发酵乳酸度近红外光谱快速检测方法的研究

利用近红外光谱技术对发酵乳酸度进行快速分析检测。采用电位滴定仪法测定71批次含活乳酸菌发酵乳样品的酸度实测值,并同时扫描得到近红外光谱数据。以校正集均方根误差（RMSEC）、预测集均方根误差（RMSEP）、交互验证均方根误差（RMSECV）及其相关系数Rc、Rp、Rcv为评价指标建立最优的酸度定量模型。利用模型对10批次含活乳酸菌发酵乳样品的酸度进行预测。结果表明,优化后的模型,其RMSEC、RMSEP、RMSECV及其相关系数Rc、Rp、Rcv分别为3.27、4.39、4.84,0.946 2、0.922 5、0.877 8。经外部验证后,该模型酸度预测值和实测值的最大相对误差为6.76%,满足不超过10%的要求。说明模型具有良好的预测性能,可用于发酵乳中酸度的快速检测。     

短波近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型。所建校正模型相关系数(Corr.Coeff.)达到0.99986,校正集均方根误差(RMSEC)为0.00225,预测均方根误差(RMSEP)为0.00137,模型通过交互验证检验,得出PLS因子数为4时预测残差平方和(PRESS)和交互验证均方根误差(RMSECV)最小。用所建模型测定样品与气相色谱分析结果相对误差不大于0.81%。实验结果表明该方法准确性、稳定性好、精密度高。     

近红外光谱结合偏最小二乘法用于纯茶油中掺杂菜籽油和大豆油的定量分析

采用偏最小二乘法(PLS)建立了油茶籽油中掺杂菜籽油和大豆油的近红外光谱定量检测模型。配制不同比例(0～100%)的油茶籽油和菜籽油、油茶籽油和大豆油混合样品共256个,采集样品在10000～4000cm-1范围内的近红外透反射光谱,模型采用交互验证和外部检验来考察所建立模型的可靠性,不需进行任何光谱预处理,所建立的PLS模型相关系数为0.9997,训练集的交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.504,预测集的预测均方根误差(RMSEP)为0.66。应用建立的模型对未知样品进行预测,并对预测值和真实值进行比较,在掺杂油含量为2.5%～100%之间范围内准确可靠,研究结果表明,采用近红外光谱技术可以实现纯茶油中菜籽油和大豆油掺杂量检测。     

粒度对烟末总糖、总氮和烟碱含量 NIR预测值的影响

考察了粒度对烟末总糖、总氮和烟碱含量近红外(NIR)预测值的影响。结果表明,在20~100目范围内,随着粒度的降低,烟末总糖、总氮和烟碱含量的NIR预测值与其化学测定值的相对误差逐渐减小。当烟末粒度≥40目时,其预测误差<5%,RSD<8%。因此,应用近红外光谱分析技术预测烟末样品中总糖、总氮和烟碱含量时,样品粒度在40目以上才能保证预测数据的准确性和精密性。     

基于近红外光谱的卷烟配方结构识别

采用近红外光谱仪分析烟末样品,并用偏最小二乘法分析近红外数据,研究了不同配方结构的烟丝与近红外光谱的关系,建立了4个不同配方的识别模型。结果表明:梗丝与叶丝配方模型具有较好的预测准确性,对不同批次的样品预测均方根误差小于0.9%,平均相对误差在7.6%以下;在4丝配方中,对梗丝、膨胀烟丝和再造烟丝的预测准确度较低,其平均相对误差在10%左右。     

基于NIR-PCA-SVM联用技术的烤烟烟叶产地模式识别

为了更准确地对烟叶样品进行产地模式识别,检测了云南、河南、安徽、福建、贵州、吉林6省2010年生产的402个初烤烟叶样品的总糖、还原糖、总氮、烟碱、总氯、总钾含量,同时进行了近红外( NIR)光谱扫描,利用主成分分析( PCA)法和支持向量机算法(SVM)建立了烟叶产地模式识别模型,并对云南、河南、安徽、福建、贵州、吉...     

