现代近红外光谱技术

对现代近红外光谱的测量原理、分析技术特点、常用的化学计量学方法和近红外光谱法在各领域中的应用等几个方面进行了介绍。近红外光谱分析具有操作简便、快速、及时、非破坏、无污染、适合在线分析等特点，具有广阔的应用前景。     

近红外光谱样本集划分以及预处理的方法研究

近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy,NIR）是一种操作简单、效率高的绿色分析技术,现已广泛应用在各个方面。在对近红外光谱数据分析过程中数据处理的方法也变得极其重要,通过查阅国内外相关文献对现有的近红外光谱一些处理方法进行了分析和总结,综述了近几年近红外光谱中异常样本识别、样本集划分、光谱预处理在分析过程中的一些化学计量学方法,并对这些算法以及应用进行介绍,不仅为近红外光谱化学计量学的发展提供参考,还为后续对近红外光谱的广泛应用提供技术保障。     

近红外光谱技术检测农产品农药残留量的研究

介绍了近年来近红外光谱分析技术在农产品农药残留分析检测技术中的应用,其中覆盖了样品预处理方法、运用化学计量学进行定性和定量检测分析技术的方法等.概述了近几年来在近红外农残检测领域的应用和研究进展.提出了结合多信息融合技术的农药残留分析技术及其发展前景.     

近红外光谱分析磷酸缓冲溶液中的血糖含量

测定了溶解于磷酸缓冲溶液中血糖在8000～5000cm^-1波数范围的近红外光谱,用偏最小二乘法建立了测定血糖含量的模型,根据数据特点,提出了按浓度大小选择预测集样本的方法。用来进行最佳模型隐变量个数的选择,结果显示,利用近红外光谱并结合化学计量学方法能够成功地进行血糖的定量分析,方法的测定误差为0.197g／L。     

化学计量学在食品分析中的应用

简述了化学计量学、分析化学和食品分析三者之间的关系和各自的任务。评述了化学计量学中的多元校正、化学模式识别和人工神经网络等方法在食品营养成分分析、无机元素分析、维生素分析、有毒有害物质分析、分类和质量鉴别及某些过程分析领域中的应用。重点介绍了最小二乘法和偏最小二乘法在食品分析中的应用。同时,对该领域的研究方向和前景进行了展望。     

近红外光谱分析在农产品方面的应用与展望

分析了近红外光谱技术的发展进程,着重介绍了近几年近红外光谱分析技术在农产品品质分析,加工生产过程中的在线质量控制以及与神经 网络结合,采用模式分类原理进行物质鉴别方面的应用,并分析了该技术的发展趋势及应用前景。     

化学计量学在食品分析中的应用

简述了化学计量学、分析化学和食品分析三者之间的关系和各自的任务.评述了化学计量学中的多元校正、化学模式识别和人工神经网络等方法在食品营养成分分析、无机元素分析、维生素分析、有毒有害物质分析、分类和质量鉴别及某些过程分析领域中的应用.重点介绍了最小二乘法和偏最小二乘法在食品分析中的应用.同时,对该领域的研究方向和前景进行了展望.     

近红外光谱分析在农产品方面的应用与展望

分析了近红外光谱技术的发展进程，着重介绍了近几年近红外光谱分析技术在农产品品质分析、加工生产过程中的在线质量控制以及与神经网络结合，采用模式分类原理进行物质鉴别等方面的应用，并分析了该技术的发展趋势及应用前景．     

近红外光谱的原理及应用

分析了近红外光谱分析技术的原理和组成，介绍了近红外光谱分析技术的优越性，对该技术发展历程中出现的几种典型仪器进行了总结，指出近红外光谱分析技术的主要应用，着重论述了该技术在树脂吸附方面的应用．     

近红外光谱技术在中药鉴别及分析中的应用

中药鉴定在中药质量控制中具有重要的作用．近年来多种现代仪器分析方法被用于中药鉴定和质量控制．作为一种简单、快速．无损的检测手段，近红外光谱(NIRS)技术己成为中药材定性判别和定量分析的新兴方法．本文叙述了近红外光谱技术的原理和特点，介绍了近红外光谱定量分析和定性分析的原理，介绍了近红外光谱定性分析技术和定量分析技术常用到的几种分析方法．综述了近年来近红外光谱技术在中药鉴别和分析中的应用．     

基于近红外光谱的四元调和食用油定量分析

配制51个含有玉米油、大豆油、稻米油和芝麻油的四元调和油样品,采用近红外光谱(near infra-red,NIR)技术直接扫描其光谱,考察不同预处理方法对近红外光谱的预处理效果.在最佳预处理方法基础上,结合偏最小二乘回归(partial least square regression,PLS)建立各组分定量分析模型.将未知样品光谱代入模型中,预测各组分的含量.结果显示,玉米油、大豆油、稻米油和芝麻油的相关系数分别为0.980,0、0.988,7、0.984,7、0.988,9.因此,近红外光谱技术结合化学计量学可以实现四元调和油组分的准确快速定量分析.     

