基于概率神经网络的烤烟烟叶质量的相关性分析

根据烟叶样本的近红外光谱定量分析得出3种烟叶成分:烟碱、还原糖和蛋白质的含量,加入8种烟叶外观特征,然后使用因子分析方法对概率神经网络输入进行压缩和特征提取,在简化样本的同时对概率神经网络进行优化.应用概率神经网络根据外观质量因素对降维后的烟叶样本建立内在质量的数学预测模型并获得较理想的预测效果.     

近红外光谱分析技术在烟叶产地鉴别中的应用

为研究近红外光谱分析技术在鉴别烟叶产地中的可行性,以云南8个不同产地的880个烟叶样品为基础,通过TQ analyst分析软件的定性分析方法建立预测各烟叶产地的近红外模型,并应用该模型对100个烟叶样品进行了实际产地预测.结果显示,上述方法建立的预测模型对云南烟叶产地的鉴别准确率达90%.研究表明,应用近红外光谱分析方...     

不同厂家冬凌草片的近红外光谱主成分聚类分析

利用近红外光谱对不同厂家的冬凌草片进行鉴别归属,并进行快速分类.采集不同厂家不同批次冬凌草片样品的近红外漫反射光谱,通过不同计量学方法进行处理.结合主成分聚类分析法对不同厂家冬凌草片进行聚类判别分析,分类识别正确率达100％,从而推断出不同厂家冬凌草片成分及生产工艺上的差别.结果表明,该方法准确、快速、简便,可用于不同厂家冬凌草片的分类鉴别和质量控制.     

基于小波分析的近红外光谱数据预处理

近红外光谱中常常包含一些与待测样品性质无关联的干扰信息,为了使建立的定性或定量分析模型更加稳健、可靠,常常需要对测定的光谱数据进行预处理.结合大豆油脂酸价的近红外光谱分析方法,对由瑞典波通公司的DA7200型近红外光谱仪记录的36组大豆油脂样品光谱数据,采用小波变换的阈值去噪方法进行预处理,对比常用的窗口移动平滑预处理,说明了小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法.     

近红外光谱的原理及应用

分析了近红外光谱分析技术的原理和组成，介绍了近红外光谱分析技术的优越性，对该技术发展历程中出现的几种典型仪器进行了总结，指出近红外光谱分析技术的主要应用，着重论述了该技术在树脂吸附方面的应用．     

基于因子分析法对各地区建筑业发展的浅析

本文通过应用统计学中的因子分析法同时采用《中国统计年鉴2011》关于建筑业的行业数据,研究得出各地建筑业的发展之所以水平参差不齐与房地产企业的利润水平、员工素质、机械化水平、财政状况等都有主要关联,此外还与当地的经济发展水平、交通水平、天气水平等也存在一定的关联性。并据此对各地的建筑业的发展提出一些可行性的建议。     

近红外光谱分析技术的应用综述

近红外光谱（NIRS）分析技术是上世纪70年代发展起来的一项现代分析技术。它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量等多个学科的最新研究成果,以其独特的高效、成本低、环保的优点在农业、食品等学科中得到了广泛应用。     

基于主成分分析法对海南省财政收入问题的研究

利用主成分分析法,研究了2000至2008年海南省第三产业产值、税收收入、农业总产值、总人口、固定资产投资及工业总产值诸多因素对海南省财政收入的影响,借助EViews6．0及spss17．0软件计算,建立了相应的数学模型,得出对海南省财政收入的主要影响因素是第三产业产值,次要因素是税收收入,并对2009年海南省的财政收...     

高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用

高效近红外光谱分析技术对快速分析或实时检测是非常理想的技术手段，是大型石油化工，农业，制药，食品加工等工业生产所必须依靠的重要分析技术之一。本文重点阐述了高效近红外光谱技术在药物分析中的应用，并且简单介绍了该技术的特点和各种分析方法的原理。     

土壤成分近红外光谱检测的重点和难点

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速的检测分析方法,在土壤科学领域内具有广阔的应用前景.该文主要介绍了土壤成分近红外光谱检测的重点和难点,并对发展动向进行了展望.     

拉曼光谱和近红外光谱在小麦粉品质定量分析中的应用

应用拉曼光谱分析技术结合最小二乘法,应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,以及现有的小麦粉光谱数据,对小麦粉进行采集光谱信息,选择最优的光谱预处理方法,分别建立了水分、灰分、面筋的定量模型,并验证了模型的可行性.实验分析表明,近红外光谱技术建立的模型比拉曼光谱分析技术建立的模型效果要好.     

