基于粒子群算法的波长选择方法用于苹果酸度的近红外光谱分析

采用便携式近红外光谱分析仪,对苹果样品进行扫描获得光谱数据,运用偏最小二乘法结合基于粒子群算法的波长选择方法对苹果试验数据进行多元统计分析,建立数学模型,利用该模型对苹果酸度进行了预测。对于基于粒子群算法和全谱偏最小二乘方法,校正集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为0.9880和0.9553,校正均方根误差分别为0.0197和0.0388;预测集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为0.9833和0.9596,预测均方根误差分别为0.0193和0.0304。与全谱偏最小二乘法相比,基于粒子群算法的偏最小二乘法,不仅较大地减少波长变量而降低计算量,而且也较大地提高了模型性能而增强了模型预测的准确性。该方法可建立较好的定量分析模型,能广泛应用于现场或野外苹果酸度的快速分析。     

应用GA-DOSC算法消除果皮影响近红外漫反射光谱分析苹果硬度的研究

通过偏最小二乘法(PLS)分别建立去皮前后苹果硬度的近红外回归模型.采用光谱附加散射校正(MSC)、微分处理(Derivative)、直接正交信号校正(DOSC)等预处理方法和基于遗传算法(GA)的有效波段选择方法来消除果皮对模型精度的影响.结果表明,苹果果皮对近红外光谱分析模型的预测能力有很大影响,但仅通过常规的光谱预处理方法(MSC、Derivative)很难有效消除.文章提出的遗传算法结合直接正交信号校正(GA-DOSC)方法能有效消除果皮的影响,不但使所建模型的波长点和最佳主因子数分别由1480和5降到36和1;其相关系数r由0.753提高到0.805,更重要的是模型的预测相对误差RSDp从16.71%显著下降到12.89%,并接近采用苹果果肉建模的预测性能(12.36%),达到了对苹果硬度的近红外无损检测要求.     

苹果果胶活性寡聚半乳糖醛酸的分离制备及其ESI-MS分析研究

苹果果胶多糖经脱酯化得到果胶酸, 以果胶酸为底物通过酶解得到聚合度为2～8的果胶寡糖混合物, 并运用阴离子交换柱层析对果胶寡糖混合物进行了分离制备. 结果表明, 以果胶酸为底物在40 ℃酶解反应1 h为最佳酶解条件得到果胶寡糖混合物, 经分离制备得到聚合度为2～5的寡聚半乳糖醛酸单体, 总得率为37%, TLC和ESI-MS检测其纯度为92%以上. 运用ESI-MS分析寡聚半乳糖醛酸时发现除单体的分子离子峰外, 还存在二聚体的分子离子峰, 并对二聚体的存在进行了确认.     

杏,苹果花内蜜腺几种糖和酶的研究

通过对不同花期杏、苹果花内蜜腺的糖含量和酶活性的研究,结果表明两种蜜腺可溶性糖的主要成分是葡萄糖,其外输出量均在盛花期达到最大;不同花期两种蜜腺蔗糖酶、α,β-淀粉酶和过氧化物同功酶活性的变化具有一定规律性,并讨论了两种蜜腺糖含量和酶活性的相对差异及其相关性。     

基于X射线图像的苹果体积在线快速测算

利用X射线二维图像的每个灰度值的负指数与厚度成正比的关系,在实验参量设置一定的条件下,计算出苹果的衰减系数;建立苹果体积数学预测模型,计算出苹果的体积。实验结果表明,X射线能量衰减与苹果厚度符合指数规律,回归相关系数R2μ=0.9932,衰减系数μ-m=0.0114;完整苹果真实体积与计算体积相关系数R2ν=0.9809,预测相关系数r2=0.9203,因此模型具有良好稳健性和预测性。     

