阻尼最小二乘—分光光度法用于多组分分析

基于阻尼最小二乘法原理改进ＣＰＡ法。在确定Ｐ系数矩阵时引入阻尼因子从而降低其病态程度即对偶然实验误差的敏感程度。此法用于多组分分析，如测定复合维生素Ｂ结果良好。     

流动注射-阻尼最小二乘法用于多组分分析

研究了用流动注射分析进行阻尼最小二乘分光光度法同时测定锌、铜和钴的新方法。方法基于阻尼最小二乘法改进CPA法,将阻尼因子和非零截距引入CPA法,降低了P系数矩阵的病态程度和改善了校正模型的预报能力,使结果更加准确,已将方法成功用于锌铜钴混合体系的分析。     

偏最小二乘分光光度法用于分析多组分有机混合物

本文应用偏最小二乘分光光度法同时直接测定由α-萘酚、α-萘胺、2,7-二羟基萘、2,4-二甲氧基苯甲醛和水杨酸甲酯五种芳香族化合物组成混合物体系,十个标准合成样品的回收率分别为99.4%、99.6%、100.2%、99.3%和99.1%。相对标准偏差RSD分别为1.87%、1.98%、1.94%、0.96%和0.67%。通过采用先进的联机数据采集系统和优良的程序设计环境,使得本法具有快速、简便、准确等特点。     

偏最小二乘法-BP 神经网络用于多组分药物测定

先将输入向量采用偏最小二乘法进行成分分析,再与ＢＰ神经网络法相结合,用于测定甲硝唑,头孢唑啉钠,维生素Ｂ６三给分。三给分的平均回收率及ＲＳＤ分别为９９．３％,０．７１％;９９．１％,０．９３％;９９．３％,２．８％。     

偏最小二乘紫外分光光度法同时测定丁烯二酸的顺反异构体

将偏最小二乘法用于紫外分光光度分析,在pH=1.4的磷酸溶液中,同时测定了丁烯二酸的顺、反异构体。确定了测定的最佳波长范围为190～268nm;测得23个混合标样的吸光度值用于建立模型,顺、反丁烯二酸的浓度范围为3.0～14.0mg/L和1.0～13.0mg/L。所建立的测定二者模型的相关系数分别为0.9951和0.9983;平均回收率分别为100.8%和100.7%;均方根误差(RMSE)分别为0.3667和0.2233;预测相对误差(REP)分别为5.05%和3.49%。对3个批次反丁烯二酸样品的测定结果与高效液相色谱法的测定结果进行比较,经成对t检验表明,两种方法的测定结果无显著性差异。     

同时测定铜、镍、锌的非线性偏最小二乘分光光度法

建立了以1－[5-溴－2吡啶偶氮]－2,7－萘二酚（5－Br-PADN)为显色剂,TritonX-100为增溶增敏剂,用非线性偏最小二乘（NLPLS）－分光光度法同时测定Cu^ 、Ni^2 、Zn^2 的方法。用迭代偏最小二乘法（IPLS）选择测定波长,用自编原MATLAB计算机程序进行处理。结果表明,该法不仅克服了三组分之间相互干扰,而且较好地解决了非线性问题,所拟方法用人工样品的分析,准确度较好,结果令人满意。     

偏最小二乘-分光光度法同时测定钢样中铬、锰

在石亢_磷混合酸介质中,钢铁样品中铬和锰在银离子存在下用过硫酸铵溶液分别氧化至六价和七价,用分光光度法同时测定样品中铬和锰的含量.在380～600 nm波长范围,每间隔10 nm测定一次吸光度.借计算机及Matlab语言编写程序,对所得吸光度数据用偏最小二乘计算法处理并获得结果.     

偏最小二乘紫外分光光度法同时测定甲基苯甲醛三种同分异构体

将偏最小二乘法(PLS)用于紫外分光光度数据的解析,建立了同时测定甲基苯甲醛3种同分异构体的模型。在230～304 nm范围内,将测得的48个样品的吸光度值作为校正集,另18个样品的吸光度值作为预测集用于建模。所建立的邻、间、对甲基苯甲醛模型的平均回收率分别为101.2%、100.2%和98.9%;均方根误差(RMSE)分别为0.2667、0.3853和0.2118;预测浓度范围分别为4.6～16.2μg/mL、5.8～17.4μg/mL和6.5～20.6μg/mL。讨论了混合物中3种同分异构体浓度比例对测定结果的影响,并确定了最佳的浓度比例范围。对模拟样品进行加标回收率试验。并通过与顺、反丁烯二酸两种同分异构体测定结果的比较,得出了有意义的结论。     

偏最小二乘分光光度法同时测定扑热息痛等五组分含量

本文将偏最小二乘分光光度法应用于感冒液中扑热息痛、扑尔敏、咖啡因、对氨基酚和愈创木酚甘油醚五组分含量的分析研究，介绍了基本原理和具体的分析步骤。实验结果表明，偏最小二乘分光光度法对样品各组分的平均回收率在96．4％－105．0％之间，样品不经分离即可同时测定，取得了满意的分析结果。     

计算机选择波长-逆最小二乘法用于药物多组分的紫外联机测定

本文应用计算机辅助选择P矩阵法的分析波长,对三种判据进行了比较,并用于复方阿斯匹林药片中三组分的紫外联机测定。     

多元曲线分辨-交替最小二乘方法在联用数据分辨中的应用

通过对模拟数据和高效毛细管电泳实验数据的分析,讨论了多元曲线分辨-交替最小二乘方法(MCR-ALS)在毛细管电泳-二极管阵列检测(CE-DAD)联用数据分辨中的应用.讨论了几种因素对MCR-ALS单个数据矩阵分辨结果的影响,包括待分析物光谱间的相似程度、浓度曲线的重叠程度以及由渐进因子分析(EFA)所得到的浓度初始值等.MCR-ALS还可用于多个数据矩阵的同时分析,即二阶MCR-ALS.结果表明,与一阶MCR-ALS相比,二阶MCR-ALS方法能够更好地解决各种分辨问题,得到合理和满意的分辨结果.     

