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近红外光谱分析中定标集样品挑选方法研究 总被引:21,自引:2,他引:21
介绍了目前常见的几种定标集样品挑选方法:含量梯度法、Duplex法和Kennard-Stone法,并提出了新的挑选方法:GN距离法.该方法以全局距离来界定定标集样品范围,以邻域距离来剔除相似样品,根据不同的全局和邻域距离组合挑选出定标集样品建模,根据计算所得最小交叉验证误差SECV来确定最合理的定标集样品.通过实例,讨论比较了上述4种方法优缺点.结果表明:GN距离法能够在保持原始样品集覆盖范围的基础上,适量剔除异常样品,GN距离法挑选出的定标集所建模型具有较低的模型复杂度、较高的相关系数和较好的模型预测能力. 相似文献
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应用近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法,对141份花椒粉末样品近红外光谱建立挥发油含量定量模型,交叉验证测定系数R2为0.936,交叉验证误差均方根RMSECV为0.421,经直接正交信号校正(DOSC)预处理后,相应的交叉验证测定系数R2提高到0.95,RMSECV减小为0.374.使用105份样品近红外光谱所建立的模型对36份样品的预测集进行预测,光谱采用DOSC预处理前后,预测测定系数R2由0.923提高到0.969,RMSEP由0.452减小到0.289,RSD由11.65%减小到7.44%,RPD由3.622增加到5.573.研究结果表明,使用DOSC预处理后的花椒挥发油含量近红外光谱定量模型的预测效果有较大的提高,且具有较好的稳定性和较强的预测能力,可用于实际的花椒挥发油检测. 相似文献
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福林试剂是蛋白酶活检测的重要试剂之一。试验室配制福林试剂和市售福林试剂对蛋白酶活检测进行研究,结果表明:试验室配制福林试剂放置30d后与酪氨酸反应的显色液的吸光度值与市售福林试剂在5%水平上没有显著性差异。试验室配制福林试剂的RSD在0.30~1.67之间,市售福林试剂的RSD在0.63~1.49之间,其精密度均较高。试验室配制与市售福林试剂分别与酪氨酸反应,显色液吸收波长趋势一致,最大吸收波长均在736~755nm,没有显著性差异。试验室配制与市售福林试剂分别检测同一种样品时,检测值经方差显著性分析,在p<0.05水平上没有显著性差异。按照GB/T23527-2009法制得的福林试剂性质与市售福林试剂均可用于蛋白酶活检测,结果没有显著性差异。 相似文献
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花椒挥发油含量的近红外光谱无损检测 总被引:5,自引:4,他引:5
应用近红外漫反射光谱技术,采用偏最小二乘法,针对118份完整花椒颗粒定标样品集,研究了扫描分辨率为4、8、16 cm-1,扫描次数为32、64、128的9种扫描参数组合情况下的挥发油含量近红外光谱预测模型.扫描分辨率为16 cm-1、扫描次数为128时,建立的预测模型最优.在最优参数组合情况下,定标集样品的内部验证决定系数R2为0.907,交互验证误差均方根为0.509,用20份样品作为预测集进行外部验证,外部验证决定系数R2为0.973,预测误差均方根为0.272,相对分析误差为6.28.结果表明,近红外光谱分析技术可以快速、无损地检测花椒颗粒中挥发油的含量. 相似文献
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基于支持向量机的有机肥总养分含量NIRS分析 总被引:2,自引:1,他引:1
以我国22个省市的120份畜禽粪便为原料的有机肥产品样品为研究对象,利用近红外漫反射光谱法与支持向量机相结合建立了有机肥产品中总养分含量的快速测定模型,并与偏最小二乘法所建模型作了比较.利用偏最小二乘回归法所建立的基于原始样品和干燥粉碎样品的总养分含量近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.96、7.95 g/kg、2.47和0.93、8.02 g/kg、3.58.利用支持向量机回归法所建立的干燥粉碎样品中总养分含量的近红外模型验证决定系数R_v~2、预测标准差SEP和验证相对分析误差RPD分别为0.93、7.38 g/kg和3.88.结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便为原料的有机肥产品中总养分含量,与偏最小二乘法相比,支持向量机所建模型具有更高的预测精度. 相似文献
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不同种属动物源肉骨粉的快速鉴别分析技术是加强饲料监管、防范疯牛病传播的重要保障。为了探索使用显微X射线计算机断层成像技术(Micro-computed tomography, Micro-CT)快速鉴别分析不同种属动物源肉骨粉的可行性,本研究以制备的哺乳动物源牛骨颗粒和非哺乳动物源鸡骨颗粒各100个作为样品集,以不同相对位置鸡、牛骨颗粒以及鸡骨颗粒中牛骨颗粒质量分数约0.97%分别制备验证集,使用Bruker Skyscan 1275 Micro-CT对所有样品进行扫描和图像重构(管电压80 kV、管电流125μA,图像分辨率10μm,重构灰度图像灰度阶为0~255,对应X射线吸收系数为0~0.035);提取不同骨颗粒样品的感兴趣区域进行图像分割,并结合PLS-DA和SVM-DA机器学习算法分别构建鸡和牛骨颗粒分割模型。研究结果表明,鸡、牛骨颗粒图像分割感兴趣区域灰度区间为165~255,基于PLS-DA和SVM-DA模型的鸡、牛骨颗粒鉴别交互验证总准确率均为94%,验证集样品的Micro-CT三维原位可视化表征结果经验证与样品实际结果一致。结果表明,Micro-CT结合PLS-DA和... 相似文献
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