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。     

近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定

高光谱数据量大、 维数高且原始光谱噪声明显、 散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。 鸭梨作为研究对象。 采用决定系数r2、 预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。 基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。 进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。 结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。 从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。     

近红外光谱用于盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析

目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析。文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模型,并对随机抽取的12个样品进行了预测。首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数 (R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变量进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型, 利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2。文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法。     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

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。     

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     

PLS-GRNN法近红外光谱多组分定量分析研究

研究了偏最小二乘(partial least squares ,PLS)与广义回归神经网络(generalized regression neural networks, GRNN)联用在近红外光谱多组分定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用PLS-GRNN法建立了饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量近红外光谱定量分析模型。马氏距离法剔除强影响点和奇异点,用PLS法将原始数据压缩为主成分,取8个主成分吸收峰与4个原始图谱特征峰值输入GRNN网络,网络光滑因子σ_i为0.1。PLS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数(r2)分别为：0.984 0,0.987 0,0.983 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为：0.003 26,0.065 5,0.031 4。结果表明所建PLS-GRNN模型通过近红外光谱能够准确预测饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量,为近红外光谱进行多组分定量分析提供了新思路,同时为解决近红外快速检测技术在预测组分含量较低的样品时误差相对较大的问题提供了可靠的方法。     

特征根回归法近红外光谱定量分析研究

本文以大豆样品为实验材料，研究了特征根回归法近红外光谱定量分析。用40个大豆样品的近红外光谱数据建立了测定大豆蛋白质含量的特征根回归模型，预测另外32个大豆样品的蛋白质含量，结果同PLS回归方法进行了比较，表明特征根回归模型可用于生物样品的近红外光谱定量分析。特征根回归法是对PCR建模方法改进的又一种化学计量学定量分析校正方法，该方法在对样品光谱提取主成份时考虑了待分析组分的作用，因此所建立的定量分析模型有好的分析效果。研究结果进一步表明，以样品近红外光谱建立定量分析模型，提取主成份时充分考虑被定量分析成份的作用是完全必要的。     

木材不同切面的近红外光谱信息与密度快速预测

用近红外光谱对木材密度进行了研究。发现木材三个不同切面(横切面、径切面、弦切面)的近红外光谱有较大的差异;结合偏最小二乘法(PLS),根据三个切面采集到的光谱数据与木材密度建立了校正模型,横切面预测集的相关系数r为0.94,径切面和弦切面分别为0.85和0.81。结果表明,从横切面采集到的光谱建立的预测模型效果最好。用该模型对随机抽取、未参与建模的15个样品的密度进行了预测,r2=0.977, 标准偏差：STDEV=0.006。     

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。     

Study of Water Uptake in Whole Grain Barley by Two-Dimensional Correlation Near-Infrared Spectroscopy

This study reports the use of near-infrared (NIR) reflectance spectroscopy combined with two-dimensional correlation (2D-COS) spectroscopy to monitor the effect of soaking and water uptake by the barley endosperm (Hordeum vulgare, L). The synchronous 2D-COS maps derived from the NIR spectra of barley endosperm showed similarities that could be explained by the regions in the spectra associated with water as well as with the biochemical and biophysical changes as a consequence of the water uptake by the grain. The results also demonstrated the potential of 2D-COS combined with NIR spectroscopy as an analytical tool to study changes in the biophysical characteristics of whole barley during steeping or soaking. This method can be used to obtain information about the effect of water uptake in other chemical characteristics of the endosperm of cereal grains.     

利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性研究

采集了22个合格液态牛奶样品,并制备了50个掺入不同含量三聚氰胺(0.1～1 500 mg·kg-1)的牛奶样品,应用近红外光谱仪扫描其透射光谱,研究利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性。采用偏最小二乘法建立近红外光谱与牛奶中三聚氰胺含量之间的定量模型,结果表明近红外光谱受检测限的限制,难以准确预测牛奶中掺入的三聚氰胺的含量。而应用近红外光谱,结合判别偏最小二乘法建立定性模型,则可以实现对合格牛奶及掺入三聚氰胺的牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。因此,基于近红外光谱的检测方法可以初步判断牛奶中是否含有三聚氰胺,作为高效液相色谱法的补充,为定量检测做初步的筛查,可大大提高检测效率。     

有机堆肥中作物营养元素钾的近红外光谱快速分析

对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了有机肥料中钾离子(K+)的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定奶牛粪便为主的有机堆肥产品样品中无机钾离子测定的模型。结果表明： 小波变换充分提取了近红外光谱的信息,数据压缩为原始大小的3.6%,计算量大大减少;文章利用C4小波系数对48个有机肥料样本进行建模,对42个预示集样本进行预测,预示集的RMSEP(root mean square error of prediction)和r2(correlation coefficient)分别为0.113 8%和0.927,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.835%。基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子(K+)的测定可以取得较为准确的预测结果。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

