女贞子品质的综合评价方法研究

采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)法测定女贞子中的Fe、Zn、Ca、Na、K、Mn、Cu、Mg、Cr等金属元素的总含量和可溶态含量.以甲醇为溶剂提取女贞子样品的有机化合物,并在波长200~800 nm范围内对其进行光谱扫描.以可溶态金属元素的含量和吸收光谱曲线的吸光度值为变量进行主成分分析.结果表明,该方法不仅能够很好地体现女贞子中齐墩果酸等有机化合物的作用,也表现了金属元素的协同效应,为女贞子品质的综合评价提供了一种参考方法.     

基于波段筛选的近红外光谱集成建模方法

为了消除近红外光谱波长变量数量多,强度弱以及重叠严重等因素对预测结果的影响,提出了基于波长变量聚类与剪枝的集成学习模型.对波长变量进行聚类,在此基础上根据预测值与真实值的最大绝对误差和方差进行剪枝,有效减少变量的个数.从剪枝后的聚类中多次抽取子训练集并构建集成学习模型CTV-PLS.数值实验中,四种方法的比较表明CTV-PLS在大多数情况下其预测精确度占优,真实值与预测值的相关性均超过94％.     

近红外光谱分析技术的研究与应用

基于重庆市高校创新团队＂近红外光谱检测技术研究及其应用＂的建设与发展,重点介绍了近红外光谱分析技术的发展,研究了近红外光谱分析技术在三峡库区特色资源的快速检测的应用.     

基于近红外光谱技术的东阿阿胶生产厂家和存放时间鉴定方法研究（英文）

目的:对东阿阿胶的生产厂家和存放时间进行鉴定,为东阿阿胶的品牌保护和质量控制提供技术手段。创新点:首次报道采用近红外光谱指纹图谱技术和相关的化学计量学方法对东阿阿胶进行质量控制。方法:收集有代表性的阿胶样品,其中包括来自不同厂家的阿胶、黄明胶、龟甲胶、鹿角胶样品188份和来自东阿阿胶股份有限公司2005～2012年间生产的阿胶,每年30批,共计240份东阿阿胶样品。采集样品光谱,采用Hotelling T~2、DModX和相似度匹配值等统计量作为判断标准,进行东阿阿胶品牌的鉴定;采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法进行东阿阿胶存放年限的判别分析。结论:所建立的方法可有效区分东阿阿胶与黄明胶、龟甲胶、鹿角胶、以及其他品牌的阿胶,可用于东阿阿胶的品牌保护;利用PLS-DA可对不同存放年限的东阿阿胶进行判别分析,结果令人满意。     

近红外光谱技术分析小麦品质的应用研究

为使近红外光谱技术在山东省小麦品质检测及选育中得到广泛应用,该研究利用国标化学法和近红外光谱分析法分别对20个小麦品种的蛋白质含量、吸水率、湿面筋含量、面团形成时间和面团稳定时间进行了检测,结果表明,这些小麦品质各量的两种分析法的相关系数分别为0.7075、0.9784、0.7805、0.9648和0.9209,表明近红外光谱分析法与国标化学法相关性好、准确性高;上述小麦品质各量的近红外检测值的相对标准偏差分别为0.035、0.006、0.010、0.068和0.030,表明近红外光谱技术对样品的检测一致性好、重复性高.中国农业部谷物品质监督检验测试中心建立的小麦近红外光谱校准曲线适于测试山东小麦的以上5项品质性状.     

尿液中葡萄糖浓度的近红外光谱检测研究

探索一种方便、快速、可靠的分析手段对于尿糖检测来说具有十分重要的意义.利用近红外光谱测试分析葡萄糖浓度为0 mg/dL-1 200 mg/dL的尿液样本,并通过偏最小二乘回归结合一阶导数光谱法构建尿糖浓度的预测模型,用于建模的光谱区域为900 nm-1 600 nm.研究表明,主成分个数为6时,训练集的线性相关系数达0.999 0,总体方均根误差为9.85 mg/dL,校验样本的总体方均根误差为26.51 mg/dL.鉴于近红外光谱技术具有方便、准确、廉价等优点,其可以为尿糖检测提供一种快速分析手段.     

