利用近红外光谱技术的葵花籽品质分析

葵花籽作为中国需求量很大的油料作物,常用的化学检测方法虽然准确性高,但是时间久,破坏样本完整性,难以实现快速检测。为了研究近红外光谱法快速无损检测葵花籽中蛋白、脂肪及水分含量的准确性,使用454份葵花籽样本近红外光谱数据及蛋白质、水、脂肪三个含量信息为测试对象,随机选取其中383份作为测试集,71份作为验证集,对测试集使用不同的预处理方法之后分别进行PLS(partial least-square method)和BP神经网络建模,并通过验证集对模型进行预测分析。结果发现:①PLS模型预测中发现小波变换的预处理方法对蛋白质含量的预测最好,小波变换的预处理方法对水分含量的预测最好,标准化的预处理方法对脂肪含量的预测最好;②BP神经网络预测中一阶导数+均值中心化对蛋白质含量的预测最好,一阶导数对水分含量的预测最好,一阶导数+标准化对脂肪含量的预测最好。比较两种神经网络模型的预测结果,PLS模型预测精度要高于BP神经网络模型。     

基于BP神经网络检测面粉中滑石粉含量的研究

利用近红外光谱技术对掺杂滑石粉的小麦面粉进行了检测,采用多元散射校正对谱图进行预处理,利用BP神经网络中的SCG反向传播算法训练函数建立了面粉中滑石粉的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析,分析结果为R2=0.997 3,RMSEC=0.436 7,RMSEP=1.708 8.结果表明,BP神经网络结合近红外光谱技术检测面粉中滑石粉含量具有快速、精度高、泛华能力强的优点,可用于面粉中滑石粉含量的快速准确检测.     

用近红外光谱法实时监测蛹虫草发酵中胞内多糖的质量浓度

应用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘法(PLS)建立一种实时监测蛹虫草发酵中胞内多糖质量浓度的新方法.对39个批次的蛹虫草在3个不同条件的5L发酵罐中进行蛹虫草深层发酵,发酵过程中间隔一定时间取样,采集样品的近红外光谱,并按常规方法测定样品中胞内多糖质量浓度,再采用PLS法建立样品的近红外光谱与胞内多糖质量浓度间的模型,所建模型经过选择最适光谱预处理方法和最适隐变量数进行优化,其留一交互验证预测值与化学测定参考值间的相关系数R=0.8750,交互验证均方根误差RMSECV=0.3052.采用最优PLS模型对样品中胞内多糖质量浓度进行预测,校正集预测均方根误差RMSEC=0.1670,预测集预测均方根误差RMSEP=0.3650,表明模型的稳健性和预测性能较好。     

基于偏最小二乘法的土壤有机碳高光谱预测研究

对86个土壤样品高光谱数据进行平滑去噪、一阶微分变换以及多元散射校正处理,在此基础上,建立土壤有机碳含量的偏最小二乘法(PLS)反演模型.结果表明,获得的五种PLS模型均具有较高的模型精度.其中,主成份个数为10时,R+MSC的PLS模型效果最好.校正模型的决定系数R2=0.95,校正均方根误差RMSEC=0.95.验证模型的决定系数R2=0.78,预测均方根误差RMSEP=2.03.利用PLS模型对预测集进行预测,实测值与预测值的决定系数R2=0.83,预测均方根误差RMSEP=1.71,预测标准差SEP=1.73.PLS模型可以对土壤有机碳含量进行预测.     

基于长波近红外光谱快速无接触评估小麦籽粒含水率

利用长波近红外光谱(900～1700 nm)联用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法快速评估小麦水分含量。通过采集7个不同品种小麦籽粒(百农201、百农207、百农307、百旱207、AK-58、冠麦1号、周麦18)的近红外反射光谱信息,经高斯滤波平滑(Gaussian Filtering Smoothing,GFS)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)和标准正态变量变换(Standard Normal Variable Correction,SNV)三种预处理后,分别利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)挖掘光谱信息与小麦水分之间的定量关系。结果显示,经GFS预处理的近红外光谱(100个波长)构建的全波段PLS回归模型(F-PLS)的预测相关系数(RP=0.927)、预测误差(RMSEP=1.596%)和鲁棒性(ΔE=0.064)均优于另外两种光谱。采用Regression coefficient算法筛选最优波长优化F-PLS模型,以提高预测效率。结果显示,从GFS预处理光谱筛选的29个最优波长构建的O-PLS回归模型预测精度及鲁棒性均较好(R_P=0.909,RMSEP=0.229%,ΔE=0.078)。本试验表明,利用长波近红外光谱技术来快速无接触评估小麦籽粒含水率的潜力巨大。     

