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。     

近红外光谱和聚类分析法无损快速鉴别小儿抽风散

以小儿抽风散不同缺味复方的近红外图谱作为聚类分析的对象,在建立混合成分模型的基础上,采用SIMCA聚类分析法对小儿抽风散不同缺味复方进行了快速的分类研究。实验中,在保证其他配伍组分完整的基础上,分别设缺少蜈蚣、全蝎、僵蚕、土鳖虫和蝉蜕的5个阴性样品。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小儿抽风散的不同缺味复方。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。此外,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。因此,近红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别中药复方。     

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。     

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。     

基于红外三级鉴定与聚类分析法的党参快速鉴别研究

红外光谱因具有快速、无损的优点,特别适合于不同中药的鉴别研究。基于红外光谱和聚类分析法对两类党参(共49个样本)进行鉴别。结果表明：在一维红外光谱中,两者红外光谱图非常相似,仅在1 738和935 cm-1处有细微的差异,说明两者化学组分基本一致。在二阶导数红外光谱中,显示了更多的红外指纹特征,特别是1 747,1 515,1 468,1 368,1 264,1 163,1 147,1 108和936 cm-1等峰的指纹特征更加明显。进一步采用高分辨率的二维相关红外光谱对两类党参(纹党参和白条党参)进行鉴别,在1 510~1 170 cm-1范围内,纹党参的自动峰和交叉峰形成明显的3×3矩阵,在1 459,1 298和1209 cm-1处有三个强自动峰,其中1 209 cm-1的自动峰强度最大;而白条党参仅在1 450 cm-1处有1个强自动峰,其余1 340, 1 260, 1 209 cm-1等3个自动峰都极弱。此外,还采用K-means聚类分析技术对两类党参共49个样本进行快速分类研究,结果令人满意。因此,红外三级鉴定法结合K-means聚类分析技术在相似药物的鉴别中能起到重要的作用,且有利于确保药物临床治疗安全有效。     

人工神经网络法鉴别红外光谱

本文将反向传播人工神经网络（ＢＰ－ＡＮＮ）用于ＦＴＩＲ,鉴别未知化合物。结果表明,当训练集样本不含噪声时,纯光谱的预测结果很好。而当训练集样本有少量噪声干扰时,预测结果随预测集样本的不同,而得到不同的改善。     

天麻的傅里叶变换红外光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外光谱法对野生天麻、家种天麻及天麻伪品进行了快速无损鉴别研究。结果表明,野生天麻、家种天麻及天麻伪品均有自己的特征红外光谱。根据红外光谱谱峰形状和位置可以容易地鉴别天麻及天麻伪品;根据谱峰位置和吸光度比可以区分野生冬天麻和野生春麻、野生天麻和家种天麻;根据谱峰吸光度比有可能区分天麻的不同级别。该方法具有快速、简便、不需对样品分离提取等特点。     

红外指纹图谱库与阵列相关系数法快速鉴别中药材

在建立中药材粉末红外指纹图谱库的基础上，首次采用阵列相关系数比对法对药材进行了快速鉴别研究。结果表明，高相关系数阈值的设置能快速鉴别各种中药材，可达到一一鉴别的目的；低相关系数阈值的设置能快速对呀经材进行相似性分类识别，可达到主体化学成分相似药材的快速聚类（如淀粉类或挥发油类药材）；特定波段相关系数的比较，可为特殊鉴别提供参考依据（如鉴别不同炮制法的同种药材）。将红外指纹图谱库与阵列相关系数比对法结合起来，对药材的鉴别具有快速、简便、准确等特点。     

