可见-短波近红外光谱用于血红蛋白分析及其稳定性

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。     

基于近红外漫反射光谱的煤灰分快速检测方法

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.     

基于近红外光谱的小麦粉湿面筋含量检测

本文应用近红外光谱法测定小麦粉中湿面筋含量.对小麦粉的近红外光谱图进行消除常数偏移量、多元散射校正、减去一条直线三种预处理方法,用偏最小二乘法建立小麦粉的近红外光谱图与湿面筋含量之间的关系模型,并预测小麦粉中湿面筋含量.实验结果显示减去一条直线预处理后的模型评价指标最优,模型的相关系数R2为934,模型交互验证后的均方差为051,预测结果的均方根误差为0456.实验结果表明,近红外光谱法能够用于小麦粉湿面筋含量的测定     

近红外光谱-系统聚类法快速测定煤炭品质

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.     

近红外光谱法用于含能材料快速分析的研究

发射药生产过程中挥发份的实时检测对发射药的性能至关重要,是实现发射药柔性化生产的一项关键技术.用近红外漫反射光谱分析法快速分析柔性生产线中产品的挥发份,测得样品的光谱,采用简化的PLS算法建立数学模型,并用该模型预测样品挥发份的含量.该方法检测精度高、无破损、无须预处理即能达到实时快速检测的目的.     

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.     

基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究

提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法.配制含滑石粉的面粉样品30个,采集样品在12 500~4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型.结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求.研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉掺假是可行的.     

近红外光谱-偏最小二乘法非破坏分析酱油的主要成分

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.     

近红外光谱分析磷酸缓冲溶液中的血糖含量

测定了溶解于磷酸缓冲溶液中血糖在8000～5000cm^-1波数范围的近红外光谱,用偏最小二乘法建立了测定血糖含量的模型,根据数据特点,提出了按浓度大小选择预测集样本的方法。用来进行最佳模型隐变量个数的选择,结果显示,利用近红外光谱并结合化学计量学方法能够成功地进行血糖的定量分析,方法的测定误差为0.197g／L。     

偏最小二乘法用于近红外漫反射光谱测定异福片

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法(NIR PLS)对异福片中利福平和异烟肼的含量进行定量分析, 所建立的定量分析模型对校正集样品中利福平和异烟肼的含量预测回归系数分别为0.992　77,0.989　01,交互验证均方根误差(RMSECV)分别 为0.006　65,0.004　23.对预测集样品利福平、 异烟肼的含量预测均方根误差(RMSEP)分别为0.005　73,0.003　79;加样平均回收率分别为99.376%和98.243%;重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0.679　3%和0.639　8%.结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、 非破坏、 无污染、 可在线检测、 重现性好等优点, 可作为异福片原位质量检测和在线质量监控的方法予 以推广.     

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.     

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％．     

短波近红外光谱法分析酒中乙醇含量

使用短波近红外光谱和多变量校正技术快速准确地测定酒中乙醇含量. 研究了纯水、 乙醇以及乙醇和水混合体系的光谱特征. 用多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR ）分析了二阶导数差谱数据. 该法分析酒样具有方便、 快速的优点.     

近红外光谱法在燕麦和苦荞膳食纤维含量分析中的应用

应用近红外光谱漫反射技术,采用偏最小二乘法和留一全交叉验证方法对燕麦和苦荞样品中膳食纤维的含量进行预测.对光谱波长和信号预处理方法进行了优化.剔除异常值后得到实验值和本方法预测值的相关系数达到0.9272.结果表明,采用近红外光谱漫反射方法能够对燕麦、苦荞其它食品中膳食纤维含量进行快速定量或半定量分析.     

近红外光谱-偏最小二乘法测定三元混合物中甲醇和乙醇的含量

应用偏最小二乘法建立了甲醇、 乙醇和水三元混合体系近红外光谱的校正模 型, 采用交互验证方式对模型精度进行检验. 通过选取波长, 使所建模型中甲醇测定相关 系数r达到0.999　91, 交互验证均方根误差(RMSECV)为0.431, 乙醇的r 达到0.999 98, RMSECV为0.193.　用所建模型测定样品, 与气相色谱法 分析结果相近, 相对误差小于3.505％.     

软土路基变形监测技术及其稳定性研究

软土地基固结变形时间长、强度低。在其上修筑的路基常产生较大的沉降,且常因地基的强度不足导致各种工程病害。介绍了软土路基变形监测的主要内容及其基本原则,并结合大广高速公路京衡段LM11标段内的监测结果对软土路基的稳定性进行分析。该研究对软土路基的施工、设计及其稳定性评价具有重要的指导意义。     

应用便携式近红外光谱仪研究苹果糖度的快速分析模型

为了利用便携式近红外光谱仪实现苹果糖度快速无损的现场检测。利用K-S算法划分样本集,偏最小二乘法和间隔最小二乘法算法优选苹果糖度的最佳波长区间,对比分析9种预处理组合,建立苹果糖度的近红外预测模型。结果表明:使用偏最小二乘法选出优化糖度区间为1198~670cm-1,使用一阶求导、S-G卷积平滑和标准归一化处理后的模型预测性较好,校正集的相关系数和均方根系数分别为0.9223和0.423,预测集的相关系数和均方根系数分别为0.9189和0.237。研究表明,利用精度较低的便携式光谱仪器可以快速、无损地现场检测出苹果糖度。     

路堑边坡土钉支护的稳定性

为了研究岩质边坡土钉支护后路堑边坡的稳定性效果,在广东梅县梅江河右岸坡麓段路堑右侧采用了土钉墙支护方案.应用PhaseⅡ程序建立了分析模型,并运用非线性有限元法对岩质边坡土钉支护稳定性进行了数值计算.结果表明,土钉支护岩质边坡的稳定性好,而且经济可行,安全可靠.     

基于Geo-Slope的土质滑坡稳定性分析

滑坡的稳定性受降雨、地震等因素影响较大,在各种稳定性分析方法下的安全系数有一定的差别.以芦山地震震区某土质滑坡为例,通过现场的工程地质勘查,分析了该滑坡的基本特征.在Geo-Studio的Slop/W模块中建立模型,分析该滑坡在天然、暴雨、地震3种工况下的稳定性,采用摩根斯坦—普瑞斯法、毕肖普法、简布法与一般方法计算安全系数.     

基于两种模式识别技术的盐酸左氧氟沙星注射液近红外光谱定量分析

测定同一厂家生产的53个不同批次盐酸左氧氟沙星注射液的近红外光谱. 先利用小波变换技术对光谱变量进行去噪, 并对其有效的压缩, 以提高建模效率, 再分别利用神经网络及支持向量机技术建立盐酸左氧氟沙星注射液样品的定量分析模型, 并讨论了建模过程中相关参数的优化选择. 仿真实验表明, 建立的SVM定量分析模型的相关性要优于BP网, 同时SVM定量分析模型的RMSECV及RME两个指标值也显示其预测效果良好, 泛化能力强.