苹果产地差异对可溶性固形物近红外光谱检测模型影响的研究

为更好地利用近红外光谱预测苹果可溶性固形物含量,减少产地差异对近红外光谱检测模型的影响,以4种不同产地的富士苹果为研究对象,采用基于x-y共生距离的样本划分方法分别对不同产地的苹果选取代表性样本作为校正集,利用偏最小二乘算法,建立和比较单一产地和混合产地下的苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型,并结合竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)对苹果可溶性固形物的建模变量进行筛选。相比单一产地和其它混合产地模型,混合所有4种苹果产地的校正集样本建立的模型取得了最好的预测结果,另外,结合CARS-SPA筛选的16个特征波长,模型得到了进一步简化,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.978和0.441°Brix。结果表明,利用多个产地的苹果样本建立的混合模型,结合有效特征波长,可提高对苹果可溶性固形物含量的预测精度,减小产地差异对可溶性固形物近红外光谱检测的影响。     

苹果与土壤中虱螨脲残留的超高效液相色谱快速分析方法研究

建立了简便、快速、灵敏的测定苹果和土壤中虱螨脲残留的超高效液相色谱分析方法。样品采用乙腈提取,提取液经盐析后无需净化,将上清液浓缩复溶,过膜后直接上机测试。试样采用BEH C18(50.0 mm×2.1 mm,1.7μm)色谱柱分离,甲醇-水(60∶40)为流动相等度洗脱后,紫外检测器检测,检测波长为255 nm。结果表明,虱螨脲在0.025~2.5 mg/L浓度范围内线性关系良好,相关系数为0.999 7。在0.05~0.5 mg/kg加标浓度范围内的平均回收率为84.5%~98.7%,相对标准偏差(RSD)为0.7%~6.1%,方法的检出限为0.01 mg/kg。     

QuEChERS净化GC/ECD测定苹果和柑橘中4种常用杀螨剂残留

采用QuEChERS方法净化,建立了气相色谱法/电子捕获检测器(GC/ECD)同时检测苹果和柑橘中四螨嗪、虫螨腈、溴螨酯和哒螨灵残留的分析方法。苹果和柑橘样品用乙腈提取,适量C_(18)填料和无水MgSO_4净化提取液,GC/ECD检测,基质匹配标准溶液外标法定量。四螨嗪、哒螨灵在0.02~2.0 mg/L浓度范围内,虫螨腈、溴螨酯在0.004~0.5 mg/L浓度范围内的线性关系良好,相关系数(r)均大于0.99,定量下限(LOQs)为0.001~0.02 mg/kg。苹果和柑橘样品中4种杀螨剂的平均加标回收率(n=6)为76.4%~111.8%,相对标准偏差(RSDs)不超过13.4%。该方法简便、快速,能够满足苹果和柑橘中上述4种杀螨剂残留同时检测的需要。采用该方法测定了4种杀螨剂在苹果和柑橘中的残留量,结果满意。     

固相萃取-高效液相色谱法同时测定苹果中残留的克菌丹和灭菌丹

采用硅镁吸附剂和硅胶作吸附剂,建立了固相萃取-高效液相色谱法同时测定苹果中残留的克菌丹和灭菌丹的分析方法。研究了甲醇-乙腈-水(含0.1 mmol/L乙酸-乙酸钠缓冲溶液（pH 3.80）)三元体系下克菌丹和灭菌丹的最佳分离条件,在波长210 nm下检测,克菌丹和灭菌丹的线性范围为0.40～8.00 mg/kg,线性相关系数均大于0.9999;最低检出限克菌丹为0.27 mg/kg、灭菌丹为0.20 mg/kg;保留时间的相对标准偏差（RSD）≤0.60%。苹果样品中3个添加水平的平均加标回收率为克菌丹69.3%～106%,RSD为3.7%～4.7%;灭菌丹101%～108%,RSD为1.3%～5.4%。     

用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间, GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型。遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数r_c和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.334 6,预测时的相关系数r_p和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.384 2。与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化：其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。