基于局部最小二乘支持向量机的光谱定量分析

提出了一种基于局部最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归方法,以克服待测参数和光谱数据间的非线性。本方法首先通过欧式距离选取局部训练样本子集,然后利用该子集建立LSSVM校正模型。由于每个测试样本建模时要选取不同的训练样本,因此提出相对距离的概念用来改进高斯核函数,使LSSVM的参数对于不同的训练样本具有自调整功能。针对一批汽油样本的实验结果表明,本方法的预测精度优于常见的局部线性建模方法和全局建模方法。     

Characterization of Biodiesel by Infrared Spectroscopy with Partial Least Square Discriminant Analysis

This paper reports a method to simultaneously classify 7% biodiesel and 93% diesel based on vegetable oil as the source of the biodiesel. Mafurra, moringa, and cotton biodiesel blends were characterized by infrared spectroscopy with partial least square discriminant analysis. The efficiency of model was evaluated based on the sensitivity and specificity. The model showed excellent results as all samples were correctly classified based on the raw material. Hence, the sensitivity and specificity parameters showed values of 1, which means 100% correct characterization of the samples in the calibration and prediction sets. Therefore, infrared spectroscopy with partial least square discriminant analysis is suitable for the characterization of biodiesel/diesel blends.     

小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立。首先将原始光谱进行小波变换分解，得到系列小波细节系数，通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵，然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型。实验结果表明，该方法所建近红外校正模捌的预测能力更强，并更具稳健性。     

伏安法中离散数据的傅里叶最小二乘处理方法

提出了傅里叶最小二乘法对含噪声伏安数据的处理，并讨论其原理。通过对理论模拟数据和甲醛实验体系中高噪声溶出伏安数据的处理，证明了Ｆｏｕｒｉｅｒ最小二乘法的可行性。     

Genetic Algorithm Applied to Selection of Wavelength in Partial Least Squares for Simultaneous Spectrophotometric Determination of Nitrophenol Isomers

Abstract

Ternary mixtures of nitrophenol isomers have been simultaneously determined in synthetic and real matrix by application of genetic algorithm and partial least squares model. All factors affecting the sensitivity were optimized and the linear dynamic range for determination of nitrophenol isomers found. The simultaneous determination of nitrophenol mixtures by using spectrophotometric methods is a difficult problem, due to spectral interferences. The partial least squares modeling was used for the multivariate calibration of the spectrophotometric data. A genetic algorithm is a suitable method for selecting wavelength for PLS calibration of mixtures with almost identical spectra without loss prediction capacity. The experimental calibration matrix was designed by measuring the absorbance over the range 300–520 nm for 21 samples of 1–20 µg mL^?1, 1–20 µg mL^?1, and 1–10 µg mL^?1 of m‐nitrophenol, o‐nitrophenol, and p‐nitrophenol, respectively. The root mean square error of prediction for m‐nitrophenol, o‐nitrophenol, and p‐nitrophenol with genetic algorithms and without genetic algorithms were 0.3732, 0.5997, 0.3181 and 0.7309, 0.9961, 1.0055, respectively. The proposed method was successfully applied for the determination of m‐nitrophenol, o‐nitrophenol, and p‐nitrophenol in synthetic and water samples.     

修正样条小波最小二乘法用于分辨高噪声重叠峰

采用连续样条小波变换确定重叠信号的组分峰的数目和峰位置,将样条小波最小二乘法加以改进,使其成为既能滤出噪声又能分峰的新方法.对信噪比为1的重叠峰进行处理,得到满意结果.该方法只需对信号进行一次处理,处理速度快,且数据点无须为2n(n∈Z).应用于毛细管电泳电导信号的处理,得到满意结果.     

样条最小二乘法处理毛细管电泳数据的研究

毛细管电泳由于具有进样量少,分离效率高,分析速度快等优点而倍受关注［１～３］．目前商品化毛细电泳仪的检测器部分一般是光学敏感器,主要原因是光学检测受毛细管电泳的高压影响甚微,数据较为稳定,但是由于毛细管的内径很小,光程很短,大大限制了光学检测器的灵敏...     

CCD近红外光谱分析技术在测定红烟硝酸中的应用

从化学计量学角度研究了CCD近红外光谱技术在无机物领域分析中的应用。使用偏最小二乘法(PLS)建立了红烟硝酸的密度、水分含量等五项指标的快速测定模型,验证了近红外光谱测定红烟硝酸各项指标的可靠性。试验证明,CCD近红外光谱方法具有重现性好、分析速度快、使用样品量少、可以在线分析等优点,可以用于无机物的常规分析。     

优化偏最小二乘催化极谱法同时测定发样中Co、Ni、Cr、Zn的研究

在M273A电化学系统及2.0mmol/LNH4Cl-丁二酮肟体系中采用优化偏最小二乘催化极谱法实现了发样中钴、镍、铬、锌等元素的同时测定,找到了最佳工作条件.方法的准确度和精密度较常规的催化极谱法均有较大提高.钴、镍、铬、锌的线性范围分别为5×10-4～1.0μg/mL、5×10-3～10.0μg/mL、5×10-2～20.0μg/mL、0.1～200.0μg/mL.回收率分别为98%～102%、96%～101%、96%～103%、94%～103%.