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建立了傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR-FTIR)结合向前区间偏最小二乘法(FiPLS)快速测定食用油中总极性化合物的分析方法。以精炼大豆油、花生油、菜籽油、葵花籽油及其煎炸油为研究对象,通过光谱预处理,采用FiPLS优化建模区间,得到了较优的总极性化合物分析通用模型。结果表明:原始红外波谱经二阶导数处理后,在3 400~2 800、1 800~1 400、1 000~800 cm-1上建模,所得模型的性能最优,此时模型的决定系数为0.999 0,校正均方差为0.93,预测均方差为1.16。利用5种类型的油共15个样品对模型进行准确性验证。结果显示,其真实值与红外预测值的相对误差仅为3.88%,表明所开发的红外模型具有良好的准确度、稳定性和广谱性。 相似文献
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为快速测定花生油过氧化值和酸值,保证食用油质量安全,构建了花生油过氧化值和酸值的近红外定量分析模型。采集32份花生油近红外光谱,并按标准方法进行过氧化值和酸值测定。经优化,过氧化值的最佳光谱预处理方法为"一阶导数+矢量归一化",过氧化值谱区范围为6 094.3~7 506.0 cm-1,维数为6,模型的决定系数(R2)为91.93,交叉验证根均方差(RMSECV)为1.23;酸值最佳光谱预处理方法为"矢量归一化",酸值谱区范围为6 094.3~7 506.0 cm-1,维数为7,模型R2为93.88,RMSECV为0.074。综上所述,所建模型可以快速准确地预测花生油的过氧化值和酸值。 相似文献
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《江苏农业科学》2014,(7)
研究并建立近红外光谱技术在广金钱草药材水分含量的测定方法。利用烘干法测定试验样品的水分含量,并采集近红外光谱数据,采用一阶导数法预处理,结合偏最小二乘法建立广金钱草中水分含量的定量分析模型。结果表明:所建立的校正模型,内部交叉验证决定系数达到0.970,校正均方差为0.254,预测均方差为0.278,内部交叉验证均方差为0.582。验证集重复性标准偏差为0.069,平均回收率为99.96%,t检验显示P0.05,精密度及重复性RSD分别为1.23、1.45%,RPD3。建立的广金钱草药材水分含量测定的近红外光谱模型稳定、准确、可靠,适用于对广金钱草药材的水分含量测定。 相似文献
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质体色素的降解变化是烟叶香气物质形成的基础之一.为解决烟叶烘烤调制过程中质体色素无法快速准确测定的问题,基于近红外光谱技术(NIRS)的优势,利用竞争自适应重加权釆样法(CARS)进行光谱特征波长选择,并结合偏最小二乘法(PLS)构建了烟叶烘烤过程叶绿素和类胡萝卜素含量的动态变化模型.结果表明,CARS-PLS模型能获得较全谱偏最小二乘(PLS)、连续投影偏最小二乘(SPA-PLS)、遗传算法偏最小二乘(GA-PLS)及蒙托卡洛无信息变量删除偏最小二乘(MC-UVE-PLS)更好的模型性能,其烟叶叶绿素和类胡萝卜素模型预测相关系数分别为0.924、0.908,预测均方根误差分别为0.789、0.321μg/cm2,模型能满足实时定量分析的需要.因此,采用NIRS技术结合CARS-PLS能快速准确测定烘烤过程烟叶质体色素的变化,可为烟叶密集烘烤调控提供参考依据. 相似文献
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近红外光谱法对巴戟天药材中水分含量的快速测定 总被引：1，自引：0，他引：1
建立了巴戟天(Morinda officinalis How.)药材中水分含量的近红外定量模型,可快速测定巴戟天中水分含量.按照《中华人民共和国药典》(2010版)规定采用烘干法测定166批巴戟天药材的水分含量,采集并用多元散射校正法、二阶导数法预处理近红外光谱,结合偏最小二乘法建立了近红外水分定量分析模型.所建立的校正模型的内部交叉验证决定系数为0.985 5,内部交叉验证均方差为0.402 7,校正均方差为0.169,预测均方差为0.180.结果表明,该近红外水分定量模型稳定、准确,可快速进行巴戟天药材中水分含量的测定. 相似文献
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基于近红外光谱技术的茶鲜叶海拔高度判别模型建立 总被引：1，自引：0，他引：1