声光可调-NIR法预测烟草中的总烟碱、总糖、还原糖和总氮

采用声光可调(AOTF)-近红外光谱(NIR)仪和Unscrambler化学计量学光谱分析软件,通过旋转扫描的方式测定了534个不同年份、不同地区、不同等级国产烤烟烟叶样品的NIR,采用PLS1建立了测定烟草中总烟碱、总糖、还原糖和总氮的校正模型,并用这些模型对41个未知烤烟烟叶样品进行了预测。结果表明:总烟碱、总糖、还原糖和总氮含量的NIR预测模型的决定系数R2分别为0.9869、0.9851、0.9733和0.9721,预测的平均相对偏差分别为4.21%、2.23%、2.91%和3.60%。AOTF-NIR技术适用于烟草中总烟碱、总糖、还原糖和总氮含量的快速分析。     

近红外光谱分析法快速测定稻谷常规化学指标

采集150份有代表性的我国南方地区稻谷样品的近红外光谱,用偏最小二回归分析法(PLS),建立了稻谷的水分、直链淀粉、蛋白以及胶稠度的近红外定量分析模型,并对30份预测集样品进行了验证。水分、直链淀粉、蛋白以及胶稠度的校正集模型的决定系数所(R2)分别为0.990 3、0.560 3、0.913 2以及0.678 0,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.372 8%、1.456 9%、0.305 4%以及5.031 5%;验证集标准预测偏差(RMSEP)分别为0.382 5%、1.465 0%、0.510 0%以及5.052 1%。结果表明,近红外光谱分析法可以满足快速分析的要求。     

近红外光谱法检测婴幼儿营养米粉蛋白质含量

以160个婴幼儿营养米粉为样品,应用近红外光谱技术和偏最小二乘法建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外模型。比较了2、3、4、5、6、7、8 mm不同装样厚度(即光程)下样品近红外光谱的稳定性,通过样品光谱在不同波数下的标准差选定了5 mm为最佳的装样厚度;比较了变量标准化、导数、多元散射校正和9点平滑预处理方法对模型建立的影响,根据模型的相关系数和均方根误差确定了最佳的预处理方法,为变量标准化、一阶导数和9点平滑,预处理后的光谱数据结合国标方法测定的蛋白质含量建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外定量分析模型,定标集和验证集相关系数分别为0.9856、0.9841,均方根误差分别为0.2431%、0.2456%,对已建立的近红外光谱定量分析模型进行了外部样品验证,预测准确度达到96%,验证结果证明了近红外检测技术与国标方法一致性较好,速度快且不需要样品前处理,在婴幼儿营养米粉蛋白质含量分析中具有广泛的应用价值。     

近红外光谱技术检测石榴汁酸度的研究

目的:研究石榴汁酸度的近红外光谱检测技术。方法:实验以不同产地的石榴汁样品为对象,对其近红外光谱数据进行预处理和通过主成分分析法提取光谱特征后,采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的三个参数进行优化,建立了石榴汁酸度近红外光谱检测的模型。结果:所建的模型对验证集预测的决定系数为0.9928,均方根误差(RMSE)为0.01359,模型预测性能良好。结论:近红外光谱技术能用于石榴汁酸度的定量检测。     

基于近红外漫反射光谱技术的小麦蛋白质含量检测

收集来自国内3个主要小麦生产省份的小麦样品共73份,应用近红外光谱漫反射技术结合化学计量学方法建立小麦蛋白质含量的近红外光谱定量模型,并对模型的稳定性和可靠性进行评价。结果表明,光谱预处理的最佳条件为:Savitzky-Golay平滑+一阶导数处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立模型,校正集(Rc)和预测集相关系数(Rp)为0.936和0.925,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.23和0.28,表明模型准确可靠,可应用于小麦蛋白质含量的快速无损检测。     

