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。     

反刍动物源肉骨粉的近红外漫反射光谱判别分析

为了探讨利用近红外漫反射光谱判别分析技术快速鉴别非反刍动物源肉骨粉中是否掺有反刍动物源肉骨粉的可行性,收集了来源于国内不同地区的不同种类的肉骨粉样本39个,其中猪、鸡肉骨粉各15个,牛肉骨粉5个和羊肉骨粉4个。通过在非反刍动物源猪或鸡肉骨粉中人为掺入0%～48%的反刍类动物源牛或羊肉骨粉,制备了252个肉骨粉的样本。利用FOSS 6500型近红外光谱仪获取样本光谱,WINISI软件随机选取180个样本作为校正集,72个样本作为独立的验证集。采用基于偏最小二乘回归法(PLS)的判别分析技术,建立了判别分析模型,利用独立的验证集对判别分析模型进行了验证,最优判别分析模型正确判别率为90%。结果表明所建立的判别分析模型可以对非反刍动物源肉骨粉中含有的反刍动物成分进行快速鉴别,但对反刍动物成分含量低于2%的肉骨粉样本,模型的判别精度还有待提高。文章结果为反刍动物源性肉骨粉的鉴别分析提供了一种有效的快速筛选方法。     

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。     

遗传算法在鱼粉中肉骨粉近红外光谱检测中的应用

为了研究近红外光谱模型的优化方法,提高模型的精度.利用遗传算法对64个掺加了肉骨粉的位粉样品近红外光谱进行变量筛选,采用偏最小二乘法回归建模.并用21个样品进行外部验证.遗传算法共选取310个波长变量,相对于全谱的1556个变壁减少了80%,与全谱范围的偏最小二乘法相比,交互验证相关系数(Rcv)从0.80提高剑0.90,交.巨验证均方根误差从5.22%降低到3.62%,预测相关系数(Rv)从0.91提高到0.96,预测均方根误差从3.85%降低到2.95%.模型的稳健性和预测精度都显著提高.试验结果表明遗传算法可以改善近红外光谱法预测鱼粉中肉骨粉含量的效果.     

涤棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及相关问题探讨（英文）

在废旧纺织品回收再利用中,纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象,采用便携式近红外(NIR)光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400～1 700和1 900～2 200nm光谱区域,100%棉和100%聚酯样品的光谱存在明显差异,并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移,经导数预处理后,基线漂移基本消除,斜线光谱呈现出正常光谱的特征。利用偏最小二乘(PLS)法结合一阶导数、S-G平滑、均值中心化和正交信号校正法,建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。为了验证模型的可靠性,选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测样品集外部检验法对模型进行检验,模型的RMSECV值0.002、校正集相关系数RC=0.998、预测相关系数RP=0.997、预测标准差SEP=1.121,模型预测正确率可达97%。对模型进行匹配样本t检验结果显示,NIR方法与国家标准方法无显着性差异。NIR预测值与重量法测定值误差在±3%以内时,二者的一致性在90%以上,当误差在±5%以内,二者的一致性在95%以上,分析时间小于10s。因此,利用近红外技术结合所建模型可以快速、准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。     

粉末样品颗粒大小对花椒挥发油近红外光谱定量预测的影响研究

为了快速有效评定花椒质量等级,应用近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法,对141份花椒样品粉碎成八种不同颗粒大小的粉末,对近红外光谱分别建立挥发油含量预测模型,当粉末样品颗粒大小为40目时,建立的模型最优,交叉验证测定系数r2141为0.9364,交叉验证误差均方根RMSECV141为0.421。使用105份40目粉末样品近红外光谱所建立的模型对36份样品的预测集进行预测,光谱预处理采用Meancentering vector normalization,谱区在6100.1~5774.2cm-1及4601.6~4424.2cm-1,则预测测定系数r326为0.9862,预测集验证误差均方根RMSEP36为0.192,预测相对标准差RSD36为4.95%,预测相对分析误差RPD36为8.517。研究结果表明,对花椒进行近红外光谱扫描前,粉碎到40目时所建立的近红外光谱模型最佳,使用近红外光谱技术快速有效检测花椒挥发油含量是可行的。     

有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

介绍了运用有监督主成分回归法建立近红外光谱定量分析模型的原理和方法.利用该方法先进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择,达到降低光谱数据维数的目的,然后建立数学模型,并用其分析预测集样品.文中以66个小麦样品为实验材料,随机选择其中40个样品建立小麦样品中蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,首先优选出4个波长点:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用这4个波长点处光谱信息建立主成分回归模型预测26个样品的蛋白质含量,其结果与凯氏定氮法分析结果的相关系数为0.991,平均相对误差为1.5%.该方法从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息,实现了"少而精"的波长点选择,对建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,同时对指导专用近红外分析仪器设计中波长点的选择等方面都有一定的意义.     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