基于近红外光谱技术预测径/弦切面粗皮桉木材微纤丝角

采用近红外光谱分析技术,对不同切面粗皮桉木材的微纤丝角进行快速预测研究.使用X射线衍射仪测定了粗皮桉木材生长锥尤疵小试样的微纤丝角,并用近红外光谱仪采集试样的近红外漫反射光谱,对粗皮桉木材径切面和弦切面原始光谱进行二阶导数预处理并选择一定光谱段建立回归模型.以至少159个试样作为校正集建立木材微纤丝角的偏最小二乘法校正模型,使用交互验证法进行验证.结果表明,两个切面粗皮按木材的微纤丝角与近红外光谱之间有较好的相关性.利用近红外光谱分析方法可以实现不同切面粗皮桉木材无疵小试样微纤丝角的快速预测.     

近红外光谱技术用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法

植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合, 因而可以借助近红外光谱技术测定其含量。对烟草样品近红外光谱数据及其小波变换处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测其中钾离子的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法。结果表明：近红外光谱数据压缩为原始大小的3.3%,基本上没有光谱信息的丢失; 基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子的测定可以取得较为准确的预测结果。     

土壤全氮田间Vis/NIR光谱测定方法研究

应用Vis/NIR光谱直接测定原始土壤属性具有重要的研究和应用价值。选取我国中部水稻土和潮土共103个土样,对比分析了两种土壤在田间环境下的湿态(R_w)和干态(R_d)光谱特征。采用相对变换光谱方法对湿态光谱进行了处理,结果表明该方法能够有效降低土壤水分的干扰和消除部分噪声,得到的变换光谱(R_n)与干态光谱在信息量和特征方面具有很高的相似度。以此建立了土壤TN的PLS回归估计模型,检验结果表明,R_n对水稻土和潮土TN的估计模型精度均高于R_w,修正判定系数分别从0.26和0.46提高到0.53和0.62。因此,相对光谱变换方法能够有效提高应用田间土壤光谱估计土壤参数的能力,建立的PLS模型可以用于测定TN含量,研究结果可作为实现田间实时分析土壤属性的工作基础。     

漫反射近红外光谱测定聚乙烯醇(PVA)的醇解度与挥发分含量

采用漫反射近红外光谱方法测定聚乙烯醇(简称PVA)的醇解度与挥发分含量。从PVA生产线选取120个样品,分别用容量法与恒重法测量样品的醇解度与挥发分含量。用光栅扫描近红外光谱仪采集样品光谱,光谱范围1 000～1 800 nm。样品光谱用卷积平滑、卷积求导、均值中心化与正交信号校正方法进行预处理后,与样品的醇解度与挥发分含量,采用PLS1定量校正方法建立近红外分析模型。醇解度与挥发分含量模型的校正相关系数R_C分别为0.976和0.981,校正标准偏差SEC分别为0.176和0.197,验证相关系数R_P分别为0.967和0.969,验证标准偏差SEP分别为0.202和0.193。方法具有速度快,操作方便的特点,分析结果满足PVA生产过程醇解度与挥发分含量的检测要求。     

乳腺癌的临床光谱检测

基于激光与生物组织的相互作用原理检测乳腺癌是目前国际研究热点。实验室自行开发研制的近红外乳腺检测仪, 采用780 nm的低频调制激光透照乳房,并在计算机控制下做二维扫描,对侧采用光电倍增管接收透射光信号,将其转化为电信号,实现了对乳腺癌疾病的检测。系统对光强信号采样后进行数据处理和成像,得到近红外光乳腺透照图像。该系统在中国医学科学院肿瘤医院进行了临床试验。共采集了50名患者100多个数据。其中恶性肿瘤患者34例,良性13例,其他3例。近红外诊断结果与患者同期的钼靶检测结果、超声检测结果和病理结果做了对照,正确率达到72.5%,介于超声(77.50%)和钼靶(71.88%)之间。说明近红外方法和所使用的样机对判断乳腺疾病有可行性,为近红外图像方法提供了新的研究思路。     

不确定度评估在中药近红外定量分析中的应用

采集六一散混合过程中样品近红外光谱,建立甘草酸含量近红外(NIR)偏最小二乘(PLS)定量模型。结果校正集相关系数r_cal=0.998 5,RMSEC=0.044 0 mg·g-1,预测集r_val=0.947 4,RMSEP=0.124 mg·g-1,表明近红外光谱法可作为六一散混合过程中甘草酸含量的快速测定方法。在定量模型建立的基础上,设计验证试验,采用由Liao等提出的基于蒙特卡罗仿真的方法,估计β-容度-γ-置信容许区间,并计算NIR定量分析不确定度,绘制不确定度轮廓。结果表明甘草酸含量高于1.56 mg·g-1时,测量不确定度在可接受范围(λ=±20%)内,表明所建不确定度评估方法可有效评价不同浓度水平下的甘草酸含量NIR定量模型的准确性和可靠性,可为其他中药NIR定量分析方法的不确定度评估提供借鉴。