基于近红外光谱技术的小麦粉灰分含量检测方法研究

采用近红外光谱技术建立小麦粉灰分含量的快速检测方法。使用两种不同的近红外光谱仪器采集小麦粉的近红外光谱数据,以常规分析法的测定值作为建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归分析法建立小麦粉灰分的定量分析模型,比较两种不同的近红外光谱仪器扫描的小麦粉近红外光谱图对模型的影响。结果表明,MicroNIR-1700近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为90.69,均方根误差(RMSECV)为0.031 2,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.021 7;VERTEX70傅里叶变换近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为89.40,均方根误差(RMSECV)为0.035 0,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.036 6。两种仪器都能用于小麦粉光谱采集,并进行灰分含量快速检测,MicroNIR-1700在小麦粉灰分检测方面有更好的应用。     

烟草中淀粉近红外光谱变量的筛选及校正模型的建立

为提高校正模型的预测精度,以烟草中淀粉近红外光谱(NIR)校正模型为研究对象,分别利用全光谱波段(FS)、方差光谱(VS)筛选光谱变量和遗传算法(GA)筛选光谱波长,结合偏最小二乘法建立校正模型(FS+PLS、VS+PLS和GA+PLS),并对100个初烤烟叶样品进行了预测。结果显示:①FS+PLS(变量数1557个)、VS+PLS(变量数781个)和GA+PLS(变量数72个)3种校正模型的决定系数R_c2、交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.9764、0.433,0.9871、0.332和0.9885、0.314。②与FS+PLS和VS+PLS模型相比,GA+PLS模型的光谱变量数分别减少为FS和VS变量数的4.62%和9.22%,主因子数由15降至12,R_c2明显提高,RMSECV显著降低。③FS+PLS、VS+PLS和GA+PLS模型对100个初烤烟叶样品的预测结果显示,R_p2、预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9652、0.780,0.9843、0.501和0.9853、0.496,预测值与其对应的化学检测值之间通过配对T检验,显著性Sig.值、T值和平均相对误差(%)分别为0.271、1.107、17.48%,0.973、0.034、13.13%和0.722、0.357、13.12%,3种方法所建立校正模型的预测值与检测值之间均无显著性差异,模型预测精度(RSD)分别为10.34%、6.98%和4.76%。基于逐步优化光谱信息法建立的GA+PLS校正模型的预测精度优于FS+PLS和VS+PLS模型,该方法对于提高复杂化学体系模型的精度有参考意义。      

傅里叶近红外光谱法快速检测魔芋葡甘聚糖中掺假羧甲基纤维素含量

采用傅里叶近红外光谱检测魔芋葡甘聚糖中羧甲基纤维素掺假比例,以基线校正、平滑、矢量归一化、一阶求导和二阶求导法对光谱进行处理,利用偏最小二乘法建立了相应的数学模型,并通过交互验证和外部验证检验了鉴别模型的预测精度和可靠性。所建立的校正集模型的决定系数R_c~2值为0.933~0.997,校正均方根误差范围为7.64%~1.56%;结合验证集模型的决定系数和均方根误差确定以一阶导数(5平滑点)处理光谱,所得模型预测效果最佳,模型的预测均方根误差为8.37%;校正模型中羧甲基纤维素在魔芋葡甘聚糖中掺假水平的预测值和实际值的相关系数为0.9905。结果表明,近红外光谱结合化学计量法在有效、快速、准确地定量检测魔芋葡甘聚糖中掺假羧甲基纤维素的可行性。     

利用近红外光谱技术建立国内外烤烟化学成分模型的可行性实验

利用采用近红外光谱技术,把国内与国外烤烟混合,建立了近红外光谱(NIR)与烤烟主要化学成分之间的定量回归模型,并进行预测检验.结果表明国内与国外烤烟混合建模可行,而且预测值与化学值接近,模型准确度较好,可以用在大批量国内外样品的检测上.     