毛竹化学成分光谱分析的快速建模方法研究

研究了毛竹综纤维素和木质素含量近红外光谱定量分析方法的建立。选用不同竹龄、纵向和横向部位的54个竹材粉末样品,用湿化学方法测定其综纤维素和木质素含量。在综纤维素和木质素含量的分布范围内,从低值、中间值和高值中挑选11个代表性样品,11个样品按预定比例混合得到21个混合样品,混合样品的综纤维素和木质素含量计算得到,再挑选22个目标成分含量不同的样品组成54个样品的校正集。用偏最小二乘法分别建立样品综纤维素含量、木质素含量和近红外漫发射光谱之间的相关模型。结果表明,综纤维素含量的预测模型的相关系数(R_p)为0.92,标准偏差(SEP)为1.04％;木质素含量的预测模型的R_p为0.93,SEP为0.91％,与常规方法建立的模型预测精度相似。说明利用样品混合的方式可快速增加校正集样品的数量、改善校正集样品的分布状况,继而建立稳定可靠的近红外定量分析模型。     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

基于近红外光谱技术的钢结构防火涂料品牌鉴别方法研究

为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别,提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器,通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线,并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析,前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%,以PC1,PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图,对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型,用余下5个品牌的各5个样品,共计25个样品进行外部验证,通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值,实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌,并为市场规范提供技术参考。     

近红外漫反射光谱法测定川藏道地药材菥蓂子中黑芥子苷含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川藏道地药材菥蓂子中指标成分黑芥子苷含量的方法。对黑芥子苷含量在1.962%～3.917%范围的不同来源的菥蓂子,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。当采用最大最小归一化法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r)为0.989 8,校正集标准偏差(SEC)为0.023 3, 预测集标准偏差(SPE)为0.111 2。该方法快速简便,适合于重要指标成分的快速分析。     

近红外漫反射光谱法测定川西高原产沙棘中异鼠李素含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川西高原产沙棘中异鼠李素含量的方法。对异鼠李素含量在0.1%～0.8%范围内的川西高原产沙棘, 采用SiO₂拌样法,测定其在 12 000～4 000 cm-1的近红外吸收光谱, 采用偏最小二乘算法建立了校正模型, 比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用消除常数偏移量处理方法时能最有效地提取光谱中的有效信息, 此时校正集相关系数(r2)为0.739 8, 校正集标准偏差(SEC)为0.107, 预测集标准偏差(SEP)为0.073。该方法与传统方法相比更加快速简便。     

近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿草颗粒营养价值

研究旨在探讨利用紫花苜蓿草颗粒样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其营养价值的校正模型。采集22份全株草颗粒、19份茎颗粒、19份叶颗粒共60份紫花苜蓿草颗粒样品,其中建模样品45份,检验样品15份。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术(FT-NIRS)采集各实验样品的近红外漫反射光谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立了紫花苜蓿草颗粒粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的预测模型。3个预测模型的校正模型建模效果均较好,其交叉检验相关系数(R_CV)为0.964 10～0.968 87,交互验证的残差均方根(RMSECV)为0.80%～2.59%。用15个检验样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.966 9～0.974 3,外部验证的残差均方根(RMSEP)为0.85%～2.07%。所建模型的交叉检验和外部检验RPD均大于3,表明近红外光谱分析技术可以准确地预测紫花苜蓿草颗粒的营养价值。     

杉木综纤维素和木质素的近红外光谱法测定

用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误差分别为0.10和0.28。结果表明,近红外光谱法可以快速分析木材中综纤维素和木质素含量。     

应用近红外光谱技术定量分析杂交玉米纯度的研究

利用近红外光谱分析技术结合定量偏最小二乘法对农大108玉米的纯度进行了定量测定,首先通过在农大108杂交种子加入不同量的母本178种子,获得纯度60%~100%范围内的样本123份,然后测定粉碎后样本的光谱,根据2:1的比例划分建模集和检验集。结果表明:6 000~10 000 cm-1为适宜的建模光谱范围,主成分为8时,建模集内部交叉验证的决定系数达96.61%、校正标准差(SEC)2.15%,平均相对误差(RSD)2.04%;检验集的决定系数达到97.67%,校正标准差(SEP)1.78%,平均相对误差(RSD)1.94%。采用该方法建模时,采用不同比例的建模样品和检验样品,建模集平均决定系数为96.21%,校正标准差2.29%,平均相对误差为2.81%。检验集的平均决定系数为95.75%,预测标准差2.23%,平均相对误差为2.73%,进一步证明模型的稳定性。     

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。     

基于近红外光谱与支持向量机的纸浆卡伯值在线测量

提出了用近红外光谱漫反射技术和支持向量机建模方法实现纸浆卡伯值在线测量的新方法。采集45份松木浆样品的近红外漫反射光谱,选择各样品15个振动吸收峰对应的吸收率,采用动态独立分量分析(DICA)对输入样本数据进行特征提取,建立基于支持向量机(SVM)的纸浆卡伯值预测模型。45份样品中选择35份组成校正集,另10份作为预测集对模型进行验证。基于支持向量机的纸浆卡伯值预测模型外部验证均方差和确定系数分别为0.26和0.93;基于线性回归的纸浆卡伯值预测模型外部验证均方差和确定系数分别为0.45和0.81。研究结果不仅表明纸浆卡伯值近红外测量方法的可行性和有效性,而且验证了基于支持向量机的纸浆卡伯值预测模型比线性回归模型具有更高的准确性和鲁棒性。