茶叶中低含量氨基酸近红外光谱定量分析模型研究

应用近红外光谱分析方法对茶叶中游离氨基酸进行定量分析。连续小波导数(CWD)和标准正态变量变换(SNV)用于光谱预处理;偏最小二乘回归(PLSR)方法用于校正模型构建;采用蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)方法和连续投影算法(SPA)对建模变量进行优化。结果表明,CWD-SNV方法可以有效地提高茶叶光谱质量,消除光谱的平移误差;基于MCUVE-SPA的变量筛选方法极大地改善了模型的精度,实现了建模变量的有效压缩,模型的预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别由0.851和0.117改善为0.895和0.107,建模变量由4 148减小为18;当氨基酸百分含量大于0.1%时,近红外光谱结合化学计量学方法可以得到较优的定量分析模型。为茶叶中低含量氨基酸的分析提供了一种快速简便的分析方法。     

基于拉曼光谱的食用调和油原料组分快速定量检测方法

应用激光拉曼光谱技术结合偏最小二乘法实现了食用调和油中5种原料油（花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油）的定量检测。首先选取食用油脂肪酸信息丰富的169.58～1813.61cm-1谱区,再通过一阶导数+Norris 3点预处理对该谱区进行滤波去噪,净化拉曼光谱信息,采用偏最小二乘法建立食用调和油中各原料组分的拉曼定量检测模型,其中花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油的检测模型的校正集相关系数分别为0.9998、0.9418、0.9988、0.9998、0.9961,验证集相关系数分别为0.9435、0.8593、0.9542、0.9676、0.9429,均方根误差分别为0.117、0.218、0.128、0.125、0.179。研究结果表明,激光拉曼光谱法结合化学计量学方法快速、准确地测定食用调和油中各原料组分的含量具有可行性,且预测能力良好。     

鸡肉中假单胞菌的近红外光谱快速识别

假单胞菌是鸡肉腐败最主要的致腐菌,为了快速识别鸡肉中的假单胞菌,首先从腐败鸡肉中分离并筛选出致腐菌,进一步利用聚合酶链反应技术对目标菌株进行生物学鉴别(分别为盖氏假单胞菌、嗜冷假单胞菌、莓实假单胞菌和荧光假单胞菌);配置鉴定的4种假单胞菌和等体积混合的4种假单胞菌菌液,采集菌液近红外透射光谱信息;然后运用标准正态变量变换对光谱进行预处理,利用联合区间偏最小二乘法筛选出特征波段;最后有比较地运用K最近邻法、最小二乘支持向量机和反向传播人工神经网络建立5种假单胞菌菌液的近红外光谱分类识别模型。其中反向传播人工神经网络模型预测效果最佳,其训练集和预测集的识别率分别为99.17%和95.00%。研究结果表明,近红外光谱结合反向传播人工神经网络可以快速识别鸡肉中的假单胞菌。     

基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1089～2219nm。对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析。结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1100～1400nm和1800～2200nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量。     

微量有机磷农药残留近红外光谱快速检测方法

以滤纸作为农药载体,在波数4000～10000cm-1范围内获取其近红外光谱曲线。分别采取偏最小二乘回归法和最佳波段差值回归法建立农药质量比的预测模型。偏最小二乘回归法在经过多元散射校正和变量标准化预处理后得到的预测结果较好,预测相关系数为0.954,通过最佳波段差值回归法得到的预测相关系数为0.904。两种建模方法都得到了较好的预测结果。     

基于近红外无损快速检测淀粉品质的研究

实验选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用近红外光谱分析中的聚类分析法和偏最小二乘法(PLS)分别进行了定性和定量分析研究。结果表明,采用聚类分析法可准确地将样品分为两类,同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,预测准确率达90%以上。采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关性较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求。     

基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1 089～2 219 nm.对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析.结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1 100～1 400 nm和1 800～2 200 nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量.     

