基于拉曼光谱技术鉴别新陈大米的方法研究

基于拉曼光谱检测技术结合化学判别方法,建立新陈大米拉曼光谱判别模型;建立适当的样品预处理方法,确保样品制备的均一性,使用拉曼光谱仪对新陈大米共计60组样品进行检测,在785 nm波长激光激发下,获取样品200～2 400 cm-1的拉曼光谱信息;对原始拉曼光谱进行基线校正、平滑、滤波等处理。利用主成分分析法（PCA）对拉曼光谱进行降维处理及粗分类鉴别;基于偏最小二乘分析法（PLS）,建立新陈大米快速鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100%,模型验证集鉴别正确率为95%。结果表明：该模型判断新陈大米是可行的,为大米新陈度的快速判别提供了一种新的方法。     

基于拉曼光谱快速鉴别新陈大米的方法研究

利用拉曼光谱技术结合化学判别方法建立新陈大米拉曼光谱判别模型。选取合适的样品预处理方式,使用拉曼光谱仪对新陈大米共计60组样品进行检测,在785nm波长的激光下,获取样品200~2 400cm-1的拉曼光谱信息,并对原始拉曼光谱进行基线校正、平滑、滤波等处理。应用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理及粗分类鉴别;基于偏最小二乘分析法(PLS),建立新陈大米快速鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100%,模型验证集鉴别正确率为95%。结果表明:该模型判断新陈大米是可行的,为稻谷新陈度的快速判别提供了一种新的方法。     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

荧光光谱法结合Fisher判别分析在西洋参鉴别中的应用

旨在建立可靠的Fisher判别模型,以实现西洋参及其常见伪品饮片的快速、客观、准确鉴别,采用自组的凝视式光谱成像仪,对90份不同市售来源的中药材饮片(西洋参、人参、桔梗各30份)进行了荧光光谱成像实验,波长范围为400~720 nm,成像间隔为5nm。采用标准正态变量(SNV)变换对原的光谱数据进行预处理,以减少光谱数据中的噪声干扰。比较了主成分分析(PCA)与逐步判别分析(SDA)的原理特点及对模型的优化效果,联合这两种分析方法,首先,应用PCA对预处理后的光谱数据进行处理,使光谱数据中的主要信息集中分布在前面的主成分中,然后应用SDA从65个主成分中筛选出判别能力较强的12个主成分建立Fisher判别模型。由所建模型的两个判别函数作样品得分散点图,各类样品在图中表现出良好的聚类现象。以待判样品点与各种类中心点之间的欧氏距离作为依据,得出模型的准确判别结果。结果显示,所建Fisher判别模型在训练集和预测集中的判别正确率分别为98.33%和 96.67%,具有较高的可信度与准确度,因此,荧光光谱法结合Fisher判别分析可用于快速鉴别西洋参及其伪品饮片。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

近红外光谱的李果实褐变鉴别方法研究

在采后冷藏过程中,李果实很容易发生褐变,这是影响其品质的重要因素之一。有关李果实褐变的传统检验手段绝大多数为破坏性检验,且主观性强、一致性差。为此,使用了近红外光谱的方法来实现对李果实褐变和非褐变的无损、快速鉴别。采集4 000～12 500 cm-1波长范围内的124个李果实样品(褐变样品70个,非褐变样品54个)的近红外漫反射光谱,基于主成分分析的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络定性鉴别模型,通过比较和考察上述模型对褐变样品和非褐变样品识别的准确程度,筛选出能够有效鉴别李果实褐变的新方法。结果表明：在对样品全波段光谱数据做主成分分析后,以前10主成分得分作为输入变量所建立起来的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络模型均能够对李果实褐变与否进行有效识别,且后者判别效果更佳,其校正集和预测集的判别正确率分别为100%和97.56%,对非褐变样品和褐变样品的判别正确率分别达到100%和98.57%。因此,采用近红外光谱分析技术并结合化学计量学方法能够对李果实是否褐变进行快速、无损、有效的鉴别。     

