基于遗传神经网络的大豆脂肪酸含量近红外光谱检测

本文提出了一种利用遗传神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入,把用化学法测定的五种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练神经网络的权值,建立大豆脂肪酸的神经网络检测模型,探索出一种能够准确、高效地完成近红外光谱橙测的神经网络模型。     

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．     

近红外光谱分析技术在鸡肉分类检测中的应用

针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法.采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响.结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100%.     

近红外光谱在印刷品颜色检测中的应用

为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术(NIR)并结合偏最小二乘法(PLS)建立印刷品颜色检测模型.对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5.选取的主成分作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后,将144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测.研究结果表明:利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数(R~2)为99.74%,预测平均相对误差为0.636%,表明利用近红外光谱技术检测印刷品颜色是可行的.     

近红外光谱技术在中药鉴别中的应用

采用近红外光谱技术对山茱萸果肉与果核进行快速鉴别研究.方法:对9批山茱萸果肉与果核样品进行近红外光谱测定,采用矢量归一化法处理数据,以山茱萸果肉样品建立一致性检验模型,设定CI(conformity index)值.结果:经矢量归一化后山茱萸果肉与果核光谱差别明显,以果肉样品建立一致性模型,设定的CI值为3.2.结论:本方法快捷、准确,无需样品前处理,可以作为山茱萸非药用部位的快速检测方法.为全面控制药材质量,建立中药质量控制新方法提供科学依据.     

近红外光谱定量检测丙烷和异丁烷

近红外光谱分析技术结合偏最小二乘法（PLS）对多成分挥发性有机物（VOCs）进行连续的在线监测具有重要意义．用傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）分析了丙烷和异丁烷2种挥发性有机物的近红外光谱特征．采用线性回归建模方法——偏最小二乘法在丙烷和异丁烷混合气体的近红外光谱范围（5600～6200cm^-1）内建立了预测模型．基于该模型预测了验证集样品中2种气体的含量,并对模型进行了评价．结果表明,对2种气体浓度的预测比较准确,相对误差基本在5％以内．     

拉曼光谱和近红外光谱在小麦粉品质定量分析中的应用

应用拉曼光谱分析技术结合最小二乘法,应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,以及现有的小麦粉光谱数据,对小麦粉进行采集光谱信息,选择最优的光谱预处理方法,分别建立了水分、灰分、面筋的定量模型,并验证了模型的可行性.实验分析表明,近红外光谱技术建立的模型比拉曼光谱分析技术建立的模型效果要好.     

近红外光谱技术检测石榴汁中花色苷含量

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并通过小波变化处理提取光谱特征,采用遗传算法对支持向量机的三个参数进行优化,建立基于近红外光谱技术与支持向量机的石榴汁中花色苷含量检测模型。结果表明,模型对验证集的均方根误差为0.019 766,决定系数为0.999 2,模型预测性能良好。近红外光谱技术可用于石榴汁中花色苷含量的定量检测。     

采用近红外光谱技术的燕麦脂肪含量检测

以93份燕麦样品为研究对象,对其近红外光谱数据进行预处理后通过主成分分析法提取光谱特征,采用人工神经网络技术建立燕麦中脂肪含量的合理检测模型。结果表明:反向多元散射处理(IMSC)、数学处理选择2441(即对光谱进行导数间隔点为4的二阶导数处理,一次平滑处理间隔点为4,不进行二次平滑处理)为最佳预处理方法;通过主成分分析法提取2个主成分作为原始信息的特征变量,建立的人工网络模型结构为2-17-1,该模型对验证集的测定值与预测值的相关系数为0.962 3,均方根误差为1.607 2,模型的预测准确性较好。该方法简便、快速,为燕麦脂肪的定量测定提供了一种新方法。     

近红外光谱技术在农药残留量检测中的研究

介绍了近红外光谱技术的发展及原理,基于近红外光谱分析技术对蔬菜中农药残留的检测方法进行了定性和定量实验研究.选取菠菜作为叶菜代表,用偏最小二乘建立校正模型,并对模型的通用性进行验证.实验表明,校正模型的预测结果比较理想,但模型的通用性还需要改善,同时还讨论了基于多信息融合技术在农药残留量检测中的研究前景.     

