基础数据准确性对近红外光谱分析结果的影响

基础数据的准确性是影响近红外光谱分析结果的一个重要因素。文章以人工配制的四组分混合物体系和实际的汽油校正集样本为例,通过人为增加基础数据误差的方法,研究了基础数据的准确性对近红外光谱分析结果的影响。结果表明,基础数据的准确性对近红外分析模型及其预测结果都有一定的影响,基础数据越准确,所建立模型的精度越高,其对未知样本的预测结果也越准确。对于精度相对较差测试方法提供的基础数据,通过大量样本的光谱分析和化学计量学统计处理,近红外方法有可能得到更精确的预测结果。     

近红外光谱技术在烟草领域的应用进展

本文对国内外NIR在烟草行业的研究、应用作了较详细的综述.国内相关研究起步较晚,近几年来,涌现了大量的有关NIR在烟草行业中的应用研究报告,研究的范围也渐趋广泛,NIR光谱技术是一种测定烟草整个制品的技术,值得深入研究.引用文献48篇.     

近红外漫反射光谱的主成分分析

本文研究了主成分分析的应用，说明了在主成分分析过程中所产生的新变量如何提供新的光谱信息，该信息能改善对原光谱的解释。     

近红外光谱法预测烟草的pH值

用近红外(NIR)光谱技术直接扫描烟叶粉末,通过一阶导数+附加散射校正和偏最小二乘法(PLS)的处理,建立了预测烟草pH值的数学模型。该模型的内部验证决定系数(r~2)为0.8333,预测标准差(RMSECV)为0.0603;外部验证决定系数(r~2)为0.804,预测标准差(RMSEP)为0.0926;PLS模型的因子数为7。通过配对-t检验,该方法与标准方法测定的结果无显著性差异。该方法精密度高,可用于烟草pH值的快速预测,为烟草行业节省大量资金和显著提高工作效率。     

近红外光谱分析技术及其在烟草行业中的应用

简要介绍了近红外光谱分析技术的特点和仪器,对近年来近红外技术在烟草行业中的应用和发展进行了较详细的综述,认为近红外光谱分析技术在烟草行业中正扮演着越来越重要的角色,而且具有十分广阔的应用前景.     

温度对叶片近红外光谱的影响

近红外光谱分析技术是发展最快的定性和定量分析技术之一,在各个领域得到了广泛应用。但近红外谱区自身信息的特点决定了其吸收强度弱、信噪比低、谱峰严重重叠等缺点,这使得近红外光谱易受样品来源、样品种类、样品状态、装样条件和样品温度等的影响,造成光谱的不确定性。文章以温度对叶片近红外光谱的影响为研究内容,详细考察了不同温度下样品的叶绿素的校正和预测模型。结果发现温度对模型精度有一定的影响,样品的温度在10和20℃下模型的精度较高,10℃下模型精度效果最好,但是所用的主成分也较多。当实验温度达到25℃时,模型的校正和预测精度都相对较差。利用判别分析对各个温度下的光谱进行分类。发现20℃下采集的光谱没有分到其他温度区外,其他的都有不同程度的跨区,这说明除20℃外,其他温度下测得的光谱差异不明显。试验对叶片近红外检测的条件和应用做了初步的探索性工作,为今后提出温度修正模型提供理论基础。     

CCD近红外光谱谱图预处理方法研究

研究讨论了多通道电荷偶合器件（ＣＣＤ）检测器测量的近红外光谱谱图预处理方法及处理参数对光谱信噪比及校正模型质量的影响。对７００～１ １００ｎｍ范围内采用２０４８像素ＣＣＤ测定的近红外光谱,为获得较高的信噪比建议平滑一阶微分处理的窗口参数为９,二阶微分的窗口参数为１９。     

便携式近红外光谱分析仪的研制及应用

针对野外和现场快速无损分析应用,研制了一种便携式近红外光谱分析仪。该仪器具有体积小、结构简单、响应速度快、功耗低、抗震性好、使用方便和维护成本低等优点。详细描述了仪器的总体设计及主要结构,展现了其性能特点。对仪器进行了性能测试,结果显示该分析仪性能稳定,已达到了国际同类仪器水平。苹果糖度的现场无损测定数据表明,该分析仪具有较强的建模能力及高可靠性,其中校正标准偏差和验证集预测标准偏差分别为0.266和0.309。实验结果表明,该分析仪具有较强的现场应用能力,能够适应各种现场的应用环境。     

近红外光谱法快速检测烟草中的石油醚提取物

为适应快速分析烟草中石油醚提取物含量的需要,建立了近红外光谱法预测烟草中石油醚提取物含量的方法,考察了光谱预处理方法、谱区范围对石油醚提取物含量预测值的影响。该方法具有简便、快速、低消耗、低成本、不破坏样品及重现性好等优点,且其预测值与烟草行业标准方法测定值较为接近,适用于大批量烟叶样品石油醚提取物含量的快速分析。     

