基于近红外光谱法的定量分析模型快速预测蕨菜中总黄酮的含量

采用近红外光谱法结合偏最小二乘法构建蕨菜中总黄酮含量的快速无损测定方法。取蕨菜样品140份,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集4 000～11 500 cm^-1波段内近红外光谱,以一阶导数预处理原始光谱,设置主因子数为10,在6 100～7 500 cm^-1和5 400～6 000 cm^-1波段内建模。结果表明：校正集定量分析模型的校正均方根误差(RMSEC)为0.078,交叉验证决定系数(R²)为0.991 9;验证集定量分析模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.125,R²为0.984 1,说明所建模型性能较优。分别以定量分析模型和紫外-可见(UV-Vis)分光光度法分析完全外部验证集样品,预测回收率(预测值和测定值比值的百分数)接近100%,说明所建模型的预测准确度较高,可用于蕨菜中总黄酮的快速、准确测定。     

应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测北大核心CSCD

应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学,研究成熟期猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。在室温(24±2)℃下,采集猕猴桃赤道区域不同测试部位在4 000~10 000 cm^(-1)范围内的光谱数据,用基于平滑处理、归一化及基线校正的组合式处理方法对原始光谱进行预处理;另应用偏最小二乘(PLS)法、主成分回归法和多元线性回归法等方法分别建立猕猴桃硬度、可溶性固形物含量(SSC)的校正模型。结果表明:采用组合预处理方法和PLS法建立的校正模型精度最高;硬度校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.976 5,0.548 3,0.943 2,0.612 7;SSC校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.916 6,0.539 6,0.901 2,0.619 0;试验结果验证了本法的可行性。     

葡萄籽多酚大孔树脂纯化过程的近红外光谱快速检测

采用近红外光谱透射法,对葡萄籽提取液大孔树脂层析过程多酚含量进行快速无损测定.以FolinCiocalteus比色法为对照方法,运用偏最小二乘法(PLS)建立定量校正模型,测定大孔树脂洗脱过程葡萄籽多酚浓度变化.该模型相关系数R2达到0.9995,校正集误差均方根(RMSEC)和预测集误差均方根(RMSEP)分别为0.713和2.67,校正集相对偏差(RSEC)和预测集相对偏差(RSEP)分别为2.39％和8.48％.本方法快速、有效、无损,可用于葡萄籽多酚柱层析纯化过程检测和质量控制.     

应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测

应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学,研究成熟期猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。在室温(24±2)℃下,采集猕猴桃赤道区域不同测试部位在4 000~10 000 cm~(-1)范围内的光谱数据,用基于平滑处理、归一化及基线校正的组合式处理方法对原始光谱进行预处理;另应用偏最小二乘(PLS)法、主成分回归法和多元线性回归法等方法分别建立猕猴桃硬度、可溶性固形物含量(SSC)的校正模型。结果表明:采用组合预处理方法和PLS法建立的校正模型精度最高;硬度校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.976 5,0.548 3,0.943 2,0.612 7;SSC校正集相关系数R_c、均方根误差RMSEC和预测集相关系数R_p、均方根误差RMSEP达到了0.916 6,0.539 6,0.901 2,0.619 0;试验结果验证了本法的可行性。     

NIRS快速测定管花肉苁蓉提取物中四种苯乙醇苷的含量

建立管花肉苁蓉提取物中四种苯乙醇苷(松果菊苷、管花苷A、毛蕊花糖苷、异毛蕊花糖苷)的近红外光谱定量分析模型,以快速评价管花肉苁蓉提取物的质量。以HPLC法测定管花肉苁蓉提取物中四种苯乙醇苷的含量作为参考值,采用近红外光谱法(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立管花肉苁蓉提取物中四种苯乙醇苷成分的定量分析模型,并对模型进行验证。结果表明：松果菊苷、管花苷A、毛蕊花糖苷、异毛蕊花糖苷定量分析模型的最佳光谱预处理方法分别为：SNV+SG+FD、MSC+FD、SNV+SD、MSC+SD,校正相关系数(R²c)分别为0.9937、0.9945、0.9954、0.9948;预测相关系数(R²p)分别为0.9094、0.9222、0.8812、0.8529;校正均方根偏差(RMSEC)分别为0.3681、0.0376、0.1944、0.0524;预测均方根偏差(RMSEP)分别为1.426、0.1448、1.002、0.2821。近红外模型预测值与真实值(HPLC测定)无显著性差异。该方法操作简便、准确、分析速度快、无污染,可用于管花肉苁蓉提取物中四种...     

