近红外光谱测定猪眼肌肌内脂肪中脂肪酸含量

为了快速无损测定猪眼肌肌内脂肪中脂肪酸含量,提出了近红外光谱技术检测的新方法。选用气相色谱法作为猪眼肌肌内脂肪中脂肪酸测定的标定方法,采用漫反射光纤探头采集由低密度聚乙烯塑料袋包装的猪眼肌样品的光谱,来测定眼肌内脂肪中脂肪酸的含量。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6, 对采集的光谱用平滑,二阶微分法进行预处理, 用偏最小二乘法(PLS)建立其定量检测模型。用于本实验的样本总数为82,将异常点除去后,将样品分为校正集和检验集。用校正集的样品来建立定标方程,再用它来预测检验集样品的值。结果表明,脂肪酸C14∶0,C15∶1,C16∶0,C16∶1,C18∶0,C18∶1,C18∶2,C18∶3,C20∶1,C20∶4,SFA,MUFA和PUFA校正模型的相关系数分别为0.57,0.76,0.71,0.77,0.62,0.81,0.86,0.91,0.85,0.91,0.67,0.81和0.95。可见, 用该方法测定肌内脂肪中脂肪酸有较高的测定精度,因此,应用近红外光谱对猪眼肌肌内脂肪中脂肪酸含量的快速无损检测具有可行性。     

近红外光谱法同时测定鱼粉中脂肪,蛋白质和水份

本文使用近红外光谱分析法同时测定鱼粉中的蛋白质，脂肪和水份。本法简便，无污染。     

近红外漫反射光谱快速测定复合肥料各养分及石粉含量的研究

提出了一种近红外漫反射光谱法同时测定复合肥料各养分及石粉含量的新方法,其中复合肥料由尿素、磷酸一铵、氯化钾和石粉组成,各养分含量分别用总氮(N)含量、有效五氧化二磷(P)含量、氧化钾(K)含量表示.文中建立了N,P和石粉含量的PLS模型,其SEP值分别为0.8,0.8和1.4.其中,石粉含量模型是借助于石粉中结晶水的光...     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其制品中磷酸盐含量

通过拟合带鱼糜及其鱼糕制品的近红外漫反射光谱与建立近红外的定量模型,用于带鱼糜及其鱼糕制品中磷酸盐含量的快速无损检测。以定标集和验证集的相关系数(r_C, r_V)及标准误差(SEC, SEP)作为评价模型优劣的根据。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建立的模型效果最佳,带鱼糜及其鱼糕制品的定标模型的相关系数分别为0.983和0.960,预测标准误差分别为0.032和0.101;验证集的相关系数分别为0.951和0.954,预测标准误差分别为0.058和0.097。利用近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其鱼糕制品中的磷酸盐含量是可行的。     

近红外光谱法非破坏性测定黄豆籽粒中蛋白质、脂肪含量

采用傅里叶近红外漫反射光谱非破坏性分析 ,能够提供完整籽粒黄豆样品成分的含量信息 ,结合偏最小二乘回归法 (PartialLeast Squares,PLS) ,以 39个不同品种的完整籽粒黄豆样品建立蛋白质和脂肪含量近红外定量分析模型 ,其中蛋白质、脂肪含量分析模型的测定系数R2 分别为 99 30 ,97 5 2 ,相对标准偏差RSD分别为 0 76 %和 1 3% ,检验集的化学值与模型预测值的相关系数r分别为 0 94 73,0 86 95。用所建模型对 2 6 4个不同品种的黄豆样品进行预测 ,并采用R error指标来估计分析结果的误差 ,其中蛋白质和脂肪模型预测的最小相对误差分别为 0 0 4 %和 2 4 6 % ,最大相对误差分别为 2 4 5 %和 4 2 5 %。该结果对育种过程中的早代筛选工作有重要意义     

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法.对黄芩苷含量在12.24%～21.34%,总黄酮含量在16.08%～26.52%范围内的61个不同产地的黄芩,选择在8 000～4 000 cm-1范围内的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)比较不同光谱预处理方法建市的校正模型,结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法.黄芩苷校正集相关系数(r)为0.902 4,校正集标准偏差(SEC)为1.01,预测集标准偏差(SEP)为0.876 4;总黄酮校正集相关系数(r)为0.952 7,校正集标准偏差(SEC)为0.785,预测集标准偏差(SEP)为0.521 1,该方法快速简便,适合于黄芩中主要活性成分的快速分析.     

