用局部拟合主成分回归计算光度分析法测定黄连生物碱

针对具有样本数据非无匀分布和非线性特点的光度分析问题，提聘种局部拟合 主成分回归法，用于中药多组分计算测定。该方法根据待测样本与各已知样本光度 分析数据的欧式距离确定相应的权值，将部分权值较大的样本组成校正集，并用分 段线性拟合算法建立待测样本的校正预测模型，将其用于分析黄连的药根碱、巴巴 亭和小檗碱等三种生物碱，所得预测均方根误差分别为0.023,0.0400和0.052，优 于主成分回归法、偏最小二乘法以及人工神经元网络法所得结果。这表明，本方法 用于中药光度分析能获得较为准确的计算分析结果。     

偏最小二乘法用于铽、钍、铒的同时测定

偏最小二乘法用于紫外可见光度分析测定多组分间相互作用较显著的铽、钍、铒稀土体系得到较好的结果.考查了波长和间隔选取对计算精度的影响,与卡尔曼滤波法对比,证明了本法的优越性和广泛适用性.     

卡尔曼滤波分光光度法用于铌钽同时测定

自1979年 Poulisse 将卡尔曼滤波(Ka-lman filter,KF)用于光度分析以来,有关该法的应用研究渐多,其中包括有机混合物测定,而用于无机多组分分析尚少。作者将卡尔曼滤波与灵敏显色体系相结合,提出了无机多组分的灵敏度高选择性好的测定方法,收效甚好。     

校正变换矩阵法及其在五种芳香化合物同时测定中的应用

将目标变换因子分析中的自由浮动思想引入多元校正中,提出了一种新的多组分同时校正法——校正变换矩阵法。将该法应用于紫外分光光度法同时测定五种芳香族化合物,结果令人满意。与目标因子分析法和卡尔曼滤波法比较,本法具有更好的校正准确度。     

卡尔曼滤波荧光光度法用于混合萤光染料的同时测定

根据常规与同步荧光方法的特点,提出了卡尔曼滤波荧光分光光度分析法,对多组分萤光染料混合物进行同时测定,结果良好。该法既具有优良的选择性和较高的灵敏度,又具有一定的通用性,适于推广应用。     

模糊聚类-偏最小二乘算法应用于分光光度法同时测定铁、镍、钒、铜、钴

对铁(Ⅲ)、镍(Ⅱ)、钒(Ⅴ)、铜(Ⅱ)及钴(Ⅱ)五种金属离子分别与5-Br-PADAP在OP存在下且在pH 3.5的乙酸盐缓冲溶液中的显色反应进行了研究。结果表明,每一离子与5-Br-PADAP螯合物的吸收光谱严重重叠,使各元素的光度测定受到相互严重干扰。将模糊聚类-偏最小二乘算法应用于此反应体系的计算,使光谱重叠及光度分析计算中的校正模型的优化问题得到有效的解决。在最佳反应条件下并应用模糊聚类-PLS算法,可实现上述5种元素的同时光度测定。用5个模拟样进行回收率试验,5个元素的回收率结果在93.3%~105.5%之间。将此方法应用于原油样品中5种元素的测定,所得结果与AAS法所测得结果相符。     

遗忘因子法在盐酸氯丙咪嗪注射液紫外分光光度分析中的应用

随着计算机技术的日益普及和计算分光光度法研究的不断发展,多组分混合物的分光光度同时分析变得愈来愈简便,各种方法被不断开发并得以应用。遗忘因子法(Forgetting Factor Algorithm,FFA)是一种递推的适应最小二乘方法,它保留了     

小波包分析-减法聚类-RBF网络同时测定痕量铁、锰

提出一种解析分光光度吲时测定数据的小波色分析-减法聚类-RBF刚络新方法。该方法用小波包分析处理吸收光潜数据,滤除信号中的噪声;采用基于山峰函数的减法聚类算法,按照自适应聚类的结果构成预测各未知样的校正集,实现校准模型的优化;由此,使RBFM络在对未知样预测时能更有效地提取光潜数据中的特征信息,提高预测结果的准确性把该算法用于模拟汽油中铁、锰合成样预测,计算表明,该方法可以显著降低测定结果的相对误差,预测结果令人满意。     

遗忘因子法与其它计算方法在分光光度法中的应用研究

本文考查了常规最小二乘法、Ｐ－矩阵法、主成份回归法、偏最小二乘法、线性规划法、卡尔曼滤波以及遗忘因子法对安痛定注射液模拟样品的分析结果。从所得结果来看，遗忘因子法有一定的优点。     

