首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
建立了基于近红外漫反射光谱(NIR)定量预测中药蛇床子CO_2超临界萃取(SFE)物中2种主要成分蛇床子素和欧前胡素含量的新方法.将高效液相色谱(HPLC)分析结果作为参考值,通过遗传算法(GA)和径向基函数(RBF)神经网络相结合,建立中药蛇床子萃取物的光谱数据和萃取物中蛇床子素和欧前胡素含量之间的定量模型.NIR光谱数据经标准归一化(SNV)预处理后所建GA优化的RBF网络模型(GA-RBF)为最优,其蛇床子素和欧前胡素测试集的均方根误差(RMSE)分别为0.476 4%和0.305 6%,相关系数(R)分别为0.990 8和0.987 0,均优于偏最小二乘(PLS)模型的处理结果.该方法具有快速、无损、精确的优点,为中药材复杂体系中化学组分定量测定提供了一条新途径.  相似文献   

2.
采用浊点萃取法富集蛇床子中蛇床子素和欧前胡素,并用紫外分光光度法测定其含量。采用非离子表面活性剂曲拉通X-114(Triton X-114)作为萃取剂,得出最佳试验条件为:萃取蛇床子素和欧前胡素Triton X-114的质量浓度分别为0.05 g/mL和0.06 g/mL;液固比为100∶1;pH为4;平衡温度为40℃;超声时间为18 min。结果在最佳试验条件下,测得蛇床子素为1.35%左右,欧前胡素为0.45%左右。浊点萃取是一种安全、高效、简便的样品处理方法。  相似文献   

3.
将人工神经网络与近红外漫反射光谱相结合, 对蛇床子超临界CO2萃取物中的蛇床子素和欧前胡素同时进行快速、 非破坏的定量分析. 分别利用 萃取物的原始光谱和两种预处理光谱(一阶导数和标准归一化)建立了网络的数学校正模型, 并把所得结果进行了比较, 确定用一阶导数光谱所建立的模型为最佳网络模型.  相似文献   

4.
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.  相似文献   

5.
PLS-近红外漫反射光谱法分析片剂药品扑热息痛   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对扑热息痛片剂药品进行非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了主成分数对PLS定量预测能力的影响,预测了未知样品,预测结果是准确的。  相似文献   

6.
采用小波包变换(WPT)提取异福片样品近红外漫反射光谱的特征信息,建立用近红外光谱(NIRS)快速测定异福片中有效成分的新方法。以近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立测定药用真菌云芝中蛋白含量和多糖含量定量分析模型,采用小波包变换的800—2500nm波段的光谱,在尺度为6时,建立的模型最优。正交小波包多尺度分析对近红外光谱具有较强的去噪和压缩能力,从而使PLS模型更具有代袁性和稳健性,同时也提高了建模效率和模型的预测精度。该方法预测精度能满足云芝蛋白定量和多糖含量分析的要求,且方便快捷,无破坏性,可实现在线检测,对替代原有繁琐的云芝蛋白多糖含量测定方法具有重要的意义。  相似文献   

7.
研究了应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对扑热息痛片剂药品进行非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了主成分数对PLS定量预测能力的影响,预测了未知样品,预测结果是准确的。  相似文献   

8.
提出一种基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法的光谱波长优选和残差数据增广回归算法的近红外光谱定量模型.以勾兑果汁中苹果汁原汁含量的近红外光谱数据为基础,对原始光谱数据进行预处理,通过人工蜂群算法优选光谱波长变量,采用优选出的波长变量建立近红外光谱浓度残差增广的最小二乘回归(concentration residual augmented classical least squares,CRACLS)模型.将ABC波长优选后建立的CRACLS模型与全光谱建立的CRACLS模型,遗传算法(genetic algorithm,GA)波长优选后建立的CRACLS,ABC波长优选后建立的PLS模型,全光谱建立的PLS模型,GA波长优选后建立的PLS模型进行比较.实验结果表明,ABC-CRACLS模型的校正集的Rc值为0.999 8,RMSEC值为0.000 9,预测集的Rp值为0.999 1,RMSEP值为0.012 1,均优于其它几个模型.因此提出的人工蜂群算法能够有效地处理好波长变量的优选问题,并且CRACLS模型取得良好的预测结果.  相似文献   

9.
近红外光谱在快速检测棉制品中含棉量的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
以两组棉制品为研究对象,利用遗传算法提取有效近红外光谱信息,采用偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)建立了棉制品中舍棉量的近红外定量的校正模型,讨论了遗传算法提取有用信息的具体应用方法.结果表明:棉制样品的近红外光谱经过遗传算法提取有用信息(波长优选)后,通过一定数据预处理方法,运用PLS建立的定量校正模型,可以大大降低数据运算量,为近红外光谱分析技术应用于棉制品中舍棉量的预测,提供了理论依据和实用方法.  相似文献   