基于玉米近红外光谱和离散小波变换的SVR模型稳健性研究

采用国家标准方法测定125个玉米样品中的蛋白质、淀粉和脂肪含量,同时测定玉米样品的近红外光谱(NIRS)数据.采用多次、随机选择定标集和校正集样品的方法,对支持向量回归(SVR)模型的参数进行优化,探讨离散小波变换(DWT)对SVR模型的影响.结果表明:DWT可有效去除玉米NIRS数据中的背景和噪声,建立的DWT-SVR多变量回归模型具有较好的稳健性,可实现玉米样品中蛋白质、淀粉和脂肪的同时测定.     

银黄颗粒剂的近红外光谱鉴别分析

利用近红外光谱与判别分析相结合的方法对不同生产厂家的银黄颗粒剂进行分类鉴别。采用多元散射校正(MSC)+一阶导数对银黄颗粒剂的近红外光谱进行预处理,在7400～4000cm-1光谱区间内建立近红外判别分析模型,并用三重交叉验证的方法对模型的稳定性进行验证。所建判别分析模型对校正集样品的分类鉴别准确率为100%,对验证集样品的预测鉴别准确率为100%。结果表明,该方法准确、快速、简便,可用于不同生产厂家银黄颗粒剂的分类鉴别。     

近红外光谱模型检测阿替洛尔片中有效含量的研究

以9种阿替洛尔片为研究对象,以高效液相色谱(HPLC)法准确测定出阿替洛尔片中阿替洛尔的有效含量为标准;利用近红外光谱技术,建立了阿替洛尔片的近红外定量分析模型.结果表明,利用一阶导数谱图,在5 369.48～4 058.51 cm-1和4 884.22～4 061.87 cm-1等两个波段下,得到的样品片剂定量分析模型最优.模型的预测值与HPLC测定值的绝对误差为-0.38%～0.78%,相对误差为-2.53%～2.67%.建立了一种快速检测阿替洛尔片含量的新方法.     

基于偏最小二乘法的近红外光谱STR基因分型

基于近红外光谱结合化学模式识别中的偏最小二乘法研究了一种快速、简单和低成本检测STR基因型的方法．选择STR基因座D5S818中的总串数相差较大的10—10、11—11与13—13基因型作为研究对象,将这三个基因型样本进行标准的PCR扩增并采集PCR产物的近红外光谱,以每一基因型的任意三分之二样本作为校正集,剩余三分之一作为预测集样本,探索了基于近红外光谱进行基因分型的可能性,结果发现该三类模型能够得到正确的判别,没有误判,预测集预测率达到100％．成功实现了基于近红外光谱对STR基因型的快速、简单和低成本检测．     

女贞子中黄酮成份的研究

女贞子是木樨科植物女贞(Ligustrum Lucidum Ait.)的果实.研究中将女贞子的甲醇提取物进行反复分离和纯化,得到一种黄色粉末状化合物.通过理化定性反应及红外、紫外光谱测定与分析,确定该化合物是芹菜素—7—O—β—D—葡萄糖甙.     

基于红外光谱曲线的中药材品种辨识方法研究

为了探索应用红外光谱技术辨识中药材的品种,以中红外光谱数据为依据,首先,通过离群点分析剔除了奇异样品,使用移动平均法对原始数据做平滑处理,使用标准差法降维,使用差异度评价聚类效果。其次,分别考察了系统聚类法、K-均值聚类法和模糊K-均值聚类法的聚类效果,发现在分为5类的情况下K-均值聚类法的聚类效果最好。第三,从描述分析、箱图、频率分布的角度对5种中药材的特征和差异进行了比较。本方法原理简单,计算高效,结果可靠,对丰富中药材的品种辨识方法具有重要参考价值。     