几种油酸亚油酸的定性定量分析

用场解吸质谱和HP6890系列GC气相色谱仪、FFAP酸性毛细管色谱柱分析了国产工业级 和试剂能油酸以及生物级的亚油酸的组成。结果表明,上述油酸和亚油酸产品都是油酸和亚油酸为主的 脂肪酸混合物,但工业级油酸具有较宽的组成范围。这些结果能为应用于高水基液压液的脂肪酸产品的 选取提供技术基础。     

AHP—Fuzzy综合评价法在食用植物油工业清洁生产评价中的应用

清洁生产是从根本上解决环境保护和生产发展的最好模式。依据生命周期理论并考虑到食用植物油工业的特点,本文构建了食用植物油工业清洁生产评价指标体系。选用了AHP—Fuzzy综合评价法对食用植物油工业清洁生产水平进行评价。通过实例的研究与分析表明,该指标体系和评价方法可操作性较强,准确性较高,能够使企业对自身的清洁生产水平及取得的成果进行准确评价,从而了解企业自身的清洁生产潜力,对增强企业的市场竞争力和推动企业进行清洁生产具有重要的意义。     

不同厂家生产的心神宁片的红外光谱分析研究

利用傅立叶变换红外光谱法,考察三个不同厂家生产的心神宁片的红外光谱图及其二阶导数光谱图的差异。结果表明,由于各个生产厂家在生产控制方面的差异,心神宁片的红外光谱图亦存在一定的差异,根据其谱图的特征可以有效地将它们区分开。本研究建立了心神宁片的傅里叶变换红外光谱分析方法,该方法具有简便、快速、低成本等特点,为心神宁片的鉴别提供了科学依据。     

超强酸催化有机酸衍生化分离分析研究

固体超强酸具有较高的反应活性和较好的选择性．文章研究了玫瑰茄油在固体超强酸催化下合成高级脂肪酸脂．再采用GC—MS对其中的脂肪酸进行了定性和定量分析．玫瑰茄油中各种脂肪酸的质量分数分别为棕榈酸18%；硬脂酸30%；油酸38%；亚油酸14%。     

牙龈血流监测系统研究

近年来,由于口腔疾病引起的口腔软组织缺损病例越来越备受关注。目前,用来监测组织血流的方法主要有激光多普勒血流监测法和近红外光谱法,但二者均不适用于口腔牙龈黏膜的测量。针对这种问题,设计一种口腔黏膜检测仪,以STM32F405为控制单元,通过反射式血氧传感器实时采集信号,处理、分析获取脉率和血氧饱和度。测量的数据通过蓝牙连接到数据中转设备,经由因特网上传至服务器。     

H2对CO红外吸收系数的影响

用NICOLET 170 SX型付里叶变换红外光谱仪,研究了H_2对CO红外吸收系数的影响,测定了在7托CO中加入0—450托H_2时,CO(?)P(6)、R(5)线的吸收系数的变化.并进行了讨论.实验还测定了纯CO P(6)、R(5)、P(9)、R(9)线的吸收系数,并考察了满足比耳定律的浓度范围.     

从提取淀粉后的蕉藕残渣中提取果胶的最佳工艺

为提高资源的利用率,采用酸解法试验研究了从提取淀粉后的蕉藕残渣中提取果胶的最佳工艺,并对其进行定性分析。通过料液比、料浆pH值、提取时间和提取温度等单因素实验和L9(34)正交试验,得到了提取果胶的最佳工艺为:提取温度80℃,提取时间1.5 h,料浆pH 4.0,料液比1∶20(g/mL),此条件下果胶产率为7.72%。     

芦荟干粉的快速鉴别和测定

研究了利用有色复合物的生成及颜色差别,定性鉴别和目视比色定量测定芦荟干粉的存在和相对含量的方法。结果表明,该方法具有分析速度快、实用性强、操作简便、选择性好等特点。应用于多种芦荟干粉样品的分析,获得满意的结果。     

定性分析和定量分析在海事风险评估中的应用

本文讨论定性分析和定量分析的定义、特点,并结合实例分析他们的优点、缺点及在海事风险评估中的实际应用.