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。     

光纤技术在近红外光谱仪中的应用

探讨了光纤在近红外光谱技术应用中光纤材料选择、能量损耗和使用注意事项等问题。通过把光纤与近红外光谱技术相结合,使得近红外光谱仪从实验室走向现场,可适用于军事恶劣、危险和复杂的环境。为在军事条件下近红外光谱技术的应用提供了更大的空间。     

近红外光谱法测定苜蓿中的叶含量

叶含量是一项对苜蓿的营养价值和家畜采食量、消化率都很重要的指标,目前常用的手工茎叶分离后测定叶含量的方法非常费时费力。利用近红外光谱分析技术(NIRS)对人工配制叶含量为15%～55%的41个苜蓿样品, 建立了苜蓿中叶含量的预测模型。用15,25, 35个定标样品分别建立的3个模型的RMSEP分别为1.02, 1.97, 0.51,RPD依次为5.50,2.85,25.93,外部验证的决定系数r2为0.978 9,0.984 4,0.998 9。结果表明,15个定标样品已经能够建立准确测定苜蓿叶含量的近红外预测模型,且模型的准确性随着数量增加而升高。     

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。     

基于近红外技术快速测定不同鲜肉中脂肪含量

随着畜禽肉和肉制品食用量的迅速增长,人们对肉品质量提出了更高的要求;对于肉制品,消费者最为关心是肉品质量, 当前中国对肉品品质在线检测方面的研究和应用则相对较少,尚无针对肉品品质在线无损检测开发的设备。也没能真正投入到肉品的生产加工过程。研究不同肉品脂肪的近红外快速检测模型。并采用标准化学方法进行差异分析。通过近红外技术对猪肉、牛肉、羊肉进行扫描,采用国标法(索氏提取法)对鲜肉脂肪含量进行化学值的测定,以PLS(偏最小二乘法)作为建模方法,并通过不同的光谱预处理手段分别建立了猪牛羊肉的近红外光谱参数与样品的脂肪含量之间的对应关系模型。结果表明,对于猪肉来说,选择4 260～6 014 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.955 6和0.961 6;对于牛肉来说,选择5 226～7 343 cm-1波段+一阶导+S-G所建的模型效果最好, 其校正相关系数和预测相关系数分别为0.923 5和0.942 7;对于羊肉来说,选择5 207～7 362 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.915 7和0.939 6;对于鲜肉来说,选选用波段为5 156～6 065 cm-1+二阶导+S-G所建模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.916 3和0.919 4。以上所有模型的校正相关系数均大于0.91,模型都具有较高的精密度,符合不同肉制品在实际生产的需求,具有分析速度快、检测成本低、分辨率高、无损的优点。     

近红外光谱法对甲醇柴油中甲醇含量测定

应用近红外光谱结合化学计量学方法实现了对甲醇柴油中的甲醇含量的定量分析。以实验室配制的32种不同浓度[浓度范围为2%～25.8%(φ)]的甲醇柴油溶液为研究对象,在4 500～7 000 cm-1光谱范围内,建立偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种定量分析模型。在建立SVM模型时,经过比较分析,径向基函数(radial basis function,RBF)作为SVM模型的核函数时可以获得更高的预测精度。最终获得甲醇含量的PLS, SVM和LS-SVM三种模型的预测相关系数R_P分别为0.985 9, 0.990 3, 0.998 9,预测均方根误差RMSEP分别为0.405 2, 0.356 3, 0.062 4,可以看出,三种预测模型都可以达到很好的效果,最优的预测模型是使用LS-SVM建模。研究结果表明,利用近红外光谱法结合化学计量学方法对甲醇柴油中甲醇含量的检测具有可行性,并可以达到很好的效果。采用近红外光谱技术结合化学计量方法对甲醇柴油中甲醇含量进行定量分析,也为近红外光谱技术快速无损检测甲醇柴油甲醇含量提供参考和应用价值。     

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。     

近红外漫反射光谱法测定麦冬的多糖含量

采用近红外光谱分析技术对麦冬多糖进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了一阶导数、二阶导数、平滑、散射校正等多种光谱解析手段,初步选择了建模波段,并结合偏最小二乘回归法对麦冬多糖进行了定标建模分析.结果表明,光谱经过一阶导数+标准乘性散射校正(MSC)+SG平滑处理,选取4 000～4 900,5 100～6 900,7 050～10 000 cm-1波段建模得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,R2,RMSEC,R2CV,RMSECV,主因子数分别为0.996,0.237,0.973,0.583,6.模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.968 8.     