以不同海拔高度的茶鲜叶为研究对象,扫描获取其近红外光谱(NIRS)并筛选特征光谱区间后,分别应用逐步多元线性回归法(SMLR)、主成分回归法(PCR)和联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)建立茶鲜叶海拔高度预测模型。结果表明,在5 542.41~6 888.48cm-1区间内,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的SMLR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.800 5和0.486;在4 929.16~6 965.62cm-1区间内,当主成分数为3时,对原始光谱进行一阶导数+3点Norris平滑预处理后,建立的PCR模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.803 6和0.472;当将光谱划分为18个子区间、因子数为13时,选用[5 8 11 17]4个子区间建立的Si-PLS模型预测集相关系数和预测均方差分别为0.944 3和0.295。经比较,Si-PLS模型预测结果最佳。 相似文献
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近红外光谱技术建立镜鲤新鲜度定量预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
以镜鲤为研究对象,利用近红外光谱技术和化学计量法采集、测定相关指标,并应用偏最小二乘法(PLS)、偏最小二乘法和BP人工神经网络两种方法经比较优化模型。经过鱼肉样品光谱的扫描及pH值、TVB-N(挥发性盐基氮)值、TBA(硫代巴比妥酸)值的测定,在21种预处理下,确定最佳建模方式、预处理方式和最优波段。经模型优化得知,pH、TVB-N、TBA均在偏最小二乘法中建立的模型最好,最优预处理方法分别为基线校正和标准正态变量变换、净分析信号、Savitzky-Golay导数和基线校正,最优波段分别为1 000~1 300 nm和1 700~1 799 nm、1 000~1 200 nm和1 300~1 650 nm、1 000~1 799 nm,并且pH、TVB-N和TBA的Rc分别为0.9906、0.99865、0.99971,Rp分别为0.6436、0.021357、0.7723,达到了利用近红外光谱技术对镜鲤新鲜度高效、快捷、无损伤的定量检测预测模型的建立。 相似文献
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利用近红外光谱技术对120冬枣水分/糖分进行研究,建立不同光谱特征的糖分/水分的偏最小二乘法(PLS)与主成分回归(PCR)分析模型。将近红外光谱异常样本与光谱正常样本分别建模,显著提高了分析模型的预测精度、扩宽了模型的适用范围。以冬枣主要吸收峰区间为基本建模波段。得到冬枣水分相关系数(R)为0. 99745、校正均方差(RMSEC)为0. 0445、预测均方差(RMSEP)为0. 367、因子数为7,糖分相关系数(R)为0. 96078、校正均方差(RMSEC)为0. 853、预测均方差(RMSEP)为1. 64、因子数为6。 相似文献
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[目的]探讨近红外光谱法快速测定烟草中的常规化学成分含量.[方法]采用近红外光谱技术,选取单品种样品681个,结合偏最小二乘法(PLS),定量分析了烟草中总氯、烟碱、总钾、总糖、还原糖及总氮含量,并用实际样品对模型进行了验证.[结果]使用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,建立了烟草中6种常规化学成分:总氯、烟碱、总钾,总糖、还原糖及总氮的近红外预测模型.6种组分最佳PLS预测模型的相关系数r分别为0.977 4、0.992 7、0.982 1、0.986 0、099 1和0.975 0.交叉检验的均方差(RMSECV)分别为0.057、0.126、0.160、1.170、0.994和0.127.[结论]所建模型精密度良好,近红外光谱法与行业标准方法所测值不存在显著差异,近红外光谱模型可以快速预测烟草中总氯、烟碱、总钾、总糖、还原糖及总氮的含量. 相似文献