一种广义噪声聚类的红外光谱茶叶品种鉴别研究

茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别是茶叶品种检测中最有效的和最实用的技术之一。为实现茶叶品种的快速分类,以快速广义噪声聚类(FGNC)为基础,提出一种新的广义噪声聚类(NGNC)。NGNC将FGNC目标函数中的欧式距离的平方扩展为欧式距离的p次方,提高了FGNC的聚类准确率。试验以优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶为研究对象,采用FTIR-7600型傅里叶红外光谱仪检测茶叶样本的红外漫反射光谱。首先用主成分分析(PCA)对茶叶的高维红外光谱进行降维处理,然后用线性判别分析(LDA)进行茶叶光谱数据的品种类别信息的提取,最后分别运行FGNC和NGNC两种聚类算法进行茶叶红外光谱的聚类分析。实验结果表明,同FGNC相比较,NGNC具有更高的聚类准确率,更快的收敛速度和更逼近真实的聚类中心。总体而言,采用红外光谱技术检测茶叶样本,同时结合PCA,LDA和NGNC可实现快速、准确地聚类茶叶的红外光谱,能有效地实现茶叶品种的鉴别分析,为实现基于红外光谱和模糊聚类的茶叶品种鉴别分析提供了一种新方法和新思路。     

黄芩产区红外指纹图谱和聚类分析法的快速鉴别研究

借助于黄芩的红外指纹图谱 ,采用主成分分析法对来自 15个产地的黄芩进行了聚类分析 ,将其分为 6个产区 ,这一分区与各产地的地理位置和气候条件有一定的相关性 ,同一产区内黄芩的化学组分相似 ,可作为中医界对黄芩药材质量评价的依据。用径向基函数人工神经网络法预测了 4 3个黄芩样本的产区 ,结果表明径向基函数人工神经网络法具有较强的预测能力 ,可区分和鉴别黄芩的产区。该法可用于药材产地的分类和鉴别 ,作为药材质量控制的手段之一。     

导数红外光谱法定量测定环己烷中微量苯的含量

本文利用导数红外光谱测定了环己烷中微量苯的含量。测定中选择 6 74± 2cm-1峰为定量峰 ,并采用峰高、峰面积、一阶导数 (最大、最小、区间 )、二阶导数等方法 ,所得标准曲线方程的相关系数在 0 990～0 995范围之间。当样品中苯的含量在 0 0 10～ 0 10g·10mL-1时 ,其吸光度与浓度呈线性关系。为定量测定提供了快速准确的方法     

红外指纹图谱结合系统聚类分析法在海洛因同一认定中的应用初析

文章利用傅里叶变换(FTIR)红外光谱法首次结合化学计量学方法进行处理,对不同途径缴获的海洛因指纹图谱进行了系统聚类分析,结果表明,聚类分析技术可对不同途径缴获的海洛因进行了鉴别,该法简便、快速、准确,为海洛因同一认定提供了一种新的方法。     

拉曼光纤技术快速无损鉴别甲硝唑片

采用光纤探头直接放在甲硝唑片上进行检测,采集谱图,对拉曼光谱峰进行指认,并改变测定条件(药品隔铝塑包装、刮除包膜)进行测定。建立了光纤传感技术结合拉曼光谱快速无损鉴别甲硝唑片的方法,所测药物图谱峰形良好、峰强明显、指纹性强、测定快速准确,可瞬间获得片剂的特征图谱。样品无需进行前处理,可无损鉴别。药片检测时,是否隔铝塑包装和刮除包膜不影响谱图识别。本法快速、准确、专属性强、灵敏度高,可用于对甲硝唑片进行有效的鉴别。     

近红外光谱的海水微塑料快速识别

光谱技术与机器学习算法结合快速识别微塑料, 为微塑料的现场检测提供了极大的技术支持,是一个得到极大关注的新领域。近红外光谱检测技术具有检测速度快、灵敏度高、不损坏样品,且可以在不对样品进行预处理的情况下直接检测等特点,在化学分析、质量检测等领域广泛应用。本文基于近红外光谱检测技术,研究比较了结合Support Vector Machine（SVM）和Extreme Gradient Boosting（XGBoost）两种机器学习分类算法,构建微塑料的高速有效识别分类模型。采用微型近红外光谱仪采集了20种常见的微塑料标准样品的光谱数据,为了防止过拟合,对每种样品多次采样,共收集了1 260个微塑料样本,每个样本包含512个数据点。利用XGBoost算法进行特征重要性排序,共提取了对识别准确率影响较大的65个数据点。分别采用SVM算法和XGBoost算法对数据降维后提取的65个数据点建立微塑料快速识别模型,并运用网格搜索（GridSearchCV）对XGBoost算法影响较大的超参数进行选取,确定n_estimators,learning_rate,min_child_weigh,max_depth,gamma的最佳超参数分别为700,0.07,1,1,0.0。为了提高模型的稳定性,识别速率和泛化能力,对模型采用10折交叉验证和混淆矩阵评估;研究结果表明,XGBoost模型对微塑料的识别准确率为97%,而SVM模型对微塑料的识别准确率为95%;XGBoost模型对微塑料识别的正确率优于SVM模型。综上所述,XGBoost模型微塑料识别整体性能优于SVM模型,为实际微塑料快速识别提供技术支撑。     