10.
研究了用超临界CO2萃取法从白芷中提取欧前胡素和异欧前胡素,根据正交试验设计确定了超临界萃取最佳工艺条件为温度60 ℃、萃取压力25 MPa和药材粉碎度40~60目,并放大50倍进行萃取试验。利用高速逆流色谱技术分离纯化了欧前胡素和异欧前胡素,溶剂系统为正己烷:乙酸乙酯:甲醇:水(1:0.4:1.1:0.5,V/V)。采用HPLC-DAD,MS对欧前胡素和异欧前胡素进行了定性定量分析,得到产物纯度达99.0%以上,本方法简便快捷,重现性好。  相似文献   

11.
将偏最小二乘( P L S)法同紫外可见分光光度法结合, 快速分析黑加仑色素的含量. 讨论主成分数对 P L S定量预测能力的影响, 并对校正集样品和预测集样品中黑加仑色素含量进行定量预测.  相似文献   

12.
近红外光谱-系统聚类法快速测定煤炭品质   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用偏最小二乘法对95个煤炭样品的近红外光谱数据进行处理,并提取主成分.将提取的主成分与煤炭的发热量、灰分、挥发份、含硫量和全水分共同作为变量,进行系统聚类分析.将样品数据聚类为4组,同时剔除异常样本.对聚类后的各组数据采用多元散射校正、二阶导数、诺里斯导数平滑进行预处理,建立偏最小二乘定量分析模型.采用逐步筛选法,求得以发热量为变量的Bayes判别函数,交互验证结果表明判别函数稳定性良好.对未知样品发热量、灰分、挥发份、含硫量和全水分预测的决定系数分别达到0.992、0.927、0.938、0.778、0.978,说明模型预测性能良好.  相似文献   

13.
近红外光谱-偏最小二乘法非破坏分析酱油的主要成分   总被引:1,自引:0,他引:1  
将近红外光谱技术与偏最小二乘法(PLS)相结合建立 数学校正模型, 对酱油中的氨基酸态氮、 总酸以及食盐进行快速、 无损定量分析, 并对酱油的色度进行预测, 同时讨论了光谱预处理方法和主成分数对PLS模型预测精度的影响. 结果表明, 采用一阶导数预处理光谱建立的数学校正模型能得到最佳的预测效果, 在对预测集18个样本中的氨基酸态氮、 总酸、 食盐的含量和色度进行预测时, 所得的预测集相对标准 偏差分别为1516%, 1811%, 1798%, 1893%. 实验结果具有较高的预测精度, 可以用于酱油中主要 成分含量的测定.  相似文献   

14.
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.  相似文献   

15.
采用近红外透射光谱和移动窗口偏最小二乘(MWPLS)方法,建立污水化学需氧量(COD)近红外光谱分析的优化模型最优模型的对应波段为820-850nm,采用波长点个数为16,PLS因子数、RMSEP、Rp分别为13,25.5mg/L,0.968,预测相关很高,其预测效果明显优于全谱模型,并且采用的波长点个数远远优于全谱波...  相似文献   

16.
基于偏最小二乘回归算法,研究了基于近红外漫反射光谱的煤质灰分快速检测方法,建立了煤质灰分与近红外漫反射光谱之间的数学回归模型,同时探讨了平滑滤波、多元散射校正、求导等不同的光谱预处理方法对模型预测效果的影响,针对精煤的灰分,采用实际煤炭样本开展了实验研究,取得了较好的效果,该方法达到了一定的分析精度并且模型较为稳定,有着很好的应用前景.  相似文献   

17.
基于随机性、相似性和稳定性,通过定标集、预测集、检验集的建模过程,采用可见-近红外(NIR)光谱结合偏最小二乘(PLS)方法建立人类溶血液样品的血红蛋白(Hb)的分析模型。将全谱扫描区(400—249 8 nm)分成可见区(400—780nm)、短波近红外区(780—110 0 nm)、长波近红外区(1100—249 8 nm)、可见-短波近红外区(400-1100 nm)、全近红外区(780—249 8 nm)。经过比较、检验,结果表明,可见-短波近红外区达到了最好的模型效果和稳定性,最优PLS因子数为7,检验的预测均方根误差(V-SEP)和预测相关系数(V-RP)分别为4.42 g.L-1、0.967,达到了高的预测精度和稳定性。  相似文献   

18.
采用国家标准方法测定125个玉米样品的蛋白质含量,并同时进行红外光谱(NIRS)测定.在连续小波变换(CWT)处理玉米NIRS数据的基础上,通过多次随机选择定标集和校正集样品的模型优化方法,建立了二次ε不敏感损失函数的CWT-SVR蛋白质预测模型.模型用于检验集样品中蛋白质的测定,结果满意,且优于传统的偏最小二乘模型(PLS).  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号