近红外光谱分析技术在监测L-异亮氨酸发酵过程中的应用

以L-异亮氨酸发酵过程的发酵液为样品, 用偏最小二乘法考察2种光谱采集方式、 7种光谱预处理方法及不同光谱波段选择对建立5种氨基酸光谱预测模型精度的影响. 通过建立L-异亮氨酸发酵过程中主副产物最佳光谱预测模型, 确定最佳光谱信息采集方式、 光谱预处理方法、 光谱波长范围及模型因子数. 结果表明: 反射扫描优于透射扫描获取光谱所建最佳预测模型; 反射光谱采集L- 异亮氨酸、 L-丙氨酸、 L-谷氨酸、 L-亮氨酸和L-苏氨酸5种氨基酸最佳校正模型相关系数均大于0.96, 其交互验证均方差分别为1.760,0.462,0.430,0.259,0.199, 相对分析误差分别为7.8,6.8,6.3,5.0,6.4, 表明所提出的近红外光谱分析法快速检测氨基酸发酵液中各成分稳定可行.     

近红外光谱分析技术在监测L-异亮氨酸发酵过程中的应用

以L-异亮氨酸发酵过程的发酵液为样品, 用偏最小二乘法考察2种光谱采集方式、 7种光谱预处理方法及不同光谱波段选择对建立5种氨基酸光谱预测模型精度的影响. 通过建立L-异亮氨酸发酵过程中主副产物最佳光谱预测模型, 确定最佳光谱信息采集方式、 光谱预处理方法、 光谱波长范围及模型因子数. 结果表明: 反射扫描优于透射扫描获取光谱所建最佳预测模型; 反射光谱采集L- 异亮氨酸、 L-丙氨酸、 L-谷氨酸、 L-亮氨酸和L-苏氨酸5种氨基酸最佳校正模型相关系数均大于0.96, 其交互验证均方差分别为1.760,0.462,0.430,0.259,0.199, 相对分析误差分别为7.8,6.8,6.3,5.0,6.4， 表明所提出的近红外光谱分析法快速检测氨基酸发酵液中各成分稳定可行.     

近红外光谱分析技术的应用综述

近红外光谱（NIRS）分析技术是上世纪70年代发展起来的一项现代分析技术。它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量等多个学科的最新研究成果,以其独特的高效、成本低、环保的优点在农业、食品等学科中得到了广泛应用。     

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.     

近红外光谱变分推断标定自适应方法研究

在近红外光谱分析中,已有的标定迁移方法多基于标准样本和无参数归纳模型,普遍存在模型生存周期短、适用范围小等问题.针对此问题,提出了一种参数化对齐源域(主仪器)和目标域(从仪器)特征分布的变分推断标定自适应(variational inference calibration adaptation, VICA)方法.VICA对源域数据进行主成分分析,建立源域特征的变分回归模型.在预测时,VICA首先将目标域数据投影到源域特征子空间中,然后建立源域特征和目标域特征的分布差异函数,通过最小化该函数得到目标域的概率密度模型,实现模型迁移.实验对比表明,VICA比现有的大多数标定迁移方法的标定效果更好.     

化学计量学方法在近红外光谱分析中的应用--近红外光谱法测定汽油辛烷值

介绍了化学计量学在近红外分析技术中的应用方法。并以近红外光谱法测定汽油辛烷值为例 ,详细介绍了常用化学计量学方法 (主成分回归 ,偏最小二乘法和马氏距离分析 )的比较与在应用中的选择。     

近红外光谱技术在主要粮食作物品质研究中的应用

近红外光谱分析技术是一种能进行定量和定性分析与检测的现代技术,目前在主要粮食作物的遗传改良与育种过程中发挥着重要的作用.综述了近红外光谱分析技术在水稻、小麦、玉米等主要粮食作物及其相关农作物品质研究中的应用方面取得的新进展,并分析了近红外光谱分析技术在主要粮食作物品质研究中的应用前景,以期为广大农作物品质的遗传改良与新品种的培育提供参考与借鉴.     

近红外光谱技术在医药领域应用的新进展

近红外光谱技术是20世纪90年代以来发展最快、最近引入注目的光谱分析技术之一,该技术在许多领域有着广泛的应用,尤其在医药领域.本文简要介绍了近红外光谱技术的特点,综述了近几年该技术在药物和临床分析中新的应用,初步探讨了该技术在医药领域应用中存在的局限性和今后发展的方向,并对该技术在医药领域中的应用前景进行了展望.全文引用文献68篇.     