污水BOD5测定中外界条件的影响

对污水BOD5(五日生化需氧量)测定中各种外界条件的影响进行了初步探讨。通过大量实验数据说明了样品保存时间、培养温度和样品pH值对BOD5测定的具体影响。当样品保存时间大于24h时,检测结果的偏差将大于10%,不能正确反映水样中有机物的含量。培养温度对不同性质的水样的影响不同。对于可生化性好的水样,培养温度对其BOD5的影响很大,25℃和20℃之间的偏差可达40%;对可生化性不好的水样,培养温度对其BOD5的影响不大,一般为5%左右,在国标GB7488-87允许的准确度范围内,可忽略。水样的pH值对其BOD5的影响很大,当水样的酸碱度为中性时,测定的BOD5才能正确反映水样中有机物的含量;当水样呈酸性或碱性时测定的BOD5均小于正常值。     

基于近红外光谱技术的亚麻纤维化学成分含量快速测定

在推进亚麻纤维的纺纱及其产业化生产过程中,快速、准确的定量分析纤维的化学成分是重要趋势。该研究利用近红外光谱技术分析亚麻纤维化学成分,以化学分析法测定值为对照,采用偏最小二乘法(PLS)建立亚麻纤维化学成分的近红外模型,从而实现了其化学成分的高效、快速定量分析。结果表明,建立的亚麻纤维纤维素、半纤维素、木质素和果胶近红外模型的校正相关系数(R_C)与验证相关系数(R_(CV))均在0.9以上,校正均方根误差(RMSEC)小于预测均方根误差(RMSEP)且均小于1。外部验证和双尾t检验表明模型预测结果较为准确,预测值与化学分析法得到的实测值无显著性差异,故该模型可用于相关化学成分含量的快速预测。     

基于小波变换-遗传算法-偏最小二乘的草莓糖度检测研究

采用近红外漫反射光谱分析技术,对草莓糖度进行了无损检测研究。利用便携式近红外光谱仪采集草莓样品在600～1 100 nm波段内的漫反射光谱数据。首先利用小波变换(WT)多分辨率方法对光谱数据进行去噪预处理,然后利用遗传算法(GA)优选特征波长,最后运用偏最小二乘法(PLS)建立草莓糖度的WT-GA-PLS校正模型。该模型校正集的相关系数R_C为0.9395,校正集的均方根误差RMSEC为0.1615,预测集的相关系数R_P为0.9652,预测集的均方根误差EMSEP为0.5042。与全光谱模型(FS-PLS)和小波变换模型(WT-PLS)相比,该模型预测能力更强,稳健性更优。     

紫外光谱结合偏最小二乘法用于水样中化学需氧量的测定

结合紫外光谱法和化学计量学方法建立了水样中化学需氧量(COD)的测定方法。采集西宁市湟水河西钢桥至小峡段共42个样品,在190～400 nm波长范围内测定各样品的紫外光谱。用Monte Carlo采样法抽取70%的样本构成训练集,其余样本为独立测试集。分别考察了3种光谱预处理方法和4种特征筛选方法,最终确定COD分析方法为:采用SG-smoothing对光谱平滑后用无信息变量剔除法(UVE)筛选特征波长变量,最后用偏最小二乘法建立多元校正模型。结果在独立测试集上COD的预测误差均方根(RMSEP)为0. 8084,相关系数为0. 9924。紫外光谱法结合化学计量学方法可作为水样中COD测定的一种简洁、有用、快速的方法。     

近红外光谱技术定量分析连作滁菊土壤中的阿魏酸含量

应用近红外光谱(NIRS)技术定量分析连作滁菊土壤样品中阿魏酸的含量.通过标准杠杆值、学生残差和马氏距离判断异常光谱,经二阶导数和Norris平滑滤噪预处理后,在6000~4000 cm-1范围,最佳因子数为7,采用偏最小二乘法(PLS)构建数学模型.结果表明,模型校正集和验证集与高效液相色谱仪(HPLC)测定的参考值之间均呈现良好相关关系,校正相关系数Rc为0.9914,交叉验证相关系数Rcv为0.9935,校正集误差均方根(RMSEC)为0.484,预测误差均方根(RMSEP)为0.539,交叉验证误差均方根(RMSECV)为0.615.研究结果表明,NIRS分析技术能够实现连作土壤中阿魏酸的快速检测,结果准确可靠.     

