近红外光谱法测定PDA中残留丙烯酰胺含量

选取38份实验室自制二甲基二烯丙基氯化铵与丙烯酰胺的共聚物(PDA)为样品,用紫外光谱法对PDA中残留丙烯酰胺(AM)含量进行测定,并进行近红外光谱扫描,在图谱中选取七个波段,将每个波段的特征峰作为自变量,吸收峰作为因变量,采用偏最小二乘法(PLS)的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,采用小波分析对光谱进行降噪处理,建立PDA中残留AM含量的近红外预测模型,并将预测值与紫外光谱法测定值进行比较,其外部验证决定系数达到0.99,预测分布趋势良好,对预测值与实测值进行t检验,结果显示预测值与实测值差异不显著。试验结果表明,采用近红外光谱数据建立的定标模型预测PDA中残留AM单体含量具有较高可行性。     

近红外光谱法的甜菜糖度快速测定

为了实现甜菜依据含糖量定等分级,甜菜收购环节的按质论价,促进甜菜制糖行业的良好健康发展,应用近红外光谱技术对甜菜糖度的快速检测进行了系统研究,确定了一种快速、无损、准确的测量甜菜糖度的方法。采集具有代表性的28个甜菜品种,820个甜菜样品作为校正集,70个样品作为预测集,扫描得到甜菜校正集样品的近红外原始光谱,选择合适的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法建立甜菜糖度的定量预测数学模型,以校正模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)、决定系数(R2)和外部预测标准误差(SEP)为指标对模型的性能进行评价,并对模型的预测效果进行了比较。采用一阶导数和标准正态变量变换对光谱进行预处理并结合偏最小二乘法所建立的定量预测数学模型的预测能力较好。甜菜糖度定量校正数学模型的模型决定系数为0.908 3,内部交互验证预测均方根误差为0.376 7。用此数学模型对预测集70个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数达到0.921 4,预测标准误差为0.439,预测值和实测值之间不存在显著性差异(p＞0.05)。结果表明：近红外光谱法作为一种简单、快速、无损、环保的检测方法,能够良好的评价甜菜的糖度。建立的模型具有很高的精确性,可以满足甜菜糖含量测定的需要,该方法可以实现甜菜收购环节的定等分级和按质论价。     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。     

PCA-SVR联用算法在近红外光谱分析烟草成分中的应用

由50份烟草样品的近红外漫反射光谱组成的光谱矩阵经过主成分分析降维,采用基于支持向量机回归(SVR)算法,以常规化学分析方法测定的总糖、还原糖、总氮、烟碱的含量为参考值,建立了烟草中主要成分近红外光谱定量分析定标模型,并采用留一法交叉验证(LOOCV)对模型进行验证。以内部交叉验证预测的RMSE值为判据,从核函数类型、惩罚因子C和不敏感函数ε取值等方面对定标模型进行优化,获得不同成分定标模型的优化参数。烟草总糖、还原糖、总氮、烟碱优化定标模型的RMSE值分别为1.581,1.412,0.117和0.313。同时建立了烟草以上成分的偏最小二乘回归(PLS)、多元线性回归(MLR)以及误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)定标模型,通过内部交叉验证的RMSE值与SVR定标模型进行比较,结果表明SVR模型具有更好的预测效果。     

近红外光谱用于杉木木材强度分等的研究

利用近红外光谱技术对木材强度分等进行了研究.选择 1000～1400 nm波段,结合偏最小二乘法,在木材强度和近红外光谱数据间建立了校正模型,校正模型的相关系数(r)为0.89,校正标准误差(SEC)为6.30 MPa.利用校正模型对35个未知样品的强度进行预测,根据近红外预测值和实测值分别对木材样品进行分等,A级预测...     

木材表面光泽度的近红外漫反射光谱技术快速测定研究

表面光泽度是天然高分子材料(如木材)及其制品的重要视觉参数之一,实现天然高分子材料及其制品表面光泽度的快速测定对其表面质量的在线控制与评价具有重要意义。为了实现近红外光谱技术对木材表面光泽度的快速测定以及拓宽近红外光谱技术在高分子材料表面质量控制领域的应用,本研究利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对天然高分子材料木材表面光泽度的模型预测值与实测值的相关性进行研究,探讨了近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材表面光泽度的可行性。结果表明:(1)木材表面光泽度与其近红外漫反射光谱密切相关,说明木材表面近红外光谱特征中包含表面光泽度的信息;(2)通过偏最小二乘法建立木材表面光泽度的近红外光谱预测模型,模型对木材表面光泽度的预测值与实测值的相关系数可达0.90;(3)通过改变采谱光纤与木材样品表面的夹角获得不同的漫反射光谱数据,分别建立不同的木材表面光泽度预测模型发现,采集光谱的光纤与样品表面的角度变化对结果影响不显著,光纤与样品表面夹角为90°时的结果相对较好。     