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%.     

基于功能性近红外光谱血氧测量系统研究进展

【目的】对功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy，fNIRS)技术检测组织血氧饱和度的基本原理及主要检测血氧技术研究进展进行综述，为未来该技术在医学领域的发展提供参考。【方法】通过查阅文献资料，从检测原理、检测技术分类及优缺点方面对fNIRS技术在血氧检测方面的应用进行归纳总结。【结果】在阐明fNIRS技术检测血氧的基本原理基础上，探讨了连续波光谱、频域光谱、时域分辨光谱等3种fNIRS检测血氧技术的原理和特点，并对它们的优缺点进行了比较。【结论】fNIRS技术具有便携性好、无创伤性、时间分辨率和空间分辨率较高、对被试动作的容忍度高等优点，今后可结合蒙特卡罗方法分析光子在组织中的传播与分布规律，从而进一步加深人们对生物医学光子学领域的理解并推进fNIRS技术在医学中的应用。     

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．     

A New Sample-Selection and Modeling Method Based on Near-Infrared Spectroscopy and Its Industrial Application

Near-infrared （NIR） spectroscopy has been widely employed as a process analytical tool （PAT） in various fields; the most important reason for the use of this method is its ability to record spectra in real time to capture process properties. In quantitative online applications, the robustness of the established NIR model is often deteriorated by process condition variations, nonlinear of the properties or the high-dimensional of the NIR data set. To cope with such situation, a novel method based on principal component analysis （PCA） and artificial neural network （ANN） is proposed and a new sample-selection method is mentioned. The advantage of the presented approach is that it can select proper calibration samples and establish robust model effectively. The performance of the method was tested on a spectroscopic data set from a refinery process. Compared with traditional partial leastsquares （PLS） , principal component regression （PCR） and several other modeling methods, the proposed approach was found to achieve good accuracy in the prediction of gasoline properties. An application of the proposed method is also reported.     

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...     

应用近红外光谱研究苯基环氧丙烷基醚和芳香胺之间的反应

在中红外光谱中,氢氧基伸展振动吸收峰和胺基伸展振动吸收峰重叠,一级胺基平面内弯曲振动吸收峰和芳香环伸展振动吸收峰重叠,这极大地限制了中红外光谱对定量研究环氧树脂硬化反应的应用。本研究通过大量的实验证明:应用近红外光谱以上问题能够得到很好的解决。     

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).     

基于近红外透射光谱与机器视觉的蜜柚汁胞粒化分级检测

汁胞粒化是一种柑橘类水果中汁液囊的生理失调现象,表现为汁液囊变硬、干燥等,对水果内部品质产生消极影响。蜜柚是一种厚皮的柑橘类水果,很难通过外部果皮及果形,鉴定果实内部的汁胞粒化程度。采用近红外透射光谱结合机器视觉技术的快速无损检测方法,对蜜柚汁胞粒化程度进行分级检测。采集600个不同生长期的蜜柚样本在900～1700 nm的光谱数据,按果实的汁胞粒化程度将其分为5级。结合化学计量学研究由汁胞粒化引起的内部品质的化学变化,而机器视觉技术可用于研究由汁胞粒化引起的外部特征的物理变化。因此,该方法相较于传统检测方法,分级模型的预测能力更好。尤其是,连续投影-K近邻算法预测模型的准确性、敏感性和特异性分别达到0.970 0、0.923 1和0.987 4以上。结果表明:该方法可用于汁胞粒化的鉴定与评估分级,且具有巨大潜力,以期为厚皮类水果在线分选及内部品质研究提供参考和理论依据。     

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.     

近红外光谱检测技术快速测定桔梗总皂苷的研究

利用近红外快检技术建立测定桔梗总皂苷含量的模型,探索近红外光谱仪在中药材有效成分研究方面的可行性.利用紫外-可见分光光度计建立测定不同批次的中江桔梗总皂苷含量的方法,以其含量作为参比,运用近红外技术收集50批中江桔梗样品的光谱图,借助偏最小二乘回归算法建立中江桔梗总皂苷的定量校正模型,并对未知样品中总皂苷含量进行预测.结果显示,桔梗中总皂苷定标标准偏差、相对分析误差、交叉检验标准误差、校正模型的决定系数和交叉验证相对分析误差分别是0.953、8.154、1.999、0.97、3.887.表明本研究建立的定性模型检测速度快、效率高、结果可靠,可用于桔梗总皂苷的质量控制.