应用近红外漫反射光谱对猪肉肉糜进行定性定量检测研究

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合不同数学建模算法对不同部位取样的猪肉肉糜进行定性判别建模,并建立猪肉肉糜品质指标脂肪、蛋白质和水分含量的定量检测模型。结果表明:不同部位取样猪肉肉糜判别分析PLSDA模型性能良好,最优模型校正集判别正确率为100%,预测集判别正确率为96%;比较两种方法结合,不同光谱预处理建立各品质指标的定量模型,LS-SVM模型性能优于PLSR模型,脂肪和水分含量最佳预测模型校正及预测相关系数r均高于0.9,蛋白质含量最优模型校正及预测相关系数r,RMSEC,RMSEP和RMSECV分别为0.722,0.593,1.595,1.550和1.888,模型精度需进一步提高。研究表明利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位猪肉肉糜的方法是可行的,脂肪和水分含量定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景。     

微型近红外光纤光谱仪用于奶粉中蛋白质脂肪的定量检测研究

提出利用微型近红外光谱仪、结合Y型光纤探头,在900～1 700 nm范围内对奶粉中蛋白质、脂肪含量进行快速、无损检测的漫反射光谱检测方法。基于Unscrambler 9.7化学计量学软件,选择合适的光谱波段,通过PLS算法分别建立了蛋白质、脂肪的校正模型,得到蛋白质、脂肪校正模型的决定系数R2分别为0.987和0.986,均方根误差RMSC分别为0.385和0.419。利用所建模型对预测样本数据集进行预测验证,得到蛋白质的标准差SEP_Protein=0.768、脂肪的标准差SEP_Fat=1.109,表明所建模型具有较高的预测能力,已基本达到实用化要求。     

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。     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

近红外光谱温度修正定量分析模型的研究

以小麦粉末样品为实验材料,研究了环境温度对近红外光谱定量分析结果的影响。将环境温度作为外部变量,使用不同温度下的45个样品建立了测定小麦蛋白质含量的温度修正模型,预测不同温度下的小麦样品的蛋白质含量,结果同以22 ℃恒温下45个样品建立的模型进行了比较。分析结果表明：温度修正模型的预测标准差(SEP)平均为0.333,而恒温模型(22 ℃)的预测标准差随着环境温度与建模时温度差的增大而增大,当环境温度4 ℃时,SEP=0.601 6。温度修正模型可以有效的提高近红外光谱定量分析精度。     

纺织品近红外光谱定性分析的一种新方法

近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样本分开。在小样本情况下,支持向量机方法有其独特的优势。主成分分析是常用的数据降维方法,可将数据降维之后作为支持向量机方法的输入变量,简化模型并提高模型识别的准确性。因此,基于主成分分析的支持向量机(简称PCA-SVM)适合用于建立近红外光谱定性分析模型。多模型方法是人们使用较少的建模方法,用该方法建立的模型一般具有较好的稳定性。将多模型方法与PCA-SVM方法成功结合形成了新方法。以棉锦混合、棉涤混合纺织品为例,用新方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。建模时将光谱数据按照波长分为4组,用每组光谱数据建立一个子模型,将子模型的输出值进行加权平均便得到最终的预测结果。这样可以更充分地使用光谱数据中所包含的信息。为了便于对比不同的方法,仍使用上述校正集和验证集,又用PCA-SVM方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。对预测结果做交叉验证,用新方法所建模型判别的正确率的平均值为85.49%,正确率的标准差为0.066 7, 用PCA-SVM方法所建模型判别的正确率的平均值为83.34%,正确率的标准差为0.109 6。研究结果表明用新方法所建模型的分类效果好于用PCA-SVM方法所建模型的分类效果;用新方法建立的模型的稳定性明显高于用PCA-SVM方法建立的模型的稳定性。用PCA-SVM方法所建模型的预测效果受校正集构成情况的影响较大,而用新方法所建模型的预测效果则相对稳定。对废旧纺织品进行分类回收可大量节约纺织原材料,但采用人工分拣方式效率低且成本高。采用近红外光谱分析方法对纺织品进行分类,为废旧纺织品的大规模精细分拣和分级奠定了一定的基础。该新方法有望用于某些其他类型样本的分类。     

