FTIR光谱结合系统聚类分析鉴别松茸和姬松茸的研究

利用傅里叶变换红外光谱技术研究了松茸和姬松茸子实体,结果显示它们的傅里叶变换红外光谱主要由蛋白质和多糖的吸收带组成。对比它们的光谱发现,两者的特征吸收峰频率位置基本一致,只是在峰形上存在一定差异。利用差谱技术发现它们的红外光谱差异主要来自于1750~1000 cm-1范围内。为了快速准确的区分松茸和姬松茸的光谱,选取1750~1000 cm-1范围内的吸收带进行系统聚类分析。结果显示,系统聚类分析能准确的把松茸和姬松茸的光谱各自聚为一类,达到鉴别它们的目的。研究表明,傅里叶变换红外光谱技术结合系统聚类分析可以发展为一种快速鉴别食用菌的方法。     

FTIR和Raman用于盐酸曲马多的结构分析

采用AVATAR 360型傅里叶变换红外光谱仪和RM-1000型激光共聚焦拉曼光谱仪测定盐酸曲马多的红外光谱和拉曼光谱。拉曼光谱和红外光谱中均显示出了盐酸曲马多的特征峰,都能够用于其结构鉴别。采用红外、拉曼光谱这两种方法互相印证,互相补充,可增强鉴定的准确性、可靠性。     

基于白术FTIR的径向基函数神经网络鉴别研究

为了鉴定白术及其伪品,采用径向基函数神经网络(RBF)分别测试了白术及其伪品的傅里叶变换红外光谱。采用36个样本作训练集,27个样本作检验集,用各种模式的BPF进行了监督性训练。当训练目标误差平方和定为0.01时,各类RBF对训练集中白术样本识别的正确率均为100%,但对检验集样本识别的结果各不相同,其识别的正确率与隐含层节点数S₁有关。发现当S₁较大时,识别正确率反而下降,可能此时网络的非线性程度过高,使其不适合于该类样本集的训练。线性—线性型RBF识别的结果随S₁的变化不是很大,但识别的正确率不高,基本在85%左右。非线性—线性型RBF识别的结果最佳。当S₁为3时,其识别正确率超过了97%。因此该法可用于简便、快速、准确地识别白术及其伪品。     

FTIR对不同产地陈皮的鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)分析鉴别了7个不同产地的陈皮挥发油。结果表明,在红外图谱中,产自广东、广西的陈皮挥发油具有2-甲氨基-苯甲酸甲酯成分的一组相关峰;而两广区域外的陈皮挥发油在红外光谱图上观察不到该成分的特征吸收峰。其中,两广区域内新会陈皮与非新会陈皮在1 690与1 644 cm-1处的峰高比值有明显差异。该指纹特征可作为陈皮道地药材的一种简单、快速的鉴别依据。     

FTIR结合主成分分析法对直肠癌转移淋巴结的研究

应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)联合主成分分析法(PCA),分析直肠癌转移淋巴结的谱学特征,并对直肠癌转移淋巴结和非转移淋巴结进行线性判别分析。80例直肠癌转移淋巴结和80例未转移淋巴结进行FTIR光谱分析,计算峰强并进行主成分分析,得出在波数4 000～1 700 cm-1范围主成分1(Principal components 1,PC1)是3 260 cm-1,PC2为1 740 cm-1。波数1 700～1 000 cm-1范围,PC1为1 640 cm-1,PC2为1 080 cm-1,将良、恶性淋巴结光谱3 260,1 740,1 640,1 080 cm-1相对峰强比(I/I_{1 460})和波数1 080和1 300 cm-1进行t检验,良、恶性结果差异有统计学意义(p<0.05),表明癌转移淋巴结中蛋白含量、蛋白的形成、氨基酸增多;脂肪含量明显减少与癌组织中无氧酵解脂肪含量减少有关。将相对峰强比(I_{1 080}/I_{1 460}, I_{1 640}/I_{1 460}, I_{3 260}/I_{1 460}, I_{1 740}/I_{1 460}, n=160)进行PCA聚类分析,结果显示可以将良恶性淋巴结鉴别,良性淋巴结聚类在第一和四象限,恶性淋巴结聚类在二和三象限。将相对峰强比、1 080和1 300 cm-1进行线性判别分析(LDA),将25例淋巴结作为验证集进行分析,得出PCA/LDA模型的敏感度是87.5%,特异度是88.5%。结果表明傅里叶变换红外光谱分析技术可成为术中原位、在体和快速诊断直肠癌淋巴结转移的一种简便方法。     

FTIR结合主成分分析对棕榈科植物鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析(PCA)对棕榈科植物2个亚科4个族的植物叶片进行了光谱研究。结果显示,棕榈科同族不同种和同科不同族的植物在红外光谱上表现出差异。用二阶导数光谱进行主成分分析,显示可以将样品进行正确分类。研究表明傅里叶变换红外光谱在鉴别分类植物方面具有应用潜力。     