六味地黄丸指纹图谱的近红外光谱分析方法的建立

建立了一种近红外光谱测定六味地黄丸指纹图谱的方法。应用毛细管电泳法建立六味地黄丸指纹图谱,计算其相似度,同时测定其近红外光谱,建立六味地黄丸指纹图谱相似度与近红外光谱之间的数学模型。通过对模型的优化,建模集样品的相关系数(r)、校正标准差和平均相对误差分别为0.9046,0.058和6.12%,表明六味地黄丸指纹图谱相似度实测值与预测值之间有较好的线性关系。研究结果表明以基于指纹图谱的近红外光谱法用于六味地黄丸的质量控制具有可行性。     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

透反射近红外光谱法快速测定大豆油中的脂肪酸

应用透反射技术在1 100~2 500 nm波谱段采集大豆油近红外光谱,采用改进的偏最小二乘法算法,建立了近红外光谱快速测定大豆油中五种主要脂肪酸含量的方法。以气相色谱法测定的158个大豆油样品中棕榈酸(C16∶0)、硬脂酸(C18∶0)、油酸(C18∶1)、亚油酸(C18∶2)和亚麻酸(C18∶3)含量作为其化学值,建模集样品数为138,检验集样品数为10,盲样验证集样品数为10;通过对定标模型的优化,五种脂肪酸的交互定标决定系数(1-VR)分别为0.883 9,0.583 0,0.900 1,0.977 6,0.959 6,交互定标标准误差(SECV)分别为0.42,0.29,0.83,0.46,0.21;盲样验证集样品五种脂肪酸的近红外预测值与化学值的相对标准误差均小于5.50%。结果表明,近红外预测值与化学值之间存在较好的线性关系,所建立的方法快速、方便、可靠,可用于大豆油的掺伪鉴别。     

光聚合壳聚糖基絮凝剂的光谱表征研究

由于壳聚糖的大分子键上分布着大量的氨基、羟基和N-乙酰基等活性功能基团,将其改性作为天然绿色絮凝剂越来越受到关注,但对其的接枝共聚产物的光谱学表征研究鲜有报道。因此,对壳聚糖基絮凝剂进行光谱学表征与分析研究具有重要意义。论文以壳聚糖(CS)、丙烯酰胺(AM)、二甲基二烯丙基氯化铵(DMDAAC)为接枝共聚单体,采用光聚合技术制备壳聚糖基絮凝剂CS-P(AM-DMDAAC)。采用X射线衍射(XRD)、紫外光谱(UV)、红外光谱(IR)研究其结构特征;分析了壳聚糖、丙烯酰胺、二甲基二烯丙基氯化铵及三者接枝共聚产物的X射线衍射(XRD)、紫外光谱(UV)、红外光谱(IR)的图谱特征和振动吸收峰归属。研究了壳聚糖脱乙酰度、壳聚糖浓度、阳离子度对接枝共聚产物壳聚糖基絮凝剂CS-P(AM-DMDAAC)的X射线衍射(XRD)、紫外光谱(UV)、红外光谱(IR)的影响。UV光谱和IR光谱研究结果证明CS,AM和DMDMAAC成功发生接枝共聚反应制备出CS-P(AM-DMDAAC),壳聚糖浓度增加导致其光谱对称性减弱。XRD图谱研究表明接枝共聚反应使得壳聚糖的晶型结构趋向不定型结构转变,不定型结构相比于晶型结构更易于水化,故接枝共聚产物具有更加优异的溶解性。     

近红外光谱和化学计量方法用于火箭煤油快速分析检测的研究

基于火箭煤油的近红外光谱数据和化学计量学方法,成功地对火箭煤油的密度、馏程、粘度、碘值等四种特性指标进行了测定.本文测定了70多个火箭煤油样品的近红外光谱,在适当的光谱区间内用偏最小二乘法(PLS)法建立模型,各参数的相关性R2在0.862～0.999之间.用该模型对10个未知样品进行测定,近红外光谱法预测的准确度均符合标准分析方法的要求.研究表明,该方法为火箭煤油分析检测提供了一种简便、快捷、准确的方法.     