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%～8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r2)为0.922 1,校正集标准偏差(SEC)为0.337,预测集标准偏差(SEP)为0.251 。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。     

近红外光谱法快速测定车用汽油中多种添加剂含量

为解决汽油中添加过量含氧化合物和未列入国家产品标准的添加剂化合物快速检测技术问题,提出了一种近红外光谱结合斜投影算法实现汽油中添加剂含量的快速分析方法。实验选用了四种不同种类的无氧汽油,包括调和汽油、FCC精制汽油、重整汽油和脱硫汽油,配制不同浓度、不同种类的添加剂化合物的系列汽油样品,使用傅里叶变换近红外光谱仪测定其近红外光谱,采用斜投影算法将被测添加化合物光谱信号从汽油光谱信号中分离出来,建立一元回归的标准工作曲线。预测分析中,根据分离的被测化合物光谱和标准工作曲线计算被测样本的添加化合物含量。此方法测定结果与真实含量之间绝对偏差小于0.8,相对偏差小于8%,用于实际汽油样本,此方法与气相色谱标准方法测定结果之间的绝对偏差小于0.85,相对偏差小于6.85%。本方法有效地解决了一般化学计量学多元校正方法建模维护工作量大,模型稳健性差的问题。对开发适合现场油品快速检测和有效加强我国汽油质量监管力度具有重要意义。     

近红外光谱技术在快速测定连翘提取物中连翘苷含量的应用

本文主要对近红外光谱技术在快速测定连翘提取物中连翘苷含量的应用进行了研究。利用近红外漫反射光谱法采集样品的近红外光谱,以HPLC分析值作为参考值,采用偏最小二乘法(PLS)建立连翘苷含量的定量校正模型,并用未知样品对该模型进行验证。所建模型的相关系数(R2)、校正均方差(RM-SEC)和内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.9745、0.117和0.2392;经外部验证,预测相关系数(r2)和预测均方差(RMSEP)分别为0.9788和0.0776。结果表明该方法操作简便,无污染,结果准确可靠,可用于连翘提取物中连翘苷含量的快速测定。     

近红外光谱技术的花生产毒霉菌侵染快速检测

为了能够快速、无损地评价花生的质量,确保储藏与食用安全,开发了一种基于近红外光谱技术的花生产毒霉菌污染程度的定性定量分析方法。首先对经过Co-60强辐射杀菌后的新鲜花生样品分别接种谷物中五种常见产毒霉菌(黄曲霉3.17、黄曲霉3.3950、寄生曲霉3.395、寄生曲霉3.0124、赭曲霉3.6486),并于适宜条件下(26 ℃、RH 80%)储藏9 d。其次,利用近红外光谱仪采集了不同时期花生样品在12 000～4 000 cm-1波段范围内的漫反射光谱,运用主成分分析(PCA)、判别分析(DA)和偏最小二乘回归(PLSR)建立了分析模型。结果显示,接种不同霉菌的样品随着储藏时间的延长均能得到有效区分,DA模型对储藏0,3,6与9 d花生的感染单一霉菌和多种霉菌的总体判别正确率分别达到100%和99.17%,PLSR模型对样品中的菌落总数的预测结果为：有效决定系数(R2_P)为0.874 1、交互验证均方根误差(RMSECV)为0.276 Log CFU·g-1,剩余预测偏差(RPD)为1.92。结果表明,近红外光谱技术可以作为一种可靠的分析方法对花生受霉菌侵染的状况进行快速分析,从而确保贮藏期间花生的质量安全。     

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。     

稻谷有害霉菌侵染的近红外光谱快速检测

稻谷是我国主要储粮品种。为快速、准确鉴定稻谷霉变状态,建立了一种基于近红外光谱的稻谷霉菌污染定性、定量分析方法。首先,将四种谷物中常见有害霉菌(黄曲霉3.17、黄曲霉3.3950、寄生曲霉3.3950、灰绿曲霉3.0100)分别接种在灭菌稻谷样品上。其次,将接种霉菌样品进行人工模拟储藏(28 ℃、RH 80%),并采集不同储藏时间(0,2,4,7和10 d)稻谷的近红外漫反射光谱信号。最后,利用主成分分析(PCA)、判别分析(DA)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立稻谷霉菌污染的快速分析模型。结果显示,近红外光谱可有效区分感染不同霉菌的稻谷样品,平均判别正确率达87.5%。稻谷霉变随储藏时间逐渐加深,近红外光谱对感染单一霉菌稻谷样品霉变状态的判别正确率达92.5%,多种霉菌的判别正确率达87.5%。稻谷中的菌落总数的PLSR模型定量结果为：有效决定系数(R2_P)为0.882 3、验证均方根误差(RMSEP)为0.339 Lg CFU·g-1,相对标准偏差(RPD)为2.93。结果表明,近红外光谱法可以作为一种快速、无损的分析方法来判定稻谷霉菌侵染状况,确保稻谷储运安全。     

基于近红外光谱的生药醇提物抗氧化性预测

应用近红外光谱技术,以偏最小二乘算法,计算预测了37种生药药材甲醇提取物的抗氧化活性。以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,考察、比较了光谱预处理方法对模型效果的影响,以预测误差均方根(RMSEP)和相对分析误差(RPD)考核了样本的预测效果,采用1,1-二苯基-2-苦肼基(DPPH)法进行了验证。研究表明,采用一阶导数+矢量归一化预处理法和筛选的近红外波段建模,预测性能最优,校正模型的R2为0.896 0,RMSECV为4.35%;预测样本的RMSEP为3.62%,RPD为2.38。近红外光谱分析技术便捷快速,可信度较高,可以用于生药抗氧化性质的整体评价。     