基于叶绿素荧光光谱和反射光谱的甜瓜种子品种鉴别

甜瓜的品种多样,富含多种营养成分,甜瓜种子品种不纯将对甜瓜生产造成一定危害,研究采用种子的叶绿素荧光光谱结合反射光谱的分析方法鉴别甜瓜种子品种,以甜瓜品种“一特白”、“一特金”、“京蜜7号”、“京蜜11号”、“伊丽莎白”为研究对象。构建了甜瓜种子品种鉴别光谱系统,包括激发光源单元、光谱数据采集单元和数据处理单元,使用该系统获取不同品种甜瓜种子的光谱数据。对光谱数据分别进行一阶导数(first derivative, FD),Savitzky-Golay(SG) 平滑,FD结合SG平滑预处理。采用主成分分析(principal component analysis, PCA)方法降低光谱数据的维数,提取主成分。使用两种不同分组方法将样品按照3∶1的比例分为训练集和验证集,并分别采用Fisher判别和Bayes判别分析方法建立甜瓜种子品种的判别模型。本文比较了仅使用叶绿素荧光光谱与使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建立判别模型的判别结果,结果显示,使用叶绿素荧光光谱结合反射光谱建模的判别结果优于仅使用叶绿素荧光光谱建模的判别结果,Fisher判别分析和Bayes判别分析的验证集样品品种的判别正确率均达到98.0%。研究结果表明,采用叶绿素荧光光谱结合反射光谱鉴别甜瓜种子品种具有可行性。     

基于显微聚焦拉曼光谱技术的丹参产地鉴别研究

产地是影响中药材质量的重要因素,产地差异导致中药材质量参差不齐,为维护市场秩序,有必要建立中药材产地鉴别方法,以便更加精准地判别和分析中药材品质。以多产地临床大宗药材丹参为研究对象,收集不同产地丹参样品150份,采用显微聚焦拉曼光谱技术在无损条件下对每份丹参样品的每根药材表面随机扫描1～n次,求每份样品扫描1～n次的平均光谱。分析原始光谱数据发现丹参表面光谱信号同时包含了丹参酮类成分的拉曼光谱和杂质的荧光光谱,主要表现在特定波长范围内不同产地丹参存在各自的聚集区和丹参表面光谱信号强度明显弱于或强于丹参酮类对照品的拉曼光谱信号强度。对扫描1～n次的平均光谱数据进行预处理后运用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和随机森林分类算法[不筛选（RF）或筛选重要变量（RF-VS）]建立扫描1～n次的丹参产地分类模型。结果随机扫描1次所得最优模型训练集和测试集预测准确率分别为88%和87%,且对质量差和质量优的丹参样品区分准确率高达97%;随机扫描2次和3次所得最优模型训练集和测试集预测准确率均分别为89%和87%,结合模型运行效率和成本,选择随机扫描1次所得光谱,经一阶导数（1ST-D）预处理和RF-VS计算所得模型为丹参最终产地鉴别模型。综上,在无损伤条件下显微聚焦拉曼光谱技术能建立快速、准确的丹参产地鉴别预测模型,为该技术进一步用于贵细中药材的产地和真伪鉴别提供参考。     

激光诱导击穿光谱在塑料分类中的应用

利用波长为266 nm紫外激光器获得四大类塑料样品(HDPE,LDPE,PET,NYLON)的诱导击穿等离子光谱(波长范围652～780 nmn),以NIST原子发射谱线数据库作为参考,对其中的主要元素特征谱线进行标定.采用化学计量学中的主成分分析法对光谱数据进行处理,并通过交互验证法建立样品的主成分分析模型,分析主成...     