基于FTIR技术金花茶组植物物种鉴定研究

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法获得16种金花茶组植物的FTIR光谱图,结合系统聚类和相关性系数法对所得光谱数据进行分析比较。结果表明:16种金花茶组植物可分为3个类群,第一类是:龙州金花茶等11种;第二类是中东金花茶、柠檬金花茶、平果金花茶及崇左金花茶;第三类仅小果金花茶一种。结合相关形态解剖学等方面的差异,该研究支持将弄岗金花茶与毛籽金花茶归并为一个种;直脉金花茶、弄岗金花茶、小瓣金花茶、东兴金花茶、柠檬金花茶、中东金花茶、小果金花茶、金花茶、顶生金花茶与平果金花茶各自划分为独立种。FTIR-聚类分析法可以作为金花茶组植物物种鉴定的一种可行性手段。     

MICRO－FTIR法研究人体大动脉硬化

本文用Ｍｉｃｒｏ－ＦＴＩＲ光谱法研究了人体大动脉硬化的不同阶段。结果表明，１７３５ｃｍ－１处代表脂类物质吸收的特征峰的强度随病情的不断恶化而增加。     

基于FTIR和HPLC的不同产地地枫皮槲皮苷含量比较分析

通过HPLC技术测定槲皮苷含量并与其药材的傅里叶红外光谱进行相关分析,研究不同产地地枫皮槲皮苷含量相关的特征峰,试图快速筛选出高槲皮苷含量的优良地枫皮种质.结果显示:不同产地地枫皮间红外吸收光谱的峰形和峰位置均比较接近,但各谱峰的峰强有一定差异;为进一步研究与槲皮苷相关的吸收峰,对1732、1613、1518、1448、1373、1281、1158、1105、1056、824、771、663cm-1等处的峰强与实测槲皮苷含量的关系进行多元对数相关回归分析,结果显示:在1613、1448、1153、663cm-1等处附近的吸收强度与实际测定不同产地地枫皮槲皮苷含量均密切相关,R2=0.9800,P=0.002;两种方法均一致显示,槲皮苷含量以靖西化洞产地最高,其次是靖西安德和来宾忻城,其中以龙州产地含量最低.     

傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在抗红外发烟材料的选择和评价中的应用

使用傅里叶变换红外 (FTIR)光谱仪选择抗红外发烟材料 ,采用 2种方法 :计算机检索法和固体压片法 ;并量化评价了 FTIR光谱仪和烟箱对不同材料的消光能力 ,介绍了相应的评价原理和实验方法     

Semi-supervised Discriminant Analysis and Sparse Representation-based self-training for Face Recognition

In this paper, we consider the problem of automatic face recognition with limited manually labeled training data. We propose a new semi-supervised self-training approach which is used to automatically augment the manually labeled training set with new unlabeled data. Semi-supervised Discriminant Analysis is used in each iteration of self-training for discriminative dimensionality reduction by making use of both labeled and unlabeled training data. Sparse representation is applied for classification. Experimental results on four independent databases show that our algorithm outperforms other face recognition methods under 3 different configurations, namely transductive, semi-supervised and single training image.     

基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康.因此,识别和处理油类污染非常重要.由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物.但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别.基于此,利用...     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA, FLDA和KNN算法的模型鉴别准确...     

太赫兹时域光谱结合主成分分析线性判别和支持向量机用于大黄样品鉴定

太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)结合主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和支持向量机(SVM)用于正品大黄样品的鉴定。在时域测量41个大黄样品的太赫兹时域透射光谱,然后将这些时域信号转换成频域的吸收系数系数。根据样本的吸收系数建立了主成分分析-线性判别分析和支持向量机的定性分类模型,并对正品和非正品大黄样本的分类模型进行了交叉验证。模型的预测能力和稳定性使用自助拉丁配分进行评价,使用50次自助拉丁配分,配分数为4。使用主成分分析-线性判别分析和支持向量机均得到了满意的结果。提出的方法证明是一种方便、无污染、准确和无需化学处理的鉴定大黄样本的方法。该文提出的步骤可以应用于其他中草药分类和生产的质量控制。     

高光谱参数和逐步判别的苎麻品种识别

为了探讨基于高光谱的苎麻品种识别和分类的方法,在大田栽培条件下,采集了4个不同基因型苎麻品种共927个叶片高光谱数据。根据苎麻叶片高光谱反射曲线,选择了2组特征参数： 基于高光谱波形峰谷反射率和位置参数(V1组)、基于偏度和峰度参数(V2组)。运用逐步判别的方法,通过设置不同F值筛选不同个数的变量,分别建立基于2组特征参数的多个Fisher线性判别函数,并从计算量、正确率和稳定性三方面对所建立的判别函数进行分析比较。结论： (1)所有组合的判别函数总体平均正确率为91.1%,标准差总体均值为1.2%;(2)综合权衡,在所有组合中,V2组且14≥变量个数n≥8判别效果最好--计算量中等,正确率和稳定性均高于平均值,其中,13个变量的Fisher判定函数平均正确率最高有94.2%,标准差最低为0%;(3)若优先考虑正确率,V1组且22≥变量个数≥15正确率最高,平均正确率最大有95.5%,但计算量比较大,稳定性中等,标准差最低为0.9%。研究表明,利用高光谱参数结合逐步判别方法识别苎麻品种是可行的。     

