物成分进行快速鉴别,但对反刍动物成分含量低于2%的肉骨粉样本,模型的判别精度还有待提高。文章结果为反刍动物源性肉骨粉的鉴别分析提供了一种有效的快速筛选方法。     

近红外漫反射光谱法检测小麦粉过氧化苯甲酰

国家已禁止向小麦粉中添加过氧化苯甲酰(BPO),快速检测小麦粉中BPO添加量对于保障食品安全非常重要.BPO在添入小麦粉中后部分会被还原成为苯甲酸,使得对其原始添加量的检测非常繁琐.本文探讨了利用近红外漫反射光谱法进行小麦粉中BPO添加当量检测的可行性.通过向无添加剂小麦粉中添加不同量的过氧化苯甲酰粉末,制备小麦粉样本...     

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。     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

近红外漫反射光谱无损检测乳粉蛋白质的研究

利用近红外漫反射光谱技术对奶粉蛋白质含量的快速无损检测进行了研究。挑选来自国内不同地区的29种奶粉,以化学分析值作参比,采用偏最小二乘回归算法建立奶粉光谱信息和蛋白质含量的定量模型,预测均方根差(RMSEP)为0.687%。采用波长选择对模型进行优化后,波长点从1 558个减为11个,大大加快了运算速度,同时还在一定程度上提高了模型的精度。为了减小颗粒大小不均匀和粒子表面非特异性散射的影响,对光谱数据进行了标准正态变量(SNV)变换和多元散射校正(MSC),结果表明这两种方法是有效的,得到RMSEP减小了约37%。研究结果表明,近红外漫反射光谱测定奶粉中蛋白质含量实时、快速,能满足工业过程分析中的测量精度要求,为提高奶粉质量分析水平提供了新的途径。     

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。     

近红外光谱法快速测定油品中的水分

介绍了用近红外光谱法,对油品水分进行快速测定的方法.通过数据预处理,模型优化及检验,结果表明,经一阶微分平滑处理后的模型精度较高,其校正集、验证集相关系数分别为0.9770、0.9635,校正均方误差分别为0.0998、0.0617,t检验结果表明,本法与国标法对测定结果无显著性差异,模型具有较高的预测能力.对实现油品...     

冰片的近红外光谱法检测

红外光谱技术能够反映样品的综合信息 ,易于在线应用 ,所以若将该技术应用于中成药生产的在线质量监控 ,可以提高中成药的质量控制标准 ,加快中药现代化的进程。冰片作为常用的中药 ,是多种中成药的有效成分之一。文章对冰片在近红外区域的光谱特性进行了实验研究。通过测量 ,得到了冰片在近红外的特征吸收波段。在建模实验中通过建立偏最小二乘法 (PLS)校正模型得到了理想的实验结果 ,2 5个样品冰片含量的预测值和标称值间有良好的线性关系 ,预测标准偏差为 0 2 8mg·mL-1 。实验结果表明红外光谱技术可以用于中成药有效成分的检测和中成药质量控制的研究     

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。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

近红外光谱的河蟹新鲜度快速检测研究

河蟹的新鲜度是大多数消费者在购买时所考虑的最重要的因素,挥发性盐基氮(TVB-N)是当前国际通用的评价肉类新鲜度的指标,但其检测工序繁琐、耗费时间长,无法满足当前市场对河蟹新鲜度评价的迫切需求。因此,建立一种快速检测河蟹新鲜度的方法是当前急需解决的一大难题。将购于水产市场的河蟹,采用聚乙烯充氧袋快速运至实验室,样本数共126只。在洁净的工作台上处理后,将螃蟹分为42个实验样品,每个样品3只鲜活螃蟹;42个实验样品放在低温4℃的恒温生化培养箱中贮藏,每天从培养箱中按时取出6个螃蟹样品进行光谱数据采集及新鲜度指标TVB-N的测定,历时7 d。采用近红外光谱(NIRS)对贮藏在不同时间下的河蟹新鲜度进行评价,使用挥发性盐基氮(TVB-N)作为评价河蟹新鲜度的指标,首先通过比较经五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法、 kennard-stone(KS)算法、光谱-理化值共生距离(SPXY)算法三种样本划分方法处理后所建模型的预测效果确定最优样本划分方法,最终采用五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法对样本进行划分。其中的32个样品被划分为训练集进行模型构建,其余的10个样品被划分为测试集用于模型检验。然后在经过五折交叉验证法对样本进行划分的基础上,分别采用小波变换(WT)、 Savitzky-Golay平滑、一阶导数法(Db1)、二阶导数法(Db2)这4种单一算法以及小波变换(WT)与Savitzky-Golay平滑相结合的算法进行预处理,通过比较预处理后所建模型的预测效果,确定了小波变换(WT)预处理为最优光谱预处理方法,从而消除了光谱中的无用信息并提高了信噪比。再次,在WT预处理的基础上,分别采用主成分分析(PCA)法和连续投影(SPA)算法提取光谱特征波段,通过建模比较确定主成分分析(PCA)法为最优波长选择方法,以所选的16个特征波长作为模型的输入,不仅提高了模型的运行速度还可以提高模型的稳定性。最后,在经过PCA特征提取后,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)算法和多元线性回归(MLR)算法构建TVB-N定量预测模型,通过比较两种模型的预测效果,确定了偏最小二乘回归(PLSR)模型为最优建模方法,最终确定的最优模型为基于WT-PCA-PLSR建立的模型,模型预测决定系数R^2为0.89,预测均方根误差RMSEP为3.00。综上所述,所建立的预测模型具有较高的精度,可以实现对河蟹新鲜度的快速检测,具有较好的市场应用前景。     