Identification of waste cooking oil and vegetable oil via Raman spectroscopy

This paper made a qualitative identification of ordinary vegetable oil and waste cooking oil based on Raman spectroscopy. Raman spectra of 73 samples of four varieties oil were acquired through the portable Raman spectrometer. Then, a partial least squares discriminant analysis (PLS‐DA) model and a discrimination model based on characteristic wave band ratio were established. A classification variable model of olive oil, peanut oil, corn oil and waste cooking oil that was established through the PLS‐DA model could identify waste cooking oil accurately from vegetable oils. The identification model established based on selection of waveband characteristics and intensity ratio of different Raman spectrum characteristic peaks could distinguish vegetable oils from waste cooking oil accurately. Research results demonstrated that both ratio method and PLS‐DA could identify waste cooking oil samples accurately. The identification model based on characteristic waveband ratio is simpler than PLS‐DA model. It is widely applicable to identification of waste cooking oil. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于近红外光谱的人参与西洋参的快速鉴别研究

基于近红外光谱分析技术结合模式判别方法建立了一种人参和西洋参鉴别的新方法。收集根状、根须和粉末状的样品共90份,在有聚乙烯包装袋的情况下直接采集近红外光谱,去除原始光谱中包装袋的显著吸收后进行了MSC与一阶导数处理,然后采用移动窗口偏最小二乘法选择了建模光谱区间,分别建立了PLS-DA,PCA-DA和SVM判别模型,并对3种模型作了对比分析,结果表明SVM判别效果最优,其对预测集的正确判别率为100%。该方法准确、便捷,可实际应用于企业原料药材的质量控制,实现对原料药材的快速筛查。     

基于拉曼光谱和机器学习的百合分类识别

百合鳞茎,百合科百合属多年生草本球根植物生长的肥厚鳞片构成的地下变态茎,是一种典型的药食同源作物,含有丰富营养成分的同时还具有抗肿瘤、抗抑郁、降血糖、提高免疫力等保健作用。不同产地百合鳞茎的市场价格差异较大,依赖于人工经验感官的传统评测方法主观性强、确定性差,难以广泛推广在现代生产环节。以化学检验法为主的先进检测方法耗时长、费用高,而且难以满足产地鉴别这一要求。针对百合鳞茎现场快速地产地判断和品质评价的需求,提出了一种使用拉曼光谱和机器学习的百合鳞茎检测方法。拉曼光谱是一种基于非弹性散射的振动光谱,能够做到快速准确的无损检测,将拉曼光谱与机器学习算法相结合,建立了我国分布最为广泛的三种百合鳞茎(兰州百合、宜兴百合和龙牙百合)的产地分类模型,着眼于基质光谱上479, 870, 942和1 606cm^-1等特征峰,提出了一种基于拉曼光谱的成分含量判断产地和评价百合鳞茎品质的无损检测方法。首先采集百合鳞茎样本的光谱,经过光谱数据预处理后,使用人工先验法提取百合鳞茎代表物质并确定特征峰,再使用主成分分析和t-分布随机邻域嵌入方法降维提取光谱数据特征。并将获得的数据特征分别...     

基于紫外拉曼光谱的转基因大豆油快速识别方法研究

转基因技术对实现作物增产增质,降低农药使用量,降低生产成本等具有重要作用,但对生态环境也存在一定的潜在威胁。为了防止转基因大豆在食品化中的滥用,对转基因产品快速鉴别技术的研究尤为迫切。紫外拉曼光谱检测技术具备外场远距离无损遥测检测,简单高效,快速准确等优点,可有效用于物质遥测鉴别领域。基于紫外拉曼光谱的转基因/非转基因大豆油以及与其他类别食用油鉴别方法,采集了五种不同食用油(两种品牌转基因/非转基因大豆油各500组样本和一种稻米油100组样本,共2 100组样本)在3 500~400 cm-1(268~293 nm)范围内的日盲紫外拉曼光谱信息,为提高光谱数据的信噪比并保证分类识别的准确性,对上述光谱数据采用Savitzky-Golay滤波降噪、基于自适应迭代加权惩罚最小二乘法(airPLS)的基线校正以及多元散射校正(MSC)的光谱数据修正等预处理。根据大豆油的紫外拉曼指纹图谱,分析出主要化学成分包含脂肪类、蛋白质类、酰胺类。将每种大豆油样本按1∶1划分为训练集和测试集,输入训练集数据至支持向量机(SVM)进行训练,采用10折交叉验证建立最佳模型,识别准确率达99.81%,对转基因大豆油的判别效果显著;采用主成分分析法(PCA)进行数据降维处理,提取出8个主成分,累计贡献率为74.84%,可代表大部分原始数据特征。在此基础上,将预处理后的光谱数据按4∶1划分为训练集和测试集,采用偏最小二乘回归判别分析方法(PLS-DA),结合10折交叉验证法建立全谱的最佳PLS-DA模型(判别阈值设置为0.5),判别准确率达到70.95%。研究表明,紫外拉曼光谱分析方法可较为准确地鉴别非转基因/转基因大豆油,同时可鉴别大豆油与稻米油,实现对转基因大豆食品的快速无损鉴别,可望成为转基因大豆油及其食品的现场检测新的技术途径,对推动转基因产品遥测鉴别技术的发展具有进步意义。     