短波近红外光谱-偏最小二乘法对食醋中总酸含量的无损定量分析

将短波近红外光谱技术与偏最小二乘法（PLS）结合,对食醋中的总酸含量进行快速、无损定量分析,建立了最佳数学校正模型．讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预报精度的影响．研究表明,采用一阶导数预处理光谱建立的数学校正模型能够得到最佳的预报结果,在对预测集8个样本中总酸的含量进行预报时,所得的集相对标准偏差为1．386％．实验结果表明,该方法方便快捷,并且具有较高的预报精度,可以用于食醋中总酸含量的测定．     

基于近红外与拉曼光谱的甲醇汽油定量分析

利用近红外和拉曼光谱法定量分析了甲醇汽油中甲醇的含量,采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立甲醇的定量模型.近红外光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.998,预测均方根误差(RMSEP)为0.289%;拉曼光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.982,预测均方根误差(RMSEP)为1.141%.实验表明,近红外与拉曼光谱技术均可用于甲醇汽油中甲醇含量的快速检测.     

基于短波近红外光谱盐酸氟桂利嗪粉末药品质量比的估算方法

基于短波近红外(SW-NIR)漫反射光谱,提出一种非破坏定量预测盐酸氟桂利嗪粉末药品质量比的新方法.以高效液相色谱法(HPLC)分析值为参考值,将遗传算法(GA)和神经网络相结合,建立盐酸氟桂利嗪粉末药品的光谱特性与质量比间的定量分析模型.应用GA自动构建神经网络拓扑结构,选择最优的网络参数和光谱波段;讨论不同光谱预处理方法对神经网络预报能力的影响,并对测试集样品质量比进行预测.结果表明,一阶导数数据预处理方法为最优预处理建模方法,其测试集的均方根误差RMSE=0.198 7%,相关系数R=0.986 3.     

MW-PLS法对雷尼替丁粉末药品的定量分析

结合可移动窗口偏最小二乘法（MW PLS）, 利用近红外漫反射光谱建立雷尼替丁粉末药品质量分数无损快速检测方法. 对模型进行优化时选择一阶导数、 二阶导数、 卷积平滑和快速Fourier变换预处理方法, 并优化隐变量数等模型参数. 以逼近度Da作为建模参数的优化评价标准, 最终得到测定雷尼替丁粉末药品的最佳模
型. 用该模型进行预测, 其校正集和验证集的预测值和真实值间的相关系数（Rc）分别为0.984 5和0.977 5, 校正集的均方根误差（RMSEC）为0.003 1, 验证集均方根误差（RMSEP）为0.003 3. 与高效液相色谱(HPLC)测定结果比较, 其相对误差≤2.422%.     

基于 siPLS 法建立藤茶中二氢杨梅素近红外定量分析方法

目的:建立藤茶中二氢杨梅素近红外定量模型,用于其快速定量分析.方法:采集45批藤茶样品的近红外光谱,以高效液相色谱法测定样品中二氢杨梅素的含量,并作为参照,以组合区间偏最小二乘法(si PLS法)对特征谱段进行优化,建立二氢杨梅素的定量模型并对模型进行评价.结果:光谱预处理选用矢量归一化法(VN),确定9000~8500 cm-1、8000~7000 cm-1、6000~5500 cm-1为建模谱段.内部交叉验证中,校正均方差(RMSECV)为2.38%,决定系数(R2)为92.16%;外部验证中,模型对训练集预测均方差(RMSEE)为0.993%,对验证集预测均方差(RMSEP)为2.87%,其决定系数为90.67%,相对预测偏差(RPD)为3.27.当样品中二氢杨梅素的含量范围为9.77%~46.13%时,平均预测回收率为97.57%.结论:所建模型预测能力好,可用于藤茶中二氢杨梅素的快速定量分析.