近红外光谱法快速检测烟草中总多酚含量

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,采集340个样品光谱图,经优化挑选出具代表性的244个烟草样品建立了近红外光谱与烟草中的多酚含量间的数学模型,用建立的模型对20个样品进行预测,结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均标准偏差为0.10;且近红外预测值与化学法不存在显著性差异,可用近红外光谱快速检测烟草中的多酚含量,具有简便、快速、低成本、无污染以及样品的非破坏性等优点.     

近红外光谱分析技术进展及其在烟草行业中的应用

对国内外近红外光谱的发展现状、分析技术特点、分析仪器、近红外光谱中常用的化学计量学方法以及近年来近红外光谱在烟草行业中的应用等几个方面进行了较详细地综述,认为近红外光谱分析技术在烟草行业中正扮演着越来越重要的角色,具有十分广阔的应用前景.     

近红外光谱技术在水果产业中的最新应用

综述了近红外光谱技术在水果产业中的最新应用,系统阐述了NIR在果树栽培调控、果实品质检测、果实贮藏三方面的最新研究进展,并对其发展前景提出了展望。     

小波系数压缩用于柴油十六烷值近红外光谱分析建模

近红外光谱分析建模中存在多变量高维数据处理问题,导致计算量大,不利于过程控制中应用.为此提出利用小波变换压缩近红外光谱数据的算法与准则,并结合柴油十六烷值定量分析研究压缩数据的建模效果.研究表明,经小波方法处理后,变量维数压缩30倍左右,光谱主要信息基本保留,而模型的预测精度和常规预处理方法分析相比有明显提高.光谱数据压缩的同时包含了噪声滤除和基线校正,简化数据处理步骤,有利于NIRS实际应用时提高建模效率.     

烟叶重要香味物质的近红外快速测定

建立近红外光谱技术快速无损检测烟草重要香味成分茄酮的方法.收集近500个具有代表性样品的光谱,建立其相应指标的近红外模型.在所有的校正模型中,原始谱图经过二阶导数和偏最小二乘(PLS)处理,20个外部样品用于所建模型的验证,实际和预测的平均相对偏差＜5%.该结果表明,近红外光谱技术能够应用于烟草重要香味成分茄酮的分析.作为一种快速高效的方法,香味成分的近红外光谱快速测定将为卷烟配方设计和质量控制提供有力的支持.     

近红外光谱烟叶质量等级快速检测与等级特征分析

烤烟等级质量对配方设计和卷烟工业生产的稳定起着重要的作用.采用传统外观分级法对2018年全国40个地级市产地的768份烤烟烟叶样品进行分类定级,包括7个不同烟叶质量等级.应用近红外光谱建立烟叶质量等级预测模型,分析不同等级烟叶化学基团及相关成分的近红外吸收光谱特征.结果表明:不分产区建立全国烟叶等级预测模型,建模集与预...     

近红外光谱法测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量

直接取茶叶完整叶进行傅里叶变换近红外 (FT- NIR)光谱分析测定绿茶中氨基酸、咖啡碱和茶多酚的含量。茶叶的近红外光谱划分为 3个波段 ( :1 0 0 0 0— 71 4 3cm-1 :71 4 3— 5 376 cm-1 :5 376—4 0 0 0 cm-1 ) ,偏最小二乘法建立每种成分的数学模型 ,对不同波段的近红外分析结果进行讨论。在进一步优化波长范围的基础上获得了较好的数学模型 ,氨基酸、咖啡碱和茶多酚的校正值与化学值之间的相关系数分别达到 0 .994 ,0 .92和 0 .96 ,预测均方根误差分别为 0 .1 5 ,0 .31和 1 .6 7。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征

以自2003年至2012年在国内外主要烤烟产地收集的5 170个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中典型上部烟叶光谱1 394 条, 中部2 550条, 下部1 226条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立投影分析模型,遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则,推荐主成分数为4下建立投影分析模型,模型结果表明：上、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别,基本实现完全区分;而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠,这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合。同时,依据模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述部位特征程度的量化分值,并结合模型中各类投影值的离散度以及设定的阈值,将预测结果细化为典型上、上偏中、中偏上、典型中、中偏下、下偏中、典型下等7类或超模型范围样品;应用2012年在实际复烤生产加工中取得的不同部位、不同产地的34个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,而且可得到关于预测样品更丰富的属性特征信息,可对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供指导。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中浓香型烟叶光谱1 580条, 清香型2 004条, 中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。