拉曼光谱结合LSTM长短期记忆网络的樱桃产地鉴别研究

现在樱桃市场上存在着大量以次充好的不良现象,严重损害了名牌樱桃的品牌经济效益,所以亟需一种能对不同产地樱桃实现快速无损鉴别的技术。拉曼光谱溯源技术作为光谱溯源技术的一种,由于具有快速、高效、无污染、无损分析等优点,逐渐得到相关研究者的重视。长短期记忆（LSTM）网络是一种具有记忆性的反馈神经网络,它是循环神经网络的一种变体。LSTM网络克服了循环神经网络中梯度消失的缺点,适合处理序列敏感的问题和任务,目前被广泛应用在语音识别、图像识别和手写识别等领域,但LSTM网络在产地溯源方面的应用还有待研究。基于此,提出了一种LSTM网络与拉曼光谱技术结合的能对不同产地樱桃实现快速无损鉴别的技术。将来自美国、山东和四川的369个樱桃作为研究样本,用拉曼光谱仪在785 nm激光下获得了不同产地樱桃的光谱数据。并且以每条经过基线校正后的拉曼光谱数据作为网络输入数据,基于LSTM网络构建了能对不同产地樱桃实现快速鉴别的判别模型,并且以样本判别准确率A、样本精确率P、样本召回率R和样本F值作为评价指标,探究了不同预处理方法对LSTM网络判别模型性能的影响。结果表明：当样本训练集和测试集的比例为85∶38时,直接采用原始拉曼光谱数据的LSTM网络模型的产地鉴别能力不高,鉴别准确率为79.87%。但当使用预处理过后的拉曼光谱数据,模型的鉴别准确率维持在92%以上。并且光谱经过SG+MSC预处理后模型的鉴别准确度最好,鉴别准确率达99.12%。同时在采用SG+MSC预处理的方法下,LSTM网络鉴别模型的精确率、召回率、F值均较高,表明了所提出的LSTM网络模型有较好的性能可实现对不同产地樱桃的鉴别,为樱桃的产地溯源提供了一种新的思路。     

应用Hilbert变换提取拉曼光谱相位信息进行血液识别分类方法的研究

将拉曼光谱技术和化学计量学方法相结合实现了对人血和动物血种属的区分,并提出了一种基于Hilbert变换的拉曼光谱相位提取方法,提高了人血与动物血区分的准确度。分别对血液光谱数据和它所对应的相位信息进行主成分分析(PCA),通过主成分得分图比较两者对人与动物血液的区分程度,并建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,通过设置合适的分类阈值y,可以实现人与动物血液的有效区分。结果表明在选取第一、第二主成分分析时,利用光谱数据相位信息建立的PCA模型,识别率更高,人与动物血液明显区分开来。其所对应的PLS-DA模型最优主成分数为3,预测标准误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.044 3和0.993 2。而用血液原始光谱建立的PLS-DA模型最优主成分数为6,RMSEP和R2分别为0.053 7和0.990 1。说明利用拉曼光谱相位信息建立的PLS-DA模型可以拟合较少的主成分数来获得误差更小的预测结果。进一步观察PLS-DA模型拟合不同主成分数的预测标准误差曲线图,当选取同样多的拟合主成分数时,利用血液拉曼光谱相位信息建立的PLS-DA模型其所对应的预测标准误差均低于原始血液光谱数据。所以,通过提取血液拉曼光谱数据的相位信息,可以降低模型的复杂程度,提高识别准确度。     