近红外光谱法快速测定干姜中6-姜酚的含量

目的采用近红外光谱技术建立干姜中6-姜酚的定量模型。方法以超高效液相色谱法(UPLC),分别测定样品中6-姜酚含量,作为参考值,采用漫反射模式采集近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立光谱信息与6-姜酚含量的快速测定方法。结果 6-姜酚校正集的相关系数校正集决定系数(Rc2)为0.9902,校正集均方根误差(RMSEC)为0.0174,预测集均方根误差(RMSEP)为0.0284。结论所建方法简便、快捷、环保、测量数据可靠,可用于大批量干姜样品的快速分析。     

利用近红外光谱进行婴幼儿乳粉中营养物质含量的快速检测

婴幼儿乳粉的质量和安全日益受到人们的关注,研究了利用近红外漫反射光谱进行乳粉中各类营养物质含量的快速无损检测的适应性。以156个乳粉样本作为样本集,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和KNN保形映射(KNN-KSR)算法建立含量范围分别为14.5%~23.1%(蛋白质、脂肪)、(5.6~9.2)mg/g(钙)、(1.29~10.2)mg/100 g(锌、V_(B2))、(0.34~1.47)mg/g(Vc)的营养物质近红外定量分析模型。PLSR与KNN-KSR预测各类营养物质含量的平均相对误差分别小于5%与3%,2种方法对Vc的预测误差最大。不同光谱预处理方法所得结果显示一阶导预处理结果更为理想,可使每种营养物质的预测平均相对误差降低0.1%以上。将样品按照Vc浓度的量级划分为2个区间分别建立模型,平均相对误差较整个浓度区间建模结果减小1%以上。利用PLSR与KNN-KSR方法基于近红外光谱信息可快速预测乳粉中不同浓度量级的营养成分,KNN-KSR的预测效果更佳。为获得准确的预测结果,建议采用同量级浓度样品建立乳粉营养成分的近红外定量模型并分浓度区间进行应用。     

近红外光谱技术应用于云芝蛋白含量的定量分析

应用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立测定真菌云芝中蛋白含量定量分析模型.所建立的模型经过i选择最有效的光谱预处理方法,光谱区域和最适主因子数使模型最优化.实验结果表明:采用傅里叶变换在1330 nm～725 nm光谱区域,主因子数为6,建立的模型最优.模型校正集的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.010,交互验证所得校正集样品中的蛋白含量的预测值与真实值间相关系数(Rv)为0.968;应用此模型对预测集样品中的蛋白质含量进行预测,得到预测均方根误差(RMSEP)为0.009,预测集的相关系数(Rp)为0.990.     

近红外光谱法测定面粉的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质含量

应用近红外光谱技术结合不同的定量分析方法建立面粉4种组分的快速定量模型。国标法测定68种面粉样品的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质的含量,并采集其近红外漫反射光谱图。选取58个校正集和10个验证集样品,通过马氏距离法剔除异常样品后,对比17种光谱预处理方式所建立的基于全光谱的偏最小二乘法(partial least squares,PLS)定量模型效果,在最佳预处理方法的基础上,采用向后区间偏最小二乘法(Backward interval PLS,BiPLS)筛选特征光谱,进一步得到最佳定量模型。结果表明,所建立的模型校正集相关系数Rcv均大于0.9650,内部交叉验证均方根误差均小于0.328;验证集相关系数均大于0.9926,预测均方根误差均低于0.383。因此,模型具有较好的准确性和稳定性,能应用于面粉的多指标快速检测。     

近红外光谱分析技术在泡芙水分测定中的研究

水分含量快速测定是保证泡芙制作品质的重要需求。利用IAS Online-S100型在线近红外光谱分析仪,采集了130个建模集样品和30个验证样品的近红外光谱,结合光谱预处理和偏最小二乘法建立泡芙水分定量分析模型。研究结果表明,采用移动窗口平滑（平滑点数为11）+SNV法进行光谱预处理,主因子数为9的条件下,模型的决定系数R2、校正集均方根误差（RMSEC）、交互验证均方根误差（RMSECV）和预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.88、0.49%、0.55%、0.57%。模型的预测误差在±1.3以内,精度满足工厂的使用需求。