NIR光谱的Isomap-PLS非线性建模方法

针对样品的近红外(NIR)光谱与其物理化学性质之间存在的非线性关系,提出了一种结合等距映射(Isomap)和偏最小二乘(PLS)的非线性建模新方法。Isomap是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,能有效地发现高维数据中的本真低维结构。Isomap-PLS建模方法首先用Isomap对高维NIR光谱数据作非线性降维,再用PLS降维并建立校正模型。将Isomap-PLS建模方法分别应用于两个公开的NIR光谱标准数据集,并与PLS单独建模进行比较。结果表明,在两个数据集上,用Isomap-PLS方法建立的校正模型比单独用PLS算法建立的校正模型具有更小的交叉验证均方根误差(RMSECV);对某些性质数据,Isomap-PLS模型比PLS模型的RMSECV值要小2～5倍。因此,Isomap能够有效反映NIR光谱中存在的非线性结构,Isomap-PLS比PLS具有更好的建模与预测能力。     

近红外光谱分析技术在农产品/食品品质在线无损检测中的应用研究进展

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点, 已成为一种快速的现代分析技术, 广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级, 指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。     

基于近红外光谱的腐乳白坯硬度检测研究

考察了硬度与腐乳白坯中水分含量和蛋白质含量的相关关系,探讨了利用近红外光谱技术检测白坯硬度的可行性。通过水分以及蛋白质的相关吸收峰建立预测白坯硬度的数学模型;在建模过程中重点讨论了多元散射校正(MSC)、一阶求导和波段选择等优化处理对建模的影响,利用偏最小二乘法得到的最优模型的建模相关系数r=0.935,建模标准差RMSEC＝0.019 3,预测标准差RMSEP=0.023 6,其分级正确率达到94.72%;利用主成分分析法结合判别分析法建立的定性判别模型,分级正确率也达到了90.12%。上述分级结果均好于感观评价的方法,表明近红外技术可以实现白坯硬度的快速无损检测。     

构建整粒油菜籽脂肪酸成分近红外反射光谱分析模型的研究

选用具有多年份、多地点、变异大的497份油菜籽育种材料组成原始样品集,光谱经散射和数学预处理利用改良偏最小二乘法(MPLS)构建各脂肪酸近红外反射光谱(NIRS)校正模型,同时采用三种不同用量的样品杯进行NIRS建模分析。结果表明,以8 g样品校正建模效果最好,六种脂肪酸的校正决定系数为0.74～0.98。同时以3和0.6 g样品分别发展的校正模型效果也较好,两者分析效果相近。各项决定系数(RSQ1,1-VR)高,相应的各项误差(SEC,SECV)较低。该研究以完整油菜籽为样品所建立的脂肪酸NIRS模型,可直接用于育种材料选择、突变体筛选和种质资源的评价等研究。     

基于近红外光谱油分检测的玉米单倍体鉴别方法研究

目前,在单倍体育种技术中,可先使用低场核磁共振方法定量测得玉米单倍体与二倍体的油分,再依据二者油分差异鉴别单倍体,该方法在实际育种工作中已取得初步应用,但核磁共振鉴别单倍体方法存在速度慢、价格贵、维护难等缺点,难以获得大范围应用。近红外光谱技术有诸多优点并在各领域取得广泛应用,相关研究也表明该技术可用于玉米单倍体的定性鉴别,但是目前该方法用于鉴别单倍体实验研究时涉及的玉米品种相对较少,对于某些品种识别效果较差,且内部机理类似于黑盒,难以指明单倍体、二倍体两类种子是依据何种物质的差别进行区分,有时难以获得农业领域专家认可。根据花粉直感效应的原理,玉米单倍体与二倍体存在明显的油分区别,通过油分鉴别单倍体原理直观明白,易于被业内专家接受。因此,提出了一种先定量得到油分,再依据定量分析所得油分进行分类的方法,即首先使用玉米单籽粒的近红外光谱定量回归分析得到各籽粒的油分含量,再利用定量分析所得的油分值,并使用最小平方误差方法对单倍体、二倍体混合籽粒进行定性分类。实验结果表明近红外定量分析方法的识别精度与核磁共振方法相当,与几种定性分析方法比较,在训练集规模相同时,近红外定量分析方法所得识别率优于几种定性分析方法,进一步表明近红外定量分析方法鉴别单倍体具有一定优势,可满足育种行业精度要求,能够为尽快实现单倍体工程化育种提供保障。     

一种基于近红外光谱的天然产物抗氧化活性预测评价方法

提出了一种基于近红外(NIR)光谱的黄酮类提取物抗氧化活性计算预测新方法。采用1,1-二苯-2-苦肼基(DPPH)法测定28种黄酮类中药材提取物的抗氧化活性,并在4 000～10 000 cm-1范围扫描样品的红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)算法建立了黄酮类组分近红外光谱与抗氧化活性之间的校正模型。建模过程中,以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法。校正模型的RSECV为9.50%,R2为 0.901 7,预测误差均方根(RMSEP)为14.8%。该方法快速无损、操作简便,可用于中药及天然产物提取物抗氧化活性的快速评价。