基于近红外光谱技术的醋醅中常见杆菌快速识别

醋醅中微生物群落及其代谢产物是镇江香醋独特口感和风味形成的关键因素。研究醋醅微生物的快速识别方法,有利于监控醋醅微生物的群落组成及其动态变化情况,保障发酵产品品质。利用近红外光谱技术对醋醅中5种形态相似的常见杆菌进行快速检测。首先采集5种杆菌菌落的近红外光谱信息,并利用PCR方法对5种杆菌进行生物学鉴别(分别为地衣芽孢杆菌、短小芽孢杆菌、嗜酸乳杆菌、枯草芽孢杆菌和醋酸杆菌),然后利用K-最近邻法和最小二乘支持向量机法建立5种杆菌的近红外光谱识别模型,结果表明当主成分为4时,LS-SVM模型对应的校正集识别率为100%,预测集识别率为97.50%。     

基于近红外光谱的活性米品质检测研究

选取105份具有代表性的活性米样品,研究光谱范围在918~1 045nm内12个波长点的近红外反射光谱与其品质的相关性。利用近红外光谱技术和多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法3种校正方法对活性米中γ-氨基丁酸、水分、蛋白质、淀粉、明度值、红度值及黄度值进行定量分析;选出最优校正模型,模型的预测决定系数分别为0.903、0.964、0.953、0.951、0.949、0.961、0.916,预测标准偏差分别为0.598、1.367、1.367、2.688、0.996、50.144、0.952。研究结果表明:应用近红外光谱技术检测活性米品质是可行性的。     

基于近红外光谱的食用油酸价和过氧化值自动化检测

为实现食用油酸价和过氧化值的自动化快速检测,以常见食用油为材料,利用近红外自动分析仪结合连续进样流通池,建立食用油酸价和过氧化值的定量模型并进行模型验证。结果表明:在波数范围为5 500～4 600 cm-1时,光谱预处理选择(6 524,4 823)两点基线校正和标准正交变换,酸价定量模型验证相关系数和预测标准偏差分别为0.987 3和0.114 mg/g;在波数范围为6 050～4 450 cm-1时,选择一阶求导和Norris导数平滑,过氧化值定量模型验证相关系数和预测标准偏差分别为0.995 8和0.90 mmol/kg;模型盲样验证效果良好,模型可行,通过近红外自动分析仪每小时可检测90个样品。     

猕猴桃膨大果的近红外漫反射光谱无损识别

在833~2500 nm光谱范围内采集了120个猕猴桃膨大果和120个正常果的近红外漫反射光谱,采用变量标准化方法对光谱进行了预处理,基于Kennard-Stone方法对样本进行了划分,分别建立了基于全光谱(FS)、主成分分析法(PCA)提取的11个主成分和连续投影算法(SPA)提取的6个特征波长的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和误差反向传播(BP)神经网络识别模型。结果说明,所建立的9个模型对校正集和测试集中猕猴桃膨大果和正常果的正确识别率均分别大于96.7%和93.3%。PCA提取的主成分数和SPA提取的特征波长数仅是FS中波长数的0.53%和0.29%,建立的模型更加简单,且识别效率较高。PLS和SVM模型的识别率普遍高于BP神经网络模型。9种模型中PCA-PLS识别率最高,其对校正集和测试集中膨大果和正常果的正确识别率均达到100%。该研究结果表明,近红外漫反射光谱技术可作为一种准确、高效的方法应用于猕猴桃膨大果的无损识别中。     

生菜叶中磷含量的光谱定量分析

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。     

用近红外透射光谱快速检测内燃机润滑油性能

通过对内燃机曲轴箱润滑油近红外吸收光谱的分析，研究了润滑油近红外吸收光谱随发动机工作时间变化的规律，为快速分析发动机润滑油的性能提供了一种新颖、可靠的分析方法，试验使用8个不同工作时间间隔的发动机润滑油样本，建立了润滑油的使用时间与近红外光谱之间的数学关系，为确定润滑油的换油时间提供了理论依据。     

