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．     

PLS-近红外漫反射光谱法非破坏分析安乃近

比较了偏最小二乘（PLS）法在常规和一阶导数近红外漫反射光谱法分析安乃近的定量预测能力；讨论了校正集样品数和波长间隔对PLS预测的影响．在常规光谱法中，校正样品和预测样品的预测结果的相对标准误差分别为0．9891％和1.4630％．而在一阶导数光谱法中，校正样品和预测样品的预测结果的相对标准误差分别为0.1102％和1.0429％．     

傅里叶变换近红外光谱法测定榨菜酱油成分

基于傅里叶变换近红外光谱技术,通过主成分分析(PCA),可较好地区分不同品牌的榨菜酱油样本.利用偏最小二乘法(PLS)建立了测定榨菜酱油成分的定量分析模型,校正集样本中总酸、氨基酸态氮和食盐的分析模型决定系数(R2)分别为98.44,98.74和98.48,交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.001 3,0.008 44和0.355.预测集样本中总酸、氨基酸态氮和食盐的外部验证决定系数(R2)分别为96.04,95.90,96.27,预测集标准偏差(RMSEP)分别为0.017 4,0.012 9,0.48.实验结果具有较高的预测精度,可以用于测定榨菜酱油主要成分的质量浓度.     

铜的微晶蜡相反射散射光度法研究

研究了微晶石蜡萃取铜与二乙胺硫代甲酸钠配合物的条件，并设计了固相反射散射分光光度法直接测定石蜡相中铜的含量，方法有较好的选择性，可以用于水样中铜的测定。     

近红外光谱无创血糖检测中体温变化的影响分析

利用光学方法无创伤地检测人体血糖浓度是目前的一个研究热点．分析了经皮漫反射光谱测量人体血糖的原理,针对信号微弱、生理背景噪声难以直接定量等现状,利用Monte Carlo模拟方法初步计算了血糖浓度和人体温度变化导致的漫反射光强,并通过葡萄糖水溶液实验对模拟计算的有效性进行了验证,最后根据两名糖尿病患者的口服葡萄糖耐量实验,估计了活体实验中的温度变化对血糖浓度模型误差的影响．结果表明,在37℃附近,体温降低0．1℃引起的漫反射光强与血糖浓度升高2．7mmol／L相当,而对基于近红外光谱的无创血糖预测,体温是一个非常重要的误差源,它对模型的影响占总误差的50％以上．     

红外衰减全反射光谱技术浅释

傅里叶变换红外衰减全反射光谱技术是目前广泛应用的一种红外光谱测试技术,由于它是完全非破坏性测试,因此在公安、质检等部门和传统红外测试方法难以处理的,诸如不溶、不熔并粉碎困难的弹性试样、各种部件表面涂层、纸张、纤维等的测试中使用.     

近红外漫反射光谱法在川续断属植物鉴别中的应用

用近红外漫反射光谱法对川续断和部分川续断属其它植物进行鉴别,为川续断的品种鉴别和质量评价提供一种新的可能的方法和手段.分别对6种川续断属植物的近红外漫反射原始图谱和经过多元散射校正(MSC)和二阶导数(SD)处理后的图谱建立PLSDA模型.快速、准确地鉴别川续断和部分川续断属其它植物,同时不同产地的同种样品也得到了准确的区分.本方法快速.准确,不破坏样品,能用于鉴别川续断和川续断属其它植物.     

近红外漫反射光谱法对蛇床子SFE萃取产物的质量监控

采用近红外漫反射光谱法对中药蛇床子SFE萃取过程中主要成分蛇床子素和欧前胡素进行快速、 无损检测. 以HPLC分析值作参比值, 采用偏最小二乘法（PLS）建立近红外光谱信息与各组分含量间的定量校正模型. 讨论了波长范围的选择和主成分数对PLS定量预测蛇床子萃取物中蛇床子素和欧前胡素含量能力的影响, 并对预测集样品含量进行预测, 结果令人满意.     

人工神经网络-近红外光谱法非破坏监控蛇床子SFE-CO2萃取物的质量

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.     

污水化学需氧量近红外光谱分析的波段选择

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...     

基于模糊聚类模型的葡萄酒分类

应用模糊聚类分析的思想和方法,综合考虑酿酒葡萄的各项理化指标,建立了葡萄酒分类的数学模型。一方面,通过对理化指标的相关性分析进行属性约简,刻画了理化指标之间的内在联系;另一方面,在属性约简的基础上对每个属性进行加权,经实验验证两方面均可以优化模糊聚类分析模型对葡萄酒质量的分类效果。     

结合RNN和CNN层次化网络的中文文本情感分类

中文情感分类; 深度学习; 卷积神经网络; 循环神经网络     

广西城市交通地理信息分类标准研究

为了满足交通地理信息系统应用需求,在分析现有城市道路交通管理地理信息分类相关规范标准的基础上,提出广西城市交通地理信息分类原则、方法和标准,并且在南宁市公交管理与规划决策支持系统中进行实际应用,构建南宁市公交信息数据库,为南宁市城市公交管理与规划决策提供基础支撑。     

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.     

近红外光谱分析法对烤烟烟叶内在质量与外观特征相关性的分析

烟叶的红外光谱特征不仅与其化学成分密切相关,而且与其内部结构有一定的关系。提取90份烤烟烟叶样本的近红外光谱进行二阶微分去噪,并进行定量分析。加入外观特征并采用非线性主成分分析法进行数据压缩和特征提取,利用因子分析的方法进行烟叶内在质量和外光特征间的相关性分析,并利用BP神经网络建模对相关性进行预测。分析结果显示,烟碱、蛋白质、宽长比、叶片长度、色调标准差等5个变量有相似的变化趋势,总糖、还原糖、叶片厚度、平均亮度等4个变量间有相似的变化趋势。依据所得结论,可以辅助烟叶评级标准,使烟叶评级标准更加的客观。     

中药材红外光谱鉴定方法

126种中药材,经适当的化学处理后,测定其红外光谱,并进行比较鉴别．为中药材真伪品的鉴别提供一种简便、可行的方法．     

基于GIS的中国古籍地理信息系统研究

"基于GIS的中国古籍地理信息系统"是通过GIS手段构建的一个集成化的大规模中国古籍资源库及古籍研究数字保障体系,开放给学界和大众使用.该系统借助中国历史地理信息系统(CHGIS)平台已有数据,通过建立Web GIS的方式,表达古籍基础地理信息的空间分布及演变,为用户提供便捷的数据查询、检索、编绘专题地图和连接用户数据等功能.本系统不仅可以为古籍保护、学术研究提供大数据平台,提高古籍利用效率,并推动中国书籍流通史的研究,同时也将成为全新的传统文化传播方式,促进与古籍相关知识和文化的社会化推广.     

红外光谱法研究中药进展

中药具有重要的红外光谱特征。红外光谱在快速、无损和准确研究中药方面表现出巨大的潜力。综述了红外光谱特别是近红外光谱和傅立叶变换红外光谱技术研究中药的最新进展，全面叙述红外光谱技术在中药定性定量检测、新药开发和中药药理研究方面的应用情况。     

基于玉米近红外光谱的CWT-SVR蛋白质预测模型

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).     

小波变换在血糖浓度检测中的应用

利用小波变换的时频局部变换特性对近红外光谱数据进行滤噪处理,能有效地从信号中提取有用信息,从而提高信号的信噪比,提高模型的预测精度和稳健性．将该方法应用于近红外血糖浓度测量的基础研究中,实验结果表明,校正模型的预测标准偏差(RMSEP)分别减少了53%和58%,这对于血糖浓度测量的研究具有一定的现实意义．