近红外光谱技术在食用油种类鉴别及 脂肪酸含量检测中的应用

应用近红外光谱分析技术分别建立了快速鉴别食用植物油种类的定性分析模型以及测定食用植物油主要脂肪酸含量的定量分析模型.实验根据19份食用植物油样品的近红外光谱,结合系统聚类方法建立了纯橄榄-芝麻-花生油定性识别模型,识别率和预测率可达100%.根据59个食用植物油样品的近红外光谱,结合模型优化方法建立了食用植物油中棕榈酸、硬脂酸、油酸3种主要脂肪酸含量的近红外定量分析模型,且模型指标较好.实验表明近红外光谱分析技术在食用植物油品质快速检测领域有很好的应用前景.     

基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究

针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性.     

近红外光谱技术结合主成分聚类鉴别海面溢油

鉴于目前没有一种方法能独立解决溢油鉴别的所有问题[1],本文提出近红外光谱技术结合主成分聚类分析鉴别溢油种类的方法.通过有机溶剂萃取出自行配制的汽油、柴油和润滑油模拟样品中的溢油后记录其近红外光谱,对5 800～6 200 cm-1区段范围内的近红外谱图经过多元散射校正(MSC),Norris一阶导数平滑预处理处理后求其主成分,并在主成分的基础上引入Ward聚类分析法(离差平方和法)对样品分类.     

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...     

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.     

近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质

提出一种基于近红外光谱技术和聚类分析法对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别的方法,研究了近红外光谱结合聚类分析法快速鉴别淀粉种类的可行性.采集样品在12 500~4 000cm-1范围内的近红外漫反射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.光谱经一阶导数预处理后,采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类,分类准确率达到100%.同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,经实验得出预测准确率也是100%.实验结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法.     

近红外光谱技术在林业领域的应用

近红外光谱技术是一种快速、准确、无损、高通量、低成本的分析技术，广泛应用于林业领域。在木材性质检测方面，近红外光谱技术对于木材力学特征及化学成分含量等检测都有较高的准确性；在经济林产品品质分析方面，则主要用于反映林业产品的化学组分及含量、口感及硬度等直接和间接性状，对经济林产品品质及林木遗传育种的研究有较好应用前景；在林木分类鉴别应用方面，近红外光谱能够鉴别不同树种及种源，乃至反映树龄信息，在多物种模型中应用效果更好；近红外光谱还能够有效区分多物种的正常植物体与染病植物体，可在林木病虫害研究及生物检疫方面发挥作用。此外，近红外光谱还能应用于预测森林凋落物分解速率、预测土壤成分含量等。笔者分析了近红外光谱在林业科研和生产实际应用中的影响因素，包括样品状态、样本集特征等内在因素，以及预处理、波长选择、建模方式、硬件条件等外在因素对最终模型稳定性和准确度产生的影响。总结认为，近红外光谱技术引入林业研究后大大提高了林业样品检测效率，实现了绿色无损的高通量检测，对林地现场快速测量及林木遗传育种有极好的适应性，对促进林业产业的发展意义重大。     

矿物类中药的近红外光谱鉴别方法

针对传统的性状鉴别和化学分析方法难以满足矿物类中药准确、快速鉴别的需要,借鉴近红外光谱技术在地质学、矿物学以及中药鉴定学等方面的研究,探讨了近红外光谱分析法对矿物类中药鉴别的基本原理和方法,为该技术在矿物类中药鉴定中的应用提供理论基础.     

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.