甘草的红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱法对59份来自中国6个不同产地的野生和栽培甘草原药材及其提取物进行了分析研究。通过比较甘草原药材及其提取物与甘草的指标成分甘草酸和甘草苷的一维及其二阶导数光谱,发现1 100～1 000 cm-1范围内的峰是甘草多糖类成分的特征峰;1 318 cm-1是草酸钙的特征峰;1 745,1 386和1 612,1 512 cm-1分别是甘草酸和甘草苷的特征指纹峰;特征峰的强度可代表相应化学成分的含量。根据上述特征峰强弱对所有样品进行横纵向比较,结果显示：野生甘草特征峰强,相应指标成分含量高;栽培甘草特征峰弱,相应指标成分含量低;甘草药材质量与生长年限密切相关。     

Near Infrared Spectroscopy of Benzoic Acid Adsorbed on Montmorillonite

ABSTRACT

The adsorption of benzoic acid on both sodium and calcium montmorillonites has been studied by near infrared spectroscopy complimented with infrared spectroscopy. Upon adsorption of benzoic acid, additional near-infrared bands are observed at 8665 cm^?1 and assigned to an interaction of benzoic acid with the water of hydration. Upon adsorption of the benzoic acid on Na-Mt, the NIR bands are now observed at 5877, 5951, 6028, and 6128 cm^?1 and are assigned to the overtone and combination bands of the CH fundamentals. Additional bands at 4074, 4205, 4654, and 4678 cm^?1 are attributed to CH combination bands resulting from the adsorption of the benzoic acid. Benzoic acid is used as a model molecule for adsorption studies. The application of near-infrared spectroscopy to the study of adsorption has the potential for the removal of acids from polluted aqueous systems.     

PLS-BP法近外光谱同时检测饲料组分的研究

建立了用偏最小二乘(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对饲料样品同时测定水分、灰分、蛋白质、磷含量的预测校正模型.光谱数据用二阶微分及标准归一化处理(SNV),用PLS法将原始数据压缩提取前10个主成分与2个特征峰值作为12个输入向量,采用单隐层的反向传播人工神经网络(Back-Propagation Network,BP),确定中间层的神经元个数为23,初始训练迭代次数为1 000.PLS-BP模型对样品四个组分含量的预测决定系数(r2)分别为:0.995 0,0.998 0,0.999 0和0.967 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为:0.027 74,0.048 53,0.032 92和0.022 04.     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

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。     

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。     

近红外光谱在快速测定蛹虫草有效成分含量中的应用

采用偏最小二乘法(PLS)建立测定蛹虫草菌丝体中多糖、蛋白、虫草酸和腺苷含量的近红外光谱定量分析模型.选择了原始光谱建立蛹虫草菌丝体中腺苷和多糖含量的PLS定量分析模型,选择卷积光滑预处理后的光谱建立蛹虫草菌丝体中蛋白和虫草酸含量的PIS定量分析模型.测定蛹虫草菌丝体中多糖、蛋白、虫草酸和腺苷含量的最优PLS定量分析模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.0091.0.0222,0.0088和0.6520,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0079,0.0196,0.0087和0.5780.结果表明,测定蛹虫草菌丝体四种有效成分含量的定量分析模型稳健性好和预测精度高,在中药有效成分定量分析方面有很大的应用前景.     

短波近红外光谱法同时定量分析水溶液中葡萄糖、果糖和蔗糖

用通用紫外-可见分光光度计的短波近红外光谱区域(800～1 100 nm),测量了葡萄糖、果糖和蔗糖混合水溶液的近红外光谱,并用偏最小二乘方法建立了同时定量分析水溶液中葡萄糖、果糖和蔗糖的模型。用正交设计法配制了25个校正集样品和9个预测集样品,通过对校正集样品的建模和对预测集样品的检验,结果良好。对浓度范围分别在12.23～61.14 mg·mL-1,12.50～62.50 mg·mL-1,12.09～60.44 mg·mL-1的葡萄糖、果糖和蔗糖水溶液,校正集的相对标准偏差分别为1.43%,4.51%和1.59%,预测集的相对标准偏差分别为3.40%,3.73%和2.80%。该方法对同时定量分析多组分体系,具有简便、快速价廉、易于推广应用等优点。