偏最小二乘法用于近红外漫反射光谱测定异福片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法(NIR PLS)对异福片中利福平和异烟肼的含量进行定量分析, 所建立的定量分析模型对校正集样品中利福平和异烟肼的含量预测回归系数分别为0.992　77,0.989　01,交互验证均方根误差(RMSECV)分别 为0.006　65,0.004　23.对预测集样品利福平、 异烟肼的含量预测均方根误差(RMSEP)分别为0.005　73,0.003　79;加样平均回收率分别为99.376%和98.243%;重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0.679　3%和0.639　8%.结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测、 重现性好等优点, 可作为异福片原位质量检测和在线质量监控的方法予 以推广.     

近红外光谱分析技术在烟草化学分析上的应用研究

应用傅立叶变换近红外漫反射光义,对具有代表性的300个烟草样品建立了近红外光谱与总糖、还原糖、尼古丁、总氮4种主要成分含量间的关系模型,经分析样品检验模型,结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均相对误差均小于5％,近红外光谱分析技术可初步用于烟草常规化学成分的快速定量分析。     

近红外光谱结合偏最小二乘法测定福多斯坦成分含量

采用近红外漫反射光谱分析技术和偏最小二乘法对福多斯坦药物的有效成分进行定量分析测定,采集48个不同比例的福多斯坦样品近红外漫反射光谱,用一阶导数的光谱预处理方法,结合偏最小二乘法建立福多斯坦的定量分析模型.结果显示:交互验证均方根误差为0.003 57,相关系数R为0.994 77,预测均方根误差为0.003 89,平均回收率为99.63%(n=8),结果表明,用近红外光谱分析技术联合偏最小二乘法对福多斯坦进行定量分析结果准确可靠,方法简便快速.     

近红外光谱-偏最小二乘法无损定量分析异烟肼片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法, 对异烟肼片中异烟肼的含量进行分析, 建立了近红外光谱数学校正定量分析模型, 其对校正集样品的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00632. 对预测集样品的预测均方根误差(RMSEP)为0.00603; 回归系数为0.99456;加样平均回收率为99.772%. 重现性实验相对标准偏差(RSD)为0.526%. 结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测和重现性好等优点.     

近红外光谱技术在中药鉴别及分析中的应用

中药鉴定在中药质量控制中具有重要的作用．近年来多种现代仪器分析方法被用于中药鉴定和质量控制．作为一种简单、快速．无损的检测手段，近红外光谱(NIRS)技术己成为中药材定性判别和定量分析的新兴方法．本文叙述了近红外光谱技术的原理和特点，介绍了近红外光谱定量分析和定性分析的原理，介绍了近红外光谱定性分析技术和定量分析技术常用到的几种分析方法．综述了近年来近红外光谱技术在中药鉴别和分析中的应用．     

采用近红外漫反射光谱法分析牛奶成分

为提高牛奶成分化学分析的效率，研究了近红外漫反射光谱在牛奶主要成分分析中的应用；讨论了光在牛奶中的传播方式和相关测量方法的选择；采用偏最小二乘(PLS)建立校正模型，比较了各种预处理方法和不同谱区的建模效果，其中脂肪的相关系数为0．99，标准偏差为0．048 g/dL，蛋白质的相关系数为0．92，标准偏差为0．102g/dL结果表明，近红外漫反射光谱测量可以满足牛奶主要成分的测量要求。     

红外衰减全反射光谱技术浅释

傅里叶变换红外衰减全反射光谱技术是目前广泛应用的一种红外光谱测试技术,由于它是完全非破坏性测试,因此在公安、质检等部门和传统红外测试方法难以处理的,诸如不溶、不熔并粉碎困难的弹性试样、各种部件表面涂层、纸张、纤维等的测试中使用.     

短波近红外光谱-偏最小二乘法对食醋中总酸含量的无损定量分析

将短波近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）结合,对食醋中的总酸含量进行快速、无损定量分析,建立了最佳数学校正模型．讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预报精度的影响．研究表明,采用一阶导数预处理光谱建立的数学校正模型能够得到最佳的预报结果,在对预测集8个样本中总酸的含量进行预报时,所得的集相对标准偏差为1．386％．实验结果表明,该方法方便快捷,并且具有较高的预报精度,可以用于食醋中总酸含量的测定．