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,建模集与预测集的预测标准差不大于1.35。将样品按五大产区分区后,建立各产区模型,发现较全国模型,分区后各个产区所建模型的预测标准差有所降低,其中东南、西南、黄淮烟区模型提高较大,检验集与预测标准差均不大于1.07。对不同质量等级烟叶的平均光谱进行标准正态变量变换预处理后,依据近红外光在不同频率范围吸收的有机基团及相关物质成分信息,发现质量等级较好的烟叶,纤维素含量较低,淀粉等糖类物质含量较高;质量等级较差的烟叶,纤维素含量较高,淀粉等糖类物质含量较低;质量等级最差（上部低等）烟叶,同时具有蛋白质类物质含量较高的特点。因此,应用近红外光谱可实现烟叶质量等级的快速预测,预测偏差基本在相邻等级之间,满足实际应用要求,通过建立不同产区预测模型可进一步提高预测准确度;同时,不同等级烟叶在以纤维素、淀粉和糖类、蛋白质类等物质为主产生的基团吸收特征不同,这也是应用近红外光谱实现烟叶质量等级快速检测的信息基础。该研究结果对完善烟叶分级评价体系,进一步优化分级方案,为产品质量和维护等方面可提供了更加科学的方法指导和技术支撑。     

二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究

将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20 g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3 g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上,采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别,其判别正确率分别为95％、90％和92.5％,并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明:多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.     

棉籽油分含量近红外无损检测分析模型与应用

棉花是一种重要的油料作物。建立快速、无损检测棉花种子含油量的方法,对于棉花油分育种工作中的材料鉴定、筛选具有重要意义。利用近红外光谱仪采集118份不同油分含量棉花种籽的近红外漫反射光谱,结合化学方法测定验证,建立了棉籽油分含量快速无损检测的近红外模型。光谱预处理方法采用一阶导数＋多元散射校正(MSC),光谱范围5 446～8 848 cm-1,主成分维数为5,以基本覆盖陆地棉棉籽含油量范围的106份试验材料为校正样品集,利用偏最小二乘法(PLS)建立了棉籽仁油分含量近红外反射光谱(NIR)校正模型。校正模型决定系数R2=0.975,校正标准差SEC=0.67。用外部验证样品集进行外部验证,对所建模型的实际预测能力进行检验。结果表明,油分含量预测值与化学值相关系数r=0.978,预测结果误差范围0.1%～1.7%,建立的模型具有很好的预测性。利用建立的模型对784份育种材料进行了油分含量预测,结果显示,该模型应用可以加快棉花育种材料的油分鉴定。     

生鲜乳中还原乳的近红外光谱法鉴别

探讨了利用近红外光谱技术快速、准确地进行生鲜乳中是否含有还原乳鉴别的可行性,并对还原乳检测过程中多元散射校正(MSC)的适用性进行了讨论。文章利用SIMCA判别分析方法,建立了掺入还原乳之生鲜乳的定性判别模型,结果表明：当掺入比例为10%时,正确率达到96.7%,当达到20%以上时,该方法的正确判别率可以达到100%;另外,利用偏最小二乘法(PLS)还建立了还原乳掺入量的定量检测模型(r＝0.971,RMSEP=7.76%,RPD=5.13),双尾T检验表明,定量模型预测值与样品真实值间无显著性差异。上述2种方法充分说明了近红外技术可以实现生鲜乳中是否含有还原乳的快速鉴别。     

激光熔敷镍石墨烯立方氮化硼涂层的耐磨性能

在AISI 4140基体上采用预置材料激光熔敷的方法制备了镍石墨烯立方氮化硼(Ni-Graphene-CBN)复合材料涂层。X射线衍射(XRD)和Raman测试证明了石墨烯和CBN存在于所制备的涂层材料中。扫描电镜(SEM)图片给出了所制备的复合材料涂层的表面和断面形貌。进行了复合材料涂层的纳米机械性能和耐磨性的测试。测试结果表明:随着CBN含量的增加,复合涂层的硬度及弹性模量相应提高,分别由4.3 GPa提高到6.2 GPa和101 GPa提高到140 GPa; 同时其耐磨性也有明显改善,6% CBN含量的涂层摩擦系数由基体材料的0.2降低到0.15,最大磨损量降到基体磨损量的一半。     