近红外光谱用于盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析

目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析。文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模型,并对随机抽取的12个样品进行了预测。首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数 (R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变量进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型, 利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2。文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法。     

近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法

柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明：主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。     

基于NIRS技术的食用醋品牌溯源研究

以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration, RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction, RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型

提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提模型与PLS、BPNN、基于PLS的BPNN、递归PLS在天然气燃烧烟气近红外光谱数据上测定后比较。对于烟气中二氧化碳浓度的预测,所提模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了27.27%,58.12%,19.24%和14.26%;对于烟气中一氧化碳浓度的预测,所提模型的RMSEP分别降低了20.65%,24.69%,18.54%和19.42%;对于烟气中甲烷浓度的预测,此模型的RMSEP分别降低了27.56%,37.76%,8.63%和3.20%。实验结果表明,所提模型不仅通过PLS对BPNN结构和初始权重的优化,使模型具有较强的预测能力,而且能在已建模型信息的基础上,不访问旧数据而用新增样本即可完成自身的增量式更新,从而使模型具有较好的稳健性和泛化性。     

近红外光谱的马铃薯环腐病SIMCA模式识别

中国是马铃薯生产和消费大国,伴随马铃薯主粮化战略推进,马铃薯对中国农业结构和消费者饮食结构的影响与日俱增。环腐病是制约马铃薯产业发展的常见病害,对种薯会造成死苗死株,对加工原料会降低加工效率和成品质量,严重可达30%~60%。传统检测马铃薯病害的主要方法是目测、机器视觉以及高光谱成像等方法,目测或机器视觉方式鉴别环腐病需要对样品进行破坏;高光谱成像技术成本高昂,存在一定的应用局限性。因环腐病会造成整薯内部品质变化,利用近红外光谱技术探测整薯内部品质变化,从而将环腐病马铃薯从健康薯中区别开来,具有可行性和实用价值。创新地尝试利用近红外光谱结合SIMCA模式方法来区分马铃薯环腐病及健康薯。研究结果表明,基于主成分分析的SIMCA模式识别能有效判别马铃薯环腐病样品,模型校正集中环腐病和健康薯的识别率、拒绝率均为100%;模型验证集中环腐病的识别率、拒绝率分别为99.00%和100%,健康薯的识别率、拒绝率分别为94.12%和100%,所建模型精度较高。利用独立的18个样品进行模型外部验证,环腐病样品识别率为87.50%,健康薯识别率为80.00%,均没有错判。表明所建SIMCA二值识别模型效果良好,可满足实际应用,但模型精度需进一步提高。马铃薯环腐病发病部位接近表皮0.5 cm左右,近红外光谱对马铃薯样品有一定的透射和漫反射。可考虑采集马铃薯接近表皮部分的果肉组织内部光谱信息,结合马铃薯环腐病的发病机理及近红外漫反射光谱的特性,利用近红外识别模型进行环腐病判别,具有一定的创新性和应用性。     

近红外光谱法测定不同产地独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯含量

应用近红外光谱技术建立对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的快速检测方法。自不同产地采集97批样品,通过高效液相色谱法测定指标成分含量,并测定样品的近红外光谱图,由于光谱图间差异较小,需要进行光谱预处理,通过比较不同预处理方法的结果,选择最优模型参数,结合偏最小二乘法分别建立独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的定量分析模型。结果显示,预处理方法为一阶导数时,蛇床子素的模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.941 3,RMSEP值为0.141;校正集相关系数为0.923 3,RMSEC值为0.163。不经预处理的二氢欧山芹醇当归酸酯模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.857 4,RMSEP值为0.103;校正集相关系数为0.831 5,RMSEC值为0.112。研究表明,近红外光谱技术结合偏最小二乘法操作简便,测定方法快速、高效、无损,可以实现对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的含量进行定量分析,为中药材的质量控制研究和含量测定提供了一种科学有效的方法,同时为近红外光谱技术发展中药实时分析开辟了一个新方法,对保证中药材质量稳定可控有重要意义。