国产枸杞属植物的红外指纹图谱无损快速鉴别研究

用傅里叶变换红外光谱法 (FTIR)无损快速鉴别了国产 10种枸杞。结果表明 :按其形态学分类的7种枸杞和 3变种枸杞与红外指纹图谱有一定的相关性 ,也有一些差异。这 10种枸杞的红外光谱各自均有自己的特征吸收 ,可方便地给以鉴别和区分 ,同时还进一步表明了枸杞中的化学组分之间的差异 ,为枸杞品种优良的宏观质控提供了一个快速、直观、方便、可行的方法     

微波消解-火焰原子吸收光谱法测定秦艽和麻花秦艽中多种微量元素

密封微波消解已被运用于火焰原子吸收光谱法对中草药中微量元素含量的测定过程中。微波消解法具有方便省力,安全快捷,污染少,样品溶解完全等特点。选用硝酸和双氧水（5∶1）的混合消化液作为消解剂进行微波消解。运用火焰原子吸收光谱法测定了秦艽和麻花秦艽中的Fe,Mn,Ni,Cu,Zn,Ca,Mg,Cr等八种微量元素的含量。进行了微波消解条件的选择及消化结果精密度实验,该方法的加标回收率为88.1%～114.5%,相对标准偏差（RSD）<3.12%,具有较为良好的准确度和精密度。结果表明,秦艽和麻花秦艽均富含Ca,Mg,Fe,Mn,Zn等元素,而Ni和Cr含量均较低。通过对秦艽和麻花秦艽微量元素含量的比较,发现秦艽中的Mg, Fe, Mn, Ni含量较高,而麻花秦艽中的Zn, Cu, Ca, Cr含量较高。此结果为探讨微量元素与秦艽和麻花秦艽的药效关系提供了一定的科学数据。并且,通过本实验为秦艽和麻花秦艽的进一步研究和综合开发利用提供了新的科学依据。     

红外光谱法对双黄连粉针剂的定性定量分析

通过分析双黄连粉针剂的红外光谱并与对照品进行比较,初步指认了粉针剂中各类成分的吸收峰,为定性质量分析提供了依据。建立了基于中红外光谱的黄芩苷与绿原酸含量校正模型。模型的R2值均在0.99以上,平均预测相对误差也低于4%,具有良好的拟合及预测能力。本研究结果说明,使用红外光谱法对双黄连粉针剂进行在线定性定量分析,方便快速,切实可行。     

基于FTIR的芝麻油真伪鉴别和掺伪定量分析模型

把低价油掺入到高价油是食用油脂中的常见掺伪现象,芝麻油由于品质好价格高,市场上时有假冒伪劣产品,因此应用FTIR并结合化学计量学,建立了芝麻油的真伪和掺伪的快速分析方法。首先分析了芝麻油与大豆油、葵花籽油在4 000～650 cm-1范围的FTIR谱图,由于食用植物油都是不同脂肪酸甘油三酯的混合物,其谱图极为相似,很难发现芝麻油与其他油脂的明显差异。但是不同食用油的脂肪酸组成不同,其1 800～650 cm-1红外指纹特征区也有所不同,因此可以选择该区域,对红外光谱数据用化学计量学方法进行分类识别。通过建立主成分分析(PCA)和簇类独立软模式识别(SIMCA)模型,进行了芝麻油的真伪鉴别,该模型聚类效果较为理想,识别正确率达到了100％;采用标准正态化校正(SNV)和偏最小二乘法(PLS),经过PCA分析计算,芝麻油中掺入大豆油、葵花籽油的掺伪检测限均为10%;利用FTIR和PLS,建立了芝麻油掺的定量分析模型,该模型预测值与实际值有着良好的对应关系,预测相对误差为-6.87％～8.07％之间,说明定量模型可行。本方法能够实现芝麻油的快速真伪鉴别和掺伪定量分析,其优点是模型一旦建立,分析简便、快速,可以满足大量样品的日常监测。     

利用傅里叶变换红外光谱法鉴定小麦品种

利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱法分析了8个不同小麦品种根部的红外光谱图,对红外光谱图的吸收峰进行了归属分析,通过对各谱图的比对发现,在相同波数范围内,不同的小麦品种其红外谱图的形状、波数及吸收峰的多少有所不同。结果表明不同小麦品种的红外光谱图有明显的差异,其一在2800～2980cm-1波数范围内,此区反映的主要是甲基、亚甲基的伸缩振动,化合物分子链的长短、分子量的大小在此区有显现;其二差别较大的区域在1510～1730cm-1范围内,它反映的主要是酰胺的氮原子及α碳原子取代基的性质,可能是源于基因的差异,此区域内谱图差异较大。因此FTIR光谱法可用于不同小麦品种的鉴别。