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为建立一种快速检测茶叶中游离氨基酸含量的方法,应用近红外光谱分析技术对贵州省不同产地的162个绿茶样品中的游离氨基酸含量进行检测,并结合偏最小二乘法(PLS),建立茶叶中氨基酸含量的预测模型。结果表明:通过标准归一化(SNV)光谱预处理,光谱范围选择6 657.74～6 178.16、5 793.11～5 688.98、4 493.33～4 350.62cm-1,主因子数为11,得到模型的内部交互验证相关系数(R)为0.981 56,交互验证均方差(RMSECV)为0.501;模型的预测值与实测值的相关系数为0.998,预测均方差(RMSEP)为0.312,稳定性试验得到的相对标准偏差(RSD)小于0.4%。综合分析,傅里叶变换红外光谱法与化学计量学方法相结合可以实现茶叶游离氨基酸的快速检测,满足检测要求。 相似文献
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《江西农业大学学报》2015,(4)
为研究激光诱导击穿光谱检测水果中重金属元素的应用,将激光诱导击穿光谱技术和化学计量学相结合分析脐橙中铜元素的含量。通过偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(i PLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)优化建模区域,建立了经过标准正态变换(SNV)校正后光谱的铜含量分析模型。实验结果表明,后两种改进的偏最小二乘法建立的预测效果模型明显优于全波长(320~340 nm)PLS模型,并且当采用si PLS将光谱划分为25个子区间划分,选择其中5、14、16、22四个子区间时建立的si PLS模型效果最佳,其校正集相关系数r和交互验证误差(RMSEC)分别为0.988 3和5.61μg/g,预测集相关系数r和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.979 2和8.62μg/g。研究为进一步实现水果中痕量重金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考。 相似文献
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应用近红外光谱和中红外光谱对浙江省衢州红壤和海宁青紫泥2种典型土壤的氮(N)、磷(P)和钾(K)等养分进行快速测试;试验共采集80个样本,其中60个用于建模,20个用于预测;在获取光谱信息的基础上,分别采用偏最小二乘-支持向量机(PLS-LS-SVM)和偏最小二乘-人工神经网络(PLS-BP/ANN)2种方法进行建模.结果表明:2种模型的预测结果均比较理想,在小样本的学习预测上,PLS-LS-SVM比PLS-BP/ANN更精确一些;近红外光谱和中红外光谱2个波段对N含量的预测效果均较好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.876和0.867;中红外波段对P和K的预测效果更好,PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别为0.938(P)和0.803(K).这为土壤养分的快速测试提供了一种新方法. 相似文献
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《浙江农林大学学报》2017,(2)
木材结晶度的测定费用高、耗时长,所以基于近红外光谱技术快速测定结晶度很有实用价值。杉木Cunninghamia lanceolata是中国南方栽植面积最大的用材树种之一,结晶度作为衡量木材品质的重要指标,了解其变异对杉木无性系选育及木材加工技术改进都有实际意义。本研究样品来自广西、湖南和贵州等11个不同地理种源的杉木无性系,通过X衍射技术测定结晶度,结合近红外光谱技术通过偏最小二乘法建立相应的模型并对模型预测效果进行评价。通过模型预测未知样品,进而分析杉木木材结晶度在不同种源和无性系间的变异。当光谱区域为6 000~4 100 cm-1,光谱数据进行二阶导数和Savitzky-Golay平滑处理,运用偏最小二乘法建立的校正模型预测效果最好。校正模型相关系数r=0.987 5,校正均方差(RMSEC)为0.318;预测模型的相关系数r=0.921 3,预测均方差(RMSEP)=0.742。用未参与建模的已测定样品进行模型评价,其预测值与实测值之间的相关系数为0.905 0,平均标准偏差为0.301,该模型能预测杉木样品的结晶度。对164个杉木无性系木材结晶度测定结果的分析显示:平均值为44.52%,变幅为40.49%~49.75%,区间为42.06%~47.28%的占72.86%。按照地理种源分布,杉木木材平均结晶度湖南靖县种源的最小为43.45%,贵州黎平种源的最大为45.23%,方差分析表明种源间无显著差异(P=0.000 3),而无性系间具有显著差异。 相似文献