基于MC—UVE的土壤碱解氮和速效钾近红外光谱检测

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤碱解氮和速效钾含量.为了提高该分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响,原始光谱平滑后采用蒙特卡罗无信息变量消除方法(MC-UVE)对土壤碱解氮和速效钾的建模变量进行筛选,应用偏最小二乘方法(PLS)建立校正模型.对于碱解氮模型,采用MC-UVE PLS方法,建模变量减少为210,相关系数和预测均方差分别为0.84和17.1 mg/kg.对于速效钾的预测模型,采用MC-UVE方法后,建模变量减少为150,模型的预测相关系数为0.76,预测均方根误差为15.4 mg/kg.     

基于相关分析技术的近红外光谱信息特征提取

运用信号分析的理论，研究了把相关分析技术应用于近红外光谱信息特征提取的方法.结果表明：通过相关处理，光谱信息特征得到分离和增强，可以作为一种光谱信息特征提取的有效方法用于定性和定量分析，为解决近红外光谱检测中光谱叠加、信息率低等难题提供了一种方法。     

近红外光谱技术在土壤成分检测中的研究进展

近红外光谱技术是一种快速的例行分析方法,在土壤科学领域内具有广阔的应用前景。评述近红外光谱分析技术在检测土壤成分(有机质、总氮、水分、矿质组分、质地、pH)中的应用现状,并指出了其在土壤领域内的发展方向。     

近红外透射光谱无损检测赣南脐橙糖度的研究

探讨了近红外透射光谱无损检测赣南脐橙内部糖度指标的可行性,并建立近红外透射光谱与赣南脐橙内部糖度指标之间的关系.以80个赣南脐橙为研究对象,利用透射光谱测定法获取完整赣南脐橙的近红外光谱(200～1100nm),选取不同的光谱波段范围对水果样本的透射光谱进行有效信息的提取,并结合多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)3种不同的数学校正方法对赣南脐橙的糖度(SC)进行定量分析.实验结果为:在550～900nm波段范围内,PLS校正模型的预测精度最好,其相关系数为0.9032,预测样本均方根误差为0.2421.实验结果表明,近红外透射光谱可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测赣南脐橙内部的糖度指标.     

基于近红外光谱技术的蔬菜农药残留种类检测

该文基于近红外光谱技术,提出一种快速无损检测方法,以期实现蔬菜农药残留的分类检测。通过对喷洒了氰戊菊酯溶液、三唑磷溶液和未喷洒农药的生菜样本进行研究,比较不同预处理后的建模效果,选用SNV算法作为最优预处理方法。分别采用连续投影算法（SPA）、自主软收缩法（BOSS）和竞争性自适应重加权算法（CARS）对预处理后的光谱数据进行特征波段选择。采用支持向量机（SVM）和基于灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）算法对特征波长变量分别建立分类模型。再通过对建立的模型进行比较得出:CARS-GWO-SVM模型取得了最佳的分类效果,模型的训练集精度和预测集精度均为100%。因此,利用近红外光谱技术对蔬菜上的农药残留进行分类检测是可行的。该研究为生菜中其他农药残留的快速无损检测分析提供参考。      

利用表面增强拉曼光谱定量检测植物激素脱落酸

植物激素脱落酸(Abscisic Acid,ABA)在调控植物生长和发育方面具有重要作用.然而,ABA在植物组织中含量较低,迫切需要快速灵敏的检测方法.本研究建立了一种基于适配体识别和表面增强拉曼光谱(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS)检测的ABA快速、定量检测方法.AB...     

农产品品质无损检测技术应用研究

研究目标是开发一种用可见光和近红外光谱(Vis/NIR)检测农产品的非破坏性测定方法。用波长范围为310～1 100nm的可见/近红外分光仪得到枣的光谱测量数据,用于测定交互作用下的枣的内部可溶性固体含量和基于反射系数的枣的表面缺陷;用多元线性回归校准模型来预测可溶性固体含量,校正判别分析判断大枣有或没有表面缺陷。