射频反应磁控溅射法制备的氟化类金刚石薄膜摩擦特性研究

以高纯石墨做靶,CHF3和Ar气为源气体,采用射频反应磁控溅射法在不同流量比条件下制备了氟化类金刚石(F-DLC)薄膜.利用原子力显微镜、纳米压痕仪、拉曼光谱和红外光谱、摩擦磨损测试仪对薄膜的表面形貌、硬度、键结构以及摩擦性能做了具体分析.表面形貌测试结果表明,制备的薄膜整体均匀致密,表现出了良好的减摩性能.当CHF3与Ar气流量比r为1:6时,所得薄膜的摩擦系数减小至0.42,而纳米压痕结果显示,此时薄膜的硬度也最高.拉曼和红外光谱显示,随着r的增加,薄膜中的F浓度呈上升趋势,薄膜中的芳香环比例减小.研究表明,F原子的键入方式是影响F-DLC薄膜摩擦系数的一个重要因素,CF2反对称伸缩振动强度的减弱和CC中适量碳氢氟键的形成都能导致薄膜具有相对较低的摩擦系数.     

PLD方法制备的超硬非晶碳薄膜研究

 用脉冲激光沉积在不同条件下制备非晶碳超硬薄膜，研究了非晶碳超硬薄膜的表面形貌、结构、应力、硬度以及能谱等。原子力显微镜和扫描电镜图像显示，薄膜表面平整、致密且光滑,均方根粗糙度最大为0.877 nm。在高激光重复频率、高激光通量条件下，薄膜有很大的应力，致使膜层褶皱甚至破裂，小角X射线衍射表明薄膜为非晶态且最大残余应力达30 GPa以上,但300 ℃温度的原位退火可以有效降低残余应力；纳米压痕测试表明薄膜硬度大于20 GPa，弹性模量大于200 GPa；X射线光电子能谱表明薄膜中sp3的含量在39%~53%之间变化，并且与激光通量成正比。     

脉冲偏压电弧离子镀CNx薄膜研究

用脉冲偏压电弧离子镀通过控制不同的氮流量在(100)单晶Si基片上制备了不同成分的CN_x薄膜.用光学显微镜,XPS,XRD,激光Raman和Nanoindenter等方法研究了薄膜的形貌、成分、结构和性能.结果表明,薄膜表面平整致密、氮含量随着氮流量的降低而降低、结构为非晶且为类金刚石薄膜;随着氮含量从18.9%降低到5.3%(摩尔百分比,全文同),薄膜的硬度和弹性模量单调增加而且增幅较大,其中硬度从15.0 GPa成倍增加到30.0 GPa;通过氮流量的调整能够敏感地改变薄膜中的sp³键的含量,是CN_x薄膜的硬度和弹性模量获得大幅度调整的本质原因. 关键词： x薄膜')" href="#">CN_x薄膜 脉冲偏压 电弧离子镀 硬度     

毛泡桐花中总黄酮含量的测定

以70%乙醇为溶剂回流提取了毛泡桐花中黄酮类化合物,用3种显色方法对其紫外可见光谱进行了定性研究。结果表明,在硝酸铝显色法中,芦丁标准品和样品溶液的吸收峰一致,并且该方法稳定性好,精密度高(RSD=1.37%),重现性好(RSD=5.57%),回收率高(RSD=3.74%),操作简单方便,可适用于毛泡桐花提取液中总黄酮含量的测定。     

集成学习结合波长选取的有机物红外光谱定量回归方法研究

研究集成学习方法在有机物红外光谱定量分析中的应用及特征波长选取方法对红外光谱集成学习建模效率和预测精度的影响。以柴油红外光谱的十六烷和总芳香烃含量为研究对象,首先采用极端随机森林(ERT)、线性核支持向量机(LinearSVM)、径向基核支持向量机(RBFSVM)和多项式核支持向量机(polySVM)作为基学习器,LinearSVM作为元学习器建立两层Stacking集成学习框架,分析比较单个基学习器与集成学习对柴油红外光谱的定量回归预测精度,与偏最小二乘(PLS)定量回归模型相比,Stacking集成学习模型对柴油光谱的两种有机物含量的预测精度均有提升,其中十六烷含量的ERT模型预测结果最优(r=0.848, RMSEP=1.603, RDP=2.627),总芳香烃含量的Stacking模型预测结果最优(r=0.991, RMSEP=0.526, RDP=9.243);进一步利用组合偏最小二乘(SiPLS)和连续投影算法(SPA)对红外光谱进行特征波长选取,利用优选出的红外光谱特征波长建立集成学习定量回归模型,其中十六烷含量的SiPLS-ERT模型预测结果最优(r=0.893, RMSEP=1.013, RDP=3.051),芳香烃含量的SiPLS-Stacking模型预测结果最优(r=0.998, RMSEP=0.354, RDP=11.475),且模型平均训练时间较全光谱训练时间减少50%以上,建模速度明显提高。研究结果表明,特征波长结合集成学习定量回归建模能够用于有机物红外光谱的定量分析中,与传统定量回归方法相比,该方法的建模效率和预测精度均有较大提高,为进一步研究机器学习在光谱定量分析中的应用提供相关方法支持。     