Raman spectral properties of squamous cell carcinoma of oral tissues and cells

Early diagnosis is the key of the improved survival rates of oral cancer. Raman spectroscopy is sensitive to the early changes of molecular composition and structure that occur in benign lesion during carcinogenesis. In this study, in situ Raman analysis provided distinct spectra that can be used to discriminate between normal and malignant tissues, as well as normal and cancer cells. The biochemical variations between different groups were analyzed by the characteristic bands by comparing the normalized mean spectra. Spectral profiles of normal, malignant conditions show pronounced differences between one another, and multiple Raman markers associated with DNA and protein vibrational modes have been identified that exhibit excellent discrimination power for cancer sample identification. Statistical analyses of the Raman data and classification using principal component analysis (PCA) are shown to be effective for the Raman spectral diagnosis of oral mucosal diseases. The results indicate that the biomolecular differences between normal and malignant conditions are more obviously at the cellular level. This technique could provide a research foundation for the Raman spectral diagnosis of oral mucosal diseases.     

基于拉曼光谱的海水COD检测方法的研究

海水的化学需氧量大小直接决定海水水质的污染程度,传统的紫外-可见光波段检测时荧光干扰较大,近红外光波段检测时,水分子红外吸收峰影响较严重。提出一种基于拉曼光谱的海水化学需氧量检测方法,以不同浓度的模拟海水样本为被测对象,确定特征拉曼位移为981.6 cm-1,对拉曼光谱预处理后,通过偏最小二乘法对拉曼光谱的相对强度与碱性高锰酸钾法检测得到的海水化学需氧量进行回归建模。实验结果显示,训练集和预测集相关系数达到0.99,验证集决定系数可达到0.990 9,预测均方根误差为0.79 mg/L。     

基于便携式拉曼光谱的进口散装橄榄油品质现场快速无损鉴别方法

随着食品全球产业链的整合和大众生活水平提高,进口植物油在日常饮食中占比逐步增加,具有丰富营养价值的橄榄油在植物油产品中备受关注。在进口散装橄榄油的跨境运输和通关过程中,由于环境、温度和时间等因素的影响,分仓储运的橄榄油中不饱和脂肪酸可能发生氧化,以及初榨橄榄油中果肉碎渣沉淀在多次换仓时进行累积,导致橄榄油不同分仓和同一仓位不同位置的植物油品质出现较大差异,给橄榄油口岸现场的抽样监管和质量评价带来较大困扰。针对散装橄榄油现场快速品质评价的需求,在偏最小二乘法的基础上,将拉曼响应强度转换为向量空间角度值,建立橄榄油品质指标分析预测模型,针对不同抽样点样本进行橄榄油品质的快速现场预判,确保散装橄榄油在进出口环节的精准监管。首先采用传统方法分别测定经过220,240和260 ℃温度下,加热不同时长的橄榄油的酸价、过氧化值和亚麻酸的实测值,同时采用便携式拉曼光谱仪检测对应油样的拉曼光谱,通过平滑滤波求导等手段对光谱数据进行预处理,采用偏最小二乘法及角度度量法,对橄榄油的酸价、过氧化值、亚麻酸三种指标进行建模分析,两种方法建立的指标模型相关系数均达到0.99以上,其中角度度量法的相对误差范围不超过-5.43%。在进口散装橄榄油中随机抽取七个不同的样品进行验证,角度度量法建立的三种模型预测结果均方根误差分别为0.025 8,0.222 8和17.064 1,相对误差范围在-4.71%~5.98%之间,结果显示角度度量法建立的模型更准确,具有更好的预测性及稳定性。该方法可应用于进口散装橄榄油品质的现场快速品质鉴别,提升口岸现场监管环节质量评价的精准性,为进出口散装橄榄油质量综合评价提供技术保障。