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利用近红外光谱(400～1 000 nm)系统采集140个灵武长枣样本的光谱信息,采用不同方法预处理原始光谱数据,优选出最佳预处理方法。分别建立竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征变量的果肉硬度偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用原始光谱建立灵武长枣贮藏时间的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,去趋势法(Detrend)为最优预处理方法;建立的Detrend-CARS-PLSR模型效果较好,果肉平均硬度校正集和预测集模型相关系数均为0. 868;果肉最大硬度校正集和预测集模型相关系数分别为0. 914、0. 849。建立的贮藏时间PLS-DA判别模型的校正集判别准确率为98%,预测集判别准确率为99%。说明,采用近红外光谱技术对灵武长枣贮藏过程中长枣果肉硬度和贮藏时间的快速预测具有可行性。 相似文献
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建立了一种使用近红外光谱技术即时测定浓缩天然胶乳干胶含量的方法。以国家标准方法测定天然胶乳的干胶含量作为标准值,用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与天然胶乳干胶含量的多元信号校正模型,并使用内部交叉验证及外部验证集验证评价模型,对天然胶乳中干胶含量进行测定对比分析。结果表明,模型相关系数达0.977 8,模型的预测均方差为0.105,交叉验证均方差为0.106,说明该模型具有较高的预测水平。通过F检验和t检验进一步对比模型检测值和国标法检测值,2种方法的分析结果差异不显著性。近红外光谱技术测定浓缩天然胶乳干胶含量准确度、精确度良好,可应用于实际生产与交易中的快速检测。 相似文献
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《新疆农业大学学报》2018,(3)
利用近红外光谱技术建立从雪菊(Coreopsis tinctoria Nutt.)中提取木犀草苷的检测模型,探讨木犀草苷含量的在线快速检测方法。在提取装置上在线采集雪菊提取液的近红外光谱,同时进行木犀草苷的HPLC检测,采用偏最小二乘法建立近红外光谱与HPLC的关联检测模型。最佳建模波段为5 445～10 922cm~(-1),模型相关系数(R)为0.997 6,校正均方差(RMSECV)为15.14,预测值与真实值的平均相对误差为3.7%。利用近红外光谱技术能够实现在提取过程中快速检测木犀草苷含量。 相似文献
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花生自然风干种子蔗糖含量近红外定量分析模型构建 总被引：2，自引：0，他引：2
为快速测定花生种子蔗糖含量,筛选口感好的花生品种,本研究采集167份自然风干花生种子的近红外光谱,并利用高效液相色谱(HPLC)法测定其蔗糖含量,然后利用偏最小二乘法(Modified PLS)构建多粒自然风干花生种子样品蔗糖含量的近红外定量分析模型,经内部交叉检验和优化,确定该模型的最佳光谱预处理方法为最小-最大归一化法,蔗糖含量谱区范围为4 597.7~11 988.0 cm-1,维数为10,模型的决定系数(R2)为81.59,交叉验证根均方差(RMSECV)为0.414。经外部验证,所建模型可以较好地预测花生种子蔗糖含量。 相似文献
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花生自然风干种子维生素E含量近红外分析模型构建 总被引：2，自引：1，他引：1
采集42份自然风干花生种子近红外光谱,并进行维生素E含量的反相高效液相色谱(RP-HPLC)测定,利用偏最小二乘法(Modified PLS)构建了多粒自然风干花生种子维生素E含量的近红外定量分析模型。经优化及内部交叉检验,确定最佳光谱预处理方法为"一阶导数+多元散射矫正",维生素E含量谱区范围为6 094.3~7 506.0、4 242.8~5 454.0 cm-1,维数为8,模型的决定系数(R2)为88.34,交叉检验根均方差(RMSECV)为0.423。利用该模型对6份花生野生种样品的维生素E含量进行预测,t测验结果显示预测值与真实值间差异不显著。可见,所建近红外光谱模型可以很好地预测自然风干花生种子中维生素E的含量。 相似文献