近红外光谱技术用于花生油中棕榈油含量的测定

本文采用近红外光谱技术采集样品的近红外光谱数据,光谱经一阶求导后,采用偏最小二乘法(PLS)建立花生油中棕榈油含量的定标模型,并用交互验证法对模型进行了验证。模型相关系数为0.9963,校正均方根(RMSEC)为0.937。该模型应用于实际样品的检测,结果令人满意。     

近红外光谱法快速测定涂料固化剂中游离甲苯二异氰酸酯含量

用气相色谱分析值为参照,采用近红外透射光谱（NIR）技术采集相应样品的NIR光谱,研究了涂料固化剂中游离甲苯二异氰酸酯（TDI）含量的快速测定分析方法。 并从120个固化剂样品中挑选出109个代表性的样品建模,选择7320~7250 cm-1和8485~8370 cm-1波段区间,用偏最小二乘法(PLS)和完全交互验证方式建立TDI含量的预测模型。 结果表明,固化剂中游离甲苯二异氰酸酯含量和近红外光谱之间存在较好的相关性,其预测模型的校正集均方差（RMSEC）为0.0815,验证集均方差（RMSEP）为0.0715,模型性能良好。 近红外光谱法可快速准确测定游离甲苯二异氰酸酯（TDI）含量,用于固化剂样品快速分析。     

近红外光谱测定溶液中甲醇的含量

测量了含微量甲醇(体积分数为0.04%～0.24%)的系列乙醇水溶液的近红外光谱,利用近红外光谱分析建立了预测甲醇含量的定量分析模型。比较了用外部检验法(Test Set-Validation)和交叉检验法(Cross-Validaton)建立的数学模型,研究了使用外部检验法时,校正集和检验集样品数的改变对模型预测结果的影响。结果发现,当校正集样品数为15检验集样品数为6(总样品数为21)时,使用外部检验法建立的数学模型预测结果较好,其校正集的均方根误差和检验集的预测均方根误差(分别为RMSEE和RMSEP)均较小(分别为0.0115和0.0105),而且很接近。结果表明,近红外光谱方法简单,准确而且实用。     

近红外光谱与组合的间隔偏最小二乘法测定清开灵四混液中总氮和栀子苷的含量

应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法, 建立了中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷含量测定的新方法. 首先采用Kernard-Stone法对训练集样本和预测集样品进行分类, 然后应用组合的间隔偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares, siPLS)对所得近红外透射光谱进行有效谱段范围的选择以及二者定量校正模型的建立, 并对光谱预处理方法进行了详细的讨论. 所建立的总氮和栀子苷校正模型的预测相关系数(R)分别为0.999和0.708; 交叉验证误差均方根(RMSECV)均为0.023; 预测误差均方根(RMSEP)分别为0.074和0.159; 预测结果表明, 本实验所建方法快速、无损且可靠, 可推广并应用于中药注射液中间体的在线质量控制.     

生物传感器快速测定生化需氧量的研究

生化需氧量(BOD)是一种表征水体有机污染程度的综合指标，广泛应用于水体监测和废水处理厂的运行控制中。由于BOD的标准测定方法需时5d，不能及时地反映水质状况和反馈处理信息，因此快速测定BOD的方法和仪器化研究近年来得到广泛的重视。其中利用生物传感器测定BOD是一种有效地快速测定废水中可生化降解有机物的方法。文章介绍了生物传感器的工作原理及其生物敏感材料，讨论了BOD快速测定值(BODst)与标准BOD5值的一致性问题。对目前市场上常见的几种BOD测定仪的性能进行了比较。     