玉米杂交种品质性状的近红外光谱分析技术研究

以我国常用玉米自交系、杂交种样品为材料,采用偏最小二乘(PLS)回归法,建立了近红外反射光谱测定玉米完整籽粒的粗蛋白、粗淀粉和油分含量的校正模型。并利用40个玉米杂交后代材料对3个模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值间的相关系数(r)可达0.98(粗蛋白)、0.93(粗淀粉) 和0.97(油分), 最大相对误差仅为2.46%(粗淀粉)～7%(油分)。文章还从理论上研究了以数量相对较少的亲本自交系为建模样品、建立可适用于分析大量杂交种样品的近红外数学模型的可行性,提出了作物近红外光谱某些特征具有遗传性这一新的观点。     

应用差异光谱法建立绵羊采食复杂日粮干物质消化率模型的研究

研究旨在探讨利用放牧家畜“日粮—粪”差异光谱,建立干物质消化率模型的可行性。通过人工混合复杂日粮饲喂绵羊进行室内代谢试验,获得104份“日粮—粪”样品对,同时将相应的日粮和粪光谱做差获得104份差异光谱,将70份用于建模,34份用于检验。结合偏最小二乘法,利用差异光谱建立绵羊在采食成分较复杂时干物质消化率预测模型。最佳光谱范围为8 656～4 310 cm-1;光谱预处理方法以多元散射校正+一阶导数处理+Norris平滑(MSC+1st Deriv+Norris)处理的效果最好,最佳主因子数为7。经外部检验得到预测标准误差(RMSEP)为2.46%,相对标准误差(RPD)大于2.5,预测值与实际值的决定系数为0.833 9,说明所建近红外模型具有较好的预测效果。     

近红外漫反射光谱法测定整粒小麦单株蛋白质含量

应用近红外漫反射光谱技术(波长为1 100～2 498 nm,分辨率为2 nm),以整粒小麦为材料建立适合于小麦单株分析的蛋白质含量分析系统。首先选取籽粒蛋白质含量具有梯度差异的小麦样品,然后对样品扫描得到原始光谱信息,通过散射校正及数学处理来消除原始光谱噪声,最后分别采用多元线性回归、主成分分析法和偏最小二乘法法建立回归方程。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准乘性散射校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法(MPLS)得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数(RSQ)、交叉验证标准误差(SECV)、交叉验证相关系数(1-VR)分别为0.94,0.42,0.87。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.88。该模型达到了快速、无损分析单株小麦的要求,非常适合于品质育种的早代选择。     

基于近红外光谱法的沉积物间隙水化学组分快速测量

通过对巢湖柱状沉积物剖面间.隙水样品的近红外光谱(NIR)分析,采用OSC+WC和WC+OSC光谱预处理方法,结合偏最小二乘法(PLS)回归,建立了分层沉积物间隙水中TN,NH3-N,PO33-,TOC和SiO3的校正模型,该模型的TN,NH3-N,PO33-,TOC和SiO-3的预测值与实测值的校正相关系数分别为0....     

近红外光谱法测定紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值

应用近红外光谱技术(NIRS)直接分析新鲜饲草的营养价值,如饲草中干物质(DM),粗蛋白(CP),中性洗涤纤维(NDF),酸性洗涤纤维(ADF)含量,对畜牧业生产具有重要意义。鲜草中由于含有较多的水分,不易制备均一的样品和进行光谱中有用信息的提取,因此难于进行近红外光谱分析。本试验应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合于不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中DM,CP,NDF,ADF的模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮鲜样品这些成分测定的可行性进行分析。所建DM,CP,NDF和ADF模型的交叉检验决定系数(R2_cv)为0.884 6～0.989 8,交叉检验标准误(RMSECV)为3.9～9.7 g·kg-1鲜重。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.939 7～0.994 9,预测标准误为1.9～8.3 g·kg-1鲜重。结果表明： 采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。     

近红外反射分析法测定水稻可能再转流物质的研究

为了探讨应用近红外反射分析法测定水稻可能再转流物质的可行性,以种植于海南儋州的7个水稻品种为试验材料,在淀粉酶处理结合中性洗涤纤维法分析的基础上,应用近红外反射分析法建立预测水稻茎叶部和穗部可能再转流物质含量的校正模型。结果表明：采用偏最小二乘法回归(PLS1)建立的校正模型的预测效果较好,光谱预处理对改进校正模型没有显著效果;采用不做预处理+PLS1建立的茎叶部和穗部校正模型都具有较高的预测准确度,校正模型的外部验证结果茎叶部的决定系数为0.991 2、均方根误差为0.008 1,穗部的决定系数为0.961 1、均方根误差为0.022 6。