Influence of C on Ge incorporation in the growth of Ge-rich Ge1−x−ySixCy alloys on Si (100)

Amorphous carbon nitride powders are successfully produced by ammonothermal synthetic routes. The existence of the chemical bonding of C≡N in the powders is confirmed by Raman and infrared spectra. Raman spectra of various samples show that the G-band frequency shifts to higher energies, and the intensity ratio I_D/I_G decreases as the N content increases. The Knoop hardness of the sintering sample is up to 1200 kgf/mm². The hardness of the sample increases with increasing of the N content. Received: 24 May 2000 / Accepted: 26 May 2000 / Published online: 2 August 2000     

脉冲偏压电弧离子镀C-N-V薄膜的成分、结构与性能

用脉冲偏压电弧离子镀方法在硬质合金基体上制备了一系列不同成分的C-N-V薄膜.用X射线光电子能谱、激光Raman光谱、 X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)和纳米压痕等方法分别研究了薄膜的成分、结构与性能.Raman光谱,XRD和TEM结果表明,所制备的薄膜为在类金刚石(DLC)非晶基体上匹配有VN晶体的碳基复合薄膜.随V和N含量的增加,薄膜硬度与弹性模量先增加后下降,在N含量为204%,V含量为218%时薄膜硬度与弹性模量具有最大值,分别为368和5697 GPa,高于相同条件下制备的 关键词： C-N-V薄膜 类金刚石薄膜 纳米复合薄膜 电弧离子镀     

fcc solid solution alloy films formed in immiscible Fe-Ag system and their mechanical behaviors

Fe-Ag alloy films were deposited by magnetron sputtering. Fe K edge X-ray absorption near-edge structure (XANES) was performed by synchrotron radiation to evidence the structure of the films. Annealing experiments were carried out to study their stability. The hardness and elastic modulus were measured by nanoindentation. The experimental and calculated XANES spectra both reveal that Fe atoms replace part of Ag atoms and supersaturated fcc Ag (Fe) solid solution alloy films are formed up to 38 at.% Fe. The solid solutions are stable and begin to precipitate at 400 °C The elastic modulus increases with the increase of Fe concentration and satisfies the rule of mixtures. The hardness of the as-deposited alloy film is larger than that calculated based on the rule of mixtures. The mechanism responsible for the enhancement of the hardness is discussed in terms of Labusch model of solid solution hardening.     

铜胁迫下玉米叶片反射光谱的红边位置变化及其与叶绿素的关系

采用5级梯度铜胁迫砂培试验,通过测定叶片反射光谱曲线和叶绿素含量,研究铜胁迫对玉米叶片反射光谱与叶绿素含量的影响。研究表明：玉米叶片反射光谱的红边位置与铜胁迫浓度显著相关(R2≥0.5755),且存在明显的“红边蓝移”现象,即叶片光谱红边位置向短波方向移动。随着铜胁迫浓度的升高或胁迫时间延长,红边蓝移程度增加。不同胁迫浓度之间,叶绿素a、叶绿素b含量及二者比值 (Chla/Chlb)均差异显著(p分别为0.002,0.007和0.001)。叶绿素a、b比值(Chla/Chlb)与培养液中铜浓度呈显著负相关(R=-0.898);Chla/Chlb与平均红边波长显著正相关(R=0.814)。这表明随着铜胁迫浓度升高,Chla/Chlb降低,叶绿素b相对于叶绿素a升高,叶片反射光谱的红边位置蓝移。铜胁迫改变了玉米叶片中Chla和Chlb含量和比值,由此导致的色素吸收光谱变化,是铜胁迫导致叶片反射光谱红边蓝移的可能的生理学成因。