近红外光谱技术及其在脑高级认知研究中的应用

介绍了一种新兴的脑功能成像技术--近红外光谱技术（fNIRIS）,阐述了fNIRIS的基本原理及该技术在语言、记忆、阅读等人脑的高级认知中的应用,讨论近红外光谱技术的优势和不足,并对其在认知神经科学方面提出研究展望。     

小波去噪在基于近红外光谱的砂糖橘水分检测的应用

水分含量是衡量砂糖橘营养品质的重要指标之一,其快速无损检测显得越来越重要。本文基于小波变换的方法,对砂糖橘的500-2500nm区间的漫反射光谱,利用正交小波函数DBn(n=2,3,…10)分别进行2-6五个水平分解和消噪,并比较了不同小波函数和不同分解水平的消噪效果。结果表明,小波消噪有利于消除导数光谱中的噪声,提高建模精度,基于小波函数DB3(分解尺度为3)消噪后的导数光谱建立的PLS模型的预测相关系数为0.8725,预测均方根误差为0.6767。     

近红外光谱技术在药物分析中的应用

近红外光谱技术作为一种简单、快速、无损的检测手段,已经成为药物分析中新兴的方法.本文介绍了近红外光谱分析技术的类型、方法特点及其基本原理,综述了近红外光谱分析技术在药物分析中的应用,并对近红外光谱技术作了展望.     

头孢罗齐片剂含量的近红外反射光谱测定

本文讨论了近红外反射光谱分析在头孢罗齐片剂固体样品水分含量测定方面的应用,分析结果显示该方法可以很好的确认生产过程中的原料及其制品的水分含量,得到满意的水分含量测定结果.     

基于Bayesian的软件可靠性评价方法研究

针对当前软件可靠性工程领域面临的主要问题,介绍了软件可靠性评价技术。讨论了传统的软件可靠性评价方法及其在应用中的局限性,然后介绍了基于统计理论的软件可靠性评价方法。主要介绍了基于假设检验的可靠性评价方法,并在其基础上做出改进,提出了一种基于贝叶斯理论的可靠性评价方法。     

基于DEA的供应商评价方法研究

供应商评价方法是供应链中极为重要而又期望实现客观的关键环节,产品的价格、质量、供应商的服务等要素综合制约着供应商的评价与选择。本文提出基于数据包络分析(DEA),实现对供应商评价的定性与定量化的融合,克服了单纯方法的主观性,实现了对供应商评价的客观实现。     

基于“M+N”理论的近红外光谱血糖无创测量方法

为了提高无创血糖测量的精度,基于"M+N"理论从误差理论的角度阐明了在光谱分析中M种非测量组分("M"因素)和N种外界干扰因素("N"因素)对测量精度的影响。考虑了"M"因素中四种非测量组分和"N"因素中接触压力对血糖测量值的影响,建立基于"M+N"理论的血糖人体试验系统。利用单沿法减小"N"因素系统误差中接触压力带来的误差,并将甘油三酯、胆固醇等4种非测量组分纳入预测模型中,系统地考虑其对血糖测量的影响。本次实验获得192组有效样本,采取偏最小二乘法建模预测。考虑多因素影响下的预测值与真值的相关系数为0.929 5,平均预测相对误差为0.033,而不考虑多因素影响下的血糖预测值与真值的相关系数为0.828 5,平均预测相对误差为0.046。表明基于"M+N"理论的近红外血糖无创测量方法可以达到较好的预测精度。     

近红外光谱采集与处理软件系统的设计及实现

针对目前大多数光谱应用软件将仪器控制功能与化学计量学各种算法实现功能分开,且价格昂贵这一现状,设计并开发了一套近红外光谱采集与处理软件,为研究生开放性实验提供了很好的教学平台.该软件包括采集模块和处理模块2个部分,前者采用面向对象编程技术,实现了在各种参数设置下的光谱采集、谱图显示及文件位图管理操作等功能,后者基于化学计量学原理,采用Visual C++与Matlab混合编程技术,实现了光谱预处理、校正模型的建立及未知样品的预测等功能.