常见皮革的近红外光谱快速判别分析

皮革种类的鉴定对生产控制、贸易过程和市场管理都具有重要意义,目前尚未有皮革种类鉴定的正式检测标准,皮革种类鉴定主要依靠感官法、燃烧法、化学溶解法、显微镜法等综合判定,对人员要求高,主观性强。利用近红外光谱技术对市场五种常见皮革样品(头层牛皮革、剖层移膜革、羊皮革、再生革和人造革)进行分析,利用判别分析法(discriminant analysis, DA)结合标准正态变量变换(multiplicative signal correction,MSC)、多元散射校正(standard normal variate,SNV)、一阶微分(first derivative)、二阶微分(second derivative)等光谱预处理方法进行分类鉴别。结果显示：上述五种革类在同一空间中重叠严重,但是利用样本反面光谱数据可以轻易将人造革和其他革类进行区分,误判率为1.2%,余下四种天然或加工革类重叠稍显严重,在同一个空间内同时对四种革类区分效果不是很理想,两两分组的分类效果较好,误判率13%～17.9%。而不同的数据处理方法在不同的判别分析模型中带来的效果也不尽相同,未发现一种能持续稳定为模型提供优化效果的预处理手段。上述数据说明采用近红外手段对于皮革种类进行判别是具有可行性的,由于本次取样来自于市场上的皮包、皮衣、皮带等最终产品,已经过染色、压花、覆膜等各种复杂处理,可能对模型带来一定的影响,如果能采取一些手段,如扩大样本量等,减弱这些影响,应该能得到更满意的结果。     

芳酸类药物的近红外及二维相关(2DCorr)光谱分析

结合傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱法和二维相关分析(2D-correlation analysis, 2DCorr)方法研究了芳酸类药物水杨酸、乙酰水杨酸(阿司匹林)、苯甲酸在升温过程中的结构变化特征。三种芳酸类药物随着温度升高的红外光谱的特征峰在一维图上变化不明显,借助于2DCorr分析,将一维近红外谱图拓展到二维,提高了分辨率和可解释性。通过不同芳酸类药物NIR及2DCorr光谱的比较和分析,对芳酸类药物NIR吸收峰进行了归属,对其结构特点进行了研究,实验结果特别肯定了水杨酸的六元环内氢键结构。通过该文的研究更深层次地理解了芳酸类药物,为其进一步的研究和使用提供参考。     

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。     

利用近红外光谱进行玉米杂种优势类群划分的可行性研究

准确地划分玉米杂种优势群,可有效地指导种质的改良、杂种优势模式的构建和新品种的选育。目前主要利用系谱法、配合力测定、同工酶和分子标记等进行玉米杂种优势类群的划分,这些划分方法成本高,操作复杂,甚至有的方法还需破坏种子。本文探索了利用近红外光谱技术(NIRS)快速、无损地划分玉米杂种优势群的可行性。使用MPA型傅里叶变换近红外光谱仪漫反射模式采集整粒玉米种子的光谱,用滑动平均窗口平滑、一阶差分导数、矢量归一化对光谱进行预处理。将光谱用主成分分析方法降维到低维空间,使用层次聚类法对A组6个中国的骨干自交系和B组的6个优良自选系共12个材料进行杂种优势群划分,结果将A组6个自交系划分为3类,A1(郑58)和A2(掖478)为一类,A3(昌7-2)和A4(黄早四)为一类,A5(Mo17)和A6(四F1)为一类,这与系谱法分析结果高度吻合。对B组6个自选系,将B1和B2,B3和B4,B5和B6分别划分为一类,与SSR标记的类群划分结果一致。由此可见,利用NIRS划分玉米杂种优势类群是简便、快速、高效、可行的方法。