农药残留快速检测中酶催化动力学分析的算法改进

本文对现有的农药残留快速检测中酶催化动力学分析法的算法进行了改进,以多点采样最小二乘法代替简单的两点法计算斜率,以光强值代替吸光度值来测量斜率。这些改进简化了计算,提高了分析结果的准确度,并在本研究所开发的便携式农残检测仪上得到了应用。     

一种基于免疫算法的新型因子分析算法

基于免疫算法的基本思想,提出了新的免疫主成分分析法(IPCA),该方法将免疫算法中抗体对抗原的消除运算应用于二维数据矩阵的正交分解,可得到矩阵的特征值和特征向量.结果表明,IPCA与传统的主成分分析法比较,对HPLC-DAD模拟信号的计算结果基本一致.对HPLC-DAD实验信号的解析结果表明,将IPCA与窗口因子分析技术结合比传统的WFA具有更强的解析能力.     

Simultaneous determination of penicillin and ampicillin by spectral fibre-optical enzyme optodes and multivariate data analysis based on transient signals obtained by flow injection analysis

A multicomponent detection system using optical biosensors and flow injection analysis is described. The analysis of mixtures containing penicillin and ampicillin was realised by evaluating dynamic measurements of Phenol Red spectra in penicillinase optodes in combination with a diode array spectrometer. A variety of optodes has been produced by changing the composition of the receptor gel and the working pH. A set of characteristic quantities (describing dynamic and static features) could be obtained for each optode. These were used to compare the predictivity of classical multivariate calibration methods as well as of an artificial neural network. In addition, different algorithms were applied for the evaluation of the spectral data in order to select the most appropriate method for feature extraction. In consequence, the information obtained from the multivariate calibration models was used to set up an optimal sensor array consisting of four optodes with different types of penicillinase at different working pH.     

主成份分析-偏最小二乘法分光光度法同时测定钴、镍、铜、锌四组份体系

用 PCA 及 PLS 分步处理分光光度数据,有效降低了计算的维数。以该法对不同酸度体系的5-Br-PADAP-钴、镍、铜、锌分光光度数据进行了处理,定量分析结果良好。     

通用模拟退火用于稳健多元分析校正

模拟退火是一种全局优化算法，具有跨越局部最优点的机制，最小一乘是一种较常用的最小二乘更为稳健的优化准则，更适用于可能偏离正态分布的实际数据集，本文探讨了用最小一乘为准则并利用模拟退火方法同时测定多组分体系的可能性。应用于2－3组分药物体系分析，获得了满意的结果，本文还探讨了改变步长提高模拟退火算法优化精度的方法。     

校正变换矩阵法及其在多组分直接同时测定中的应用

将目标变换因子分析中自由浮动技术引入多元校准中，提出了一种新的多组分同时校准法———校正变换矩阵法。该法用于四组分氨基酸人工混合样品分析，结果令人满意，通过与传统目标变换因子分析法比较研究，表明该法用于组分光谱严重共线的波长范围时，其校准能力大大优于传统目标变换法。     

卡尔曼滤波光谱法用于化学平衡研究

提出了光谱法与卡尔曼滤波及因子分析相结合的新方法以研究化学平衡,将复杂的化学平衡视为特殊的多组分混合体系,其中各物种在不同介质中存在相互的平衡,卡尔曼滤波及因子分析被用作有效的化学计量学分辨工具,从光谱数据中提取信息,已用于确定所存在的物种数目和浓度以及平衡常数,本文以部分三苯甲烷试剂为例确定其酸碱平衡常数。     

Multicomponent Analysis Of Environmental Matrices

Abstract

The paper reviews several modalities of multicomponent analysis, namely: multilinear regression by using single or multiple standards, non-linear optimization systems by using the Gauss-Newton or the Simplex methods and factor analysis, which have been used by the authors in recent papers.

These multicomponent methods have been applied to environmental samples by different analysis techniques, such as UV- visible spectrophotometry, fluorimetry, polarography-voltametry, simultaneous kinetic processes. monitoring of liquid-liquid extraction processes and HPLC (resolution of overlapped peaks). In this way, the advantages and limitations of the methodology of multicomponent analysis are shown.     

小波变换结合多维偏最小二乘方法用于近红外光谱定量分析

将小波变换和多维偏最小二乘法相结合用于近红外光谱定量校正模型的建立。首先将原始光谱进行小波变换分解，得到系列小波细节系数，通过选取一组受外界因素少、信息强的小波系数组成三维光谱阵，然后再采用多维偏最小二乘法建立校正模型。实验结果表明，该方法所建近红外校正模捌的预测能力更强，并更具稳健性。     

神经网络法用于多元混酸同时测定

利用多层神经网络误差反向传播算法处理酸碱电位滴定数据，求得出多元混合酸各组分的浓度，优化了神经网络的结构和参数，测定了三组分有机酸混合样品，结果良好，平均相对偏差ＲＳＤ≤４％。