管花肉苁蓉饮片中主要苯乙醇苷近红外快检技术的建立及应用

利用近红外快检技术，建立了快速测定管花肉苁蓉饮片中4种主要苯乙醇苷含量的方法。以60批管花肉苁蓉饮片为研究对象，高效液相色谱法(HPLC)测定管花肉苁蓉饮片中4种主要苯乙醇苷(松果菊苷、管花苷A、毛蕊花糖苷、异毛蕊花糖苷)的含量作为参考值，采用近红外光谱法(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立管花肉苁蓉饮片中4种苯乙醇苷含量的定量分析模型。结果表明：该定量分析模型中4种主要苯乙醇苷的最佳光谱预处理方法分别为二阶导数法(2nd Der)+多元散射校正法(MSC)+SG平滑法(SG Smth), 2nd Der+SG Smth, 2nd Der+MSC+SG Smth, 2nd Der+MSC+SG Smth；校正决定系数(R_c²)分别为0.9631, 0.9965, 0.9839, 0.9467；预测决定系数(R_p²)分别为0.8472, 0.8589, 0.8613, 0.8109；校正均方根偏差(RMSEC)分别为0.3236, 0.0058, 0.0581, 0.0237；预测均方根偏差(R...     

近红外光谱结合膜富集技术测定饮料中微量邻苯二甲酸二异辛酯的含量

提出了一种基于在线膜富集的近红外漫反射光谱技术,对饮料中的微量塑化剂邻苯二甲酸二异辛酯(DEHP)进行快速检测。采用聚醚砜膜对饮料中的DEHP进行富集,将富集DEHP的膜直接进行近红外漫反射检测。参考DEHP的透射近红外光谱,对波数进行选择,以4 420～4 060、4 700～4 540、6 040～5 600cm-1作为建模的波数区间。通过比较原始光谱、多元散射校正、一阶求导、二阶求导及其组合,考察了光谱预处理方法对模型的影响,用去一交互验证法建立了偏最小二乘(PLS)模型,并用所建立的校正模型对校正集样品进行了预测。结果表明,在选定的波数区间,当用一阶求导对校正集光谱进行预处理时,所建立的模型对校正集的预测效果最佳,在隐变量数为7时,对校正集所有样品的校正均方根误差(RMSEC)为0.188 7mg/L。用此模型对预测集样品进行预测时,DEHP的质量浓度在0.5～5.0 mg/L范围内,预测均方根误差(RMSEP)为0.232 4 mg/L,平均相对预测误差为6.29%。     

近红外光谱-径向基神经网络在异烟肼片无损定量分析中的应用

应用异烟肼片粉末的近红外漫反射光谱数据分别结合偏最小二乘法(PLS)和径向基神经网络(RBFNN)建立定量分析模型,并用所建模型对预测集样品进行了预测,结果表明:应用RBFNN所建立的定量分析模型优于PLS模型,相关系数(r)值由0.99593提高到0.99734,交互验证均方根误差(RMSECV)值由0.00523下降到0.00423,预测均方根误差(RMSEP)值由0.00614下降到0.00501。     

近红外光谱法快速鉴定油菜杂交种的纯度

建立近红外光谱技术测定油菜杂交种纯度的方法。考察了样品杯类型、光谱预处理方法和波长范围对近红外模型预测性能的影响。结果发现,由不同样品杯采集近红外光谱所建立的校正模型,其预测性能存在较大的差异,旋转杯明显优于安瓿瓶;采用消除常数偏移量对光谱进行预处理能有效地提取光谱信息,选择5 000~8 000 cm–1波数范围作为建模谱区,其包含的有效信息率最高。在最佳条件下建立油菜杂交种纯度的校正模型,其决定系数(R2)为0.980 0,交互验证均方根误差(RMSECV)为0.008 59。利用该模型对预测集进行测定,预期均方根误差(RMSEP)为0.007 59,表明该模型具有很好的预测性能,近红外光谱法用于杂交种纯度的鉴定是可行的。     

胆酸含量的近红外分析数学模型

本文应用近红外技术研究了快速测定胆酸含量的方法.通过测定胆酸在10000~4000cm-1范围内的近红外透射光谱,基于偏最小二乘(PLS)算法,建立了胆酸含量的数学模型.以校正均方差(RMSEC)和相关系数(R)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法,并基于此模型预测了9个样品.结果显示,建模效果良好,...