化学计量学方法在食品分析中的应用

化学计量学是由数学、统计学、化学及计算机科学交叉形成的具有独特魅力的重要新兴学科。作为其核心理论体系的模式识别和多维校正方法,在海量数据信息挖掘与处理、分析信号分辨与解析中,体现了突出的优势,并能攻克传统分析方法难以处理的复杂难题,已广泛应用于食品分析领域。系统介绍了化学计量学核心理论方法及其在食品分析中的应用及研究进展,详细分析了模式识别和多维校正方法的基本原理及优缺点,指出了目前化学计量学方法在食品分析领域研究中需要解决的问题并对其未来发展方向进行了展望。     

化学计量学在分析化学中的应用及发展前景

化学计量学是目前新兴的一门化学分支学科,其重要作用在于能够解决用传统的化学研究方法很难解决的一些复杂问题。化学计量学所发挥的巨大作用在数据处理、实验设计、信号解析等方面都有着很好地体现。本文通过对化学计量学在分析化学中的应用及发展前景进行粗浅地分析,并加以简单地介绍,进而发表一些浅见,以供有关专家学者批评指正。     

因子分析在分析化学中的应用和发展

本文介绍了化学的新兴分支学科—化学计量学中的因子分析方法;着重对其在分析化学中的应用进行综述,并简介了当前国内外因子分析的新进展。     

流动注射分析在分析化学中的应用与发展

文章简单地介绍了流动注射分析检测技术在化学中的应用和发展，特别是在化学计量学中的应用也作了一些描述，同时对流动注射分析的发展提出了一些建议．     

近红外光谱法对土壤有机碳组成的无损分析

利用近红外光谱(NIR)结合化学计量学方法建立一种定量监测土壤有机碳组成的新方法.对109个土壤样品进行近红外光谱采集,按常规方法测定土壤样品中总有机碳(SOC)及土壤样品中胡敏酸(HA)和富里酸(FA)有机碳的含量,再应用径向基函数(RBF)人工神经网络建立土壤样品的近红外光谱和有机碳组成含量间的数学校正模型.所建模型通过遗传算法(GA)自动选择最佳光谱处理方法和最优网络拓扑结构,同时构建了全光谱数据神经网络和GA自动优化光谱波段的神经网络模型,讨论了敏感光谱的选取对模型预报性能的影响.采用多元散射校正(MSC)光谱处理后建立的RBF神经网络模型为最优,该模型的预测精度和稳定性较好,可发展为复杂土壤系统中定量分析土壤有机碳组成的新方法.     

化学计量学在光度分析中应用的研究进展

综述了近年来化学计量学在光度法中的应用情况,对化学计量学在光度分析中应用各分支进行了详细评述     

高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用

高效近红外光谱分析技术对快速分析或实时检测是非常理想的技术手段，是大型石油化工，农业，制药，食品加工等工业生产所必须依靠的重要分析技术之一。本文重点阐述了高效近红外光谱技术在药物分析中的应用，并且简单介绍了该技术的特点和各种分析方法的原理。     

近红外光谱分析技术在烟叶产地鉴别中的应用

为研究近红外光谱分析技术在鉴别烟叶产地中的可行性,以云南8个不同产地的880个烟叶样品为基础,通过TQ analyst分析软件的定性分析方法建立预测各烟叶产地的近红外模型,并应用该模型对100个烟叶样品进行了实际产地预测.结果显示,上述方法建立的预测模型对云南烟叶产地的鉴别准确率达90%.研究表明,应用近红外光谱分析方...     

近红外光谱技术在医药领域应用的新进展

近红外光谱技术是20世纪90年代以来发展最快、最近引入注目的光谱分析技术之一,该技术在许多领域有着广泛的应用,尤其在医药领域.本文简要介绍了近红外光谱技术的特点,综述了近几年该技术在药物和临床分析中新的应用,初步探讨了该技术在医药领域应用中存在的局限性和今后发展的方向,并对该技术在医药领域中的应用前景进行了展望.全文引用文献68篇.