近红外光谱技术预测胡麻饼营养成分的定标模型建立及验证

【目的】探讨近红外光谱技术用于胡麻饼营养价值评定的可行性.【方法】以不同来源的胡麻饼为试验材料,在波长400~2 498nm,以改进最小二乘法搭配不同光谱预处理建立胡麻饼水分、粗灰分、粗蛋白、粗脂肪和总能的近红外定标模型.【结果】各指标模型交叉验证相关系数(1-VR)均在0.88以上,内部交叉验证集验标决定系数(RSQ)值均在0.92以上,外部验证集验标决定系数(RSQ)值均在0.85以上.【结论】近红外光谱技术能够快速无损测定胡麻饼营养成分,可以使胡麻饼更好地应用于动物饲料中.     

麻疯树种子含油量近红外光谱定标模型的建立

目的本研究旨在建立麻疯树种子含油量的近红外光谱定标模型, 为近红外光谱技术应用于麻疯树种子含油量的测定提供依据。方法利用瑞典波通DA7200型近红外光谱成分分析仪采集了125份麻疯树种子样品的光谱数据, 通过样品化学值测定、光谱数据预处理以及回归统计方法建立了麻疯树含油量的近红外光谱定标模型, 并利用10份未知含油量的种子样品对模型的准确性进行了检验。结果本研究建模所选125份样品的含油量范围为25.23%~39.73%, 平均值为33.91%±2.64%, 中位数为34.31%, 基本覆盖了当前麻疯树的主要品种, 在种子油含量上具有一定的代表性。二阶导数联合标准正态变量转换法为建立麻疯树种子含油量近红外光谱定标模型的最佳预处理方法, 偏最小二乘法为最佳的回归方法。模型验证结果显示, 样品的化学测定值与近红外光谱定标模型预测值极显著相关, 且相关系数达0.9556, 预测标准偏差为0.6536。结论检验结果说明该模型具有较高的可靠性, 可应用于后期麻疯树种子油分含量的大批量快速测定。      

预混料中维生素E的近红外光谱定量分析模型定标参考值选取

本研究旨在比较以检测值为定标参考值和以理论值为定标参考值2类近红外光谱(NIRS)定量分析模型的预测精准度差异。试验制备了225个维生素预混料样品,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集样品在10 000～4 000 cm^-1内的NIRS,基于同一维生素预混料定标集,分别以检测值、理论值为定标参考值,借助偏最小二乘方法,筛选最优光谱预处理方式,构建维生素E的NIRS定量分析模型,并根据F-检验,采用同一独立验证集,评价NIRS定量分析模型的预测效果。结果表明：维生素E的NIRS定量分析模型A(Model-A),以检测值为定标参考值,最优光谱预处理方式为多元散射校正,定标集决定系数(R²)为0.992,最小交互验证标准误差(RMSECV)为4.50×10³IU/kg,相对分析误差(RPD)为11.2;维生素E的NIRS定量分析模型B(Model-B),以理论值为定标参考值,最优光谱预处理方式为变量标准化,定标集R²为0.991,RMSECV为4.94×10³IU/kg,RPD为10.6。...     

用近红外光谱法测定大麦品质的研究

采用国标法和近红外光谱法（NIRS）对大麦籽粒水分、蛋白质、淀粉、赖氨酸进行分析,同时用IA-450型近红外分析仪对4个主要品质指标建立了定标方程。其相关系数Rc分别为0．9847、0．9947、0．9559、0．9742,标准误差为0．1649～9．0620,表明用近红外光谱法建立的大麦籽粒水分、蛋白质、淀粉、赖氨酸定标方程可直接用于大麦品质的快速测定和大批育种材料的筛选。     

液态纯牛奶可见/近红外光谱MPLS全局定标法鉴别研究

结合可见/近红外光谱技术和化学计量学方法,建立一种液态纯牛奶品牌鉴别模型。利用近红外分析仪InfraXactTM获得3种品牌共90个样本的漫反射光谱,对570-1 850 nm的光谱进行光谱散射和数学预处理,而后进行PCA聚类分析,剔除奇异样本;最后对3种品牌赋值,以主成分回归（PCR）和改良偏最小二乘法（MPLS）的全局（Global）定标方法建立鉴别模型,并进行内部交叉检验和外部检验。实验结果表明,MPLS鉴别模型内部交叉检验相关系数（1-VR）和交叉检验标准误差（SECV）分别为0.961、0.326,外部检验相关系数（RSQ）、预测标准差（SEP）、检验偏差（Bias）分别为0.939、0.506、0.198,模型鉴别结果具有较高的精确度。     

用熏蒸提取法校正酸性红壤的KEC值

Commonly used K_EC value (0.45) of the fumigation-extraction (FE) method was obtained on the basis of temperate neutral soils. To ascertain its applicability to acidic red soils widespread in southern China and other subtropical regions, the K_EC value was investigated based on 8 acidic red soils by in situ labelling of native soil microorganisms using ¹⁴C-labelled glucose. Realistic K_EC value for red soils could be obtained by in situ ¹⁴C-labelling as long as an incubation period of 72 h is adopted after addition of ¹⁴C glucose to soil. The single K_EC values for the eight red soils ranged from 0.27 to 0.35 and averaged 0.31. Lower K_EC value obtained in red soils probably resulted from different soil quality, compared with other types of soil, which causes possible changes in microbial community structure and extractability of cellular component. Microbial biomass C contents of the eight red soils measured using a unique and constant K_EC value of 0.45 decreased by 22.2%~40% in comparison to those using variable K_EC values. The results suggest that microbial biomass C would be significantly underestimated using the present K_EC value and a calibration of the K_EC value is necessary for red soils.     

无水乙醇-平阳霉素碘化油乳剂犬肝动脉内栓塞的实验探讨

根据γ能谱测量的实验原理,提出了其数据处理软件的设计思想.该软件用VB描述其算法的实现过程,涉及了实验中数据处理的三方面技术的应用,能够生成γ能谱曲线,拟合出γ能谱能量刻度曲线,并可以得到定标方程.     

基于近红外光谱的油茶种子含油量定标模型构建

利用瑞典波通DA7200型固定光栅连续光谱近红外分析仪,对来自不同产地的150份油茶种子样品进行含油量测定.依据其吸收光谱与化学特征分析数据,建立2个种仁含油率模型,并对模型的准确性进行预测评价.结果表明:用整颗油茶种仁建立的模型与常规方法测量结果之间的相关系数为0.88,预测标准偏差为0.91,该模型可用于测定准度要求相对不高而比较珍贵和量少的样品.而用粉碎油茶种仁建立的模型测定效果最好,与常规方法测量结果之间的相关系数为0.98,预测标准偏差为0.33,因此该模型可代替常规测试方法使用.检验结果表明定标模型预测精度高、稳定性较好.近红外光谱技术可用于快速测定油茶种仁含油量,具有很好的应用前景.     

单色仪定标过程及定标曲线绘制与分析

采用汞灯与钠灯作为定标光源,以WGD-300型光栅单色仪为对象,讨论了单色仪的定标过程,得出了最佳调整参数;使用MATLAB设计程序对实验数据进行了处理,采用偏最小二乘法拟合得到了定标曲线和曲线解析式,改进了传统实验数据处理方法.