NIRS结合PLS快速分析银黄颗粒中有效成分含量

研究旨在探讨利用银黄颗粒样品的近红外漫反射光谱(NIRS)信息,建立黄芩苷和绿原酸含量的校正模型,为银黄颗粒质量的快速评价提供1种新方法.以HPLC分析值为参照,采用近红外漫反射光谱技术采集100批银黄颗粒样品的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立了黄芩苷和绿原酸含量的校正模型.黄芩苷和绿原酸含量的校正模型相关系数(R2)分别为0.998和0.995,校正均方差(RMSEC)为0.578和0.123,内部交叉验证均方差(RMSECV)为2.356和0.412;经外部验证,预测相关系数(r)分别为0.995和0.984,预测均方差为(RMSEP)0.597和0.166.结果表明,该方法准确、简便、无污染,可实现大批量银黄颗粒样品的快速分析.     

NIRS快速测定制何首乌中二苯乙烯苷的含量

目的建立近红外光谱技术(NIRS)测定制何首乌中2,3,5,4'-四羟基二苯乙烯-2-O-β-D-葡萄糖苷(二苯乙烯苷)含量的方法。方法中国药典方法测定样品中二苯乙烯苷的含量,采集样品的近红外光谱数据,利用TQ 8.0分析软件对光谱数据进行分析处理,建立制何首乌中二苯乙烯苷含量测定的近红外光谱校正模型。结果该模型的内部交叉验证系数(R~2)、校正均方差(RMSEC)、预测均方差(RMSEP)、内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.98、0.04、0.04、0.12。结论所建立的方法可用于制何首乌中二苯乙烯苷的含量测定。     

当归中Z-藁本内酯及正丁烯基苯酞近红外定量模型的建立

建立快速测定当归中Z-藁本内酯及正丁烯基苯酞的近红外漫反射光谱定量模型。通过载有积分球漫反射装置的近红外光谱仪获得141批当归药材的近红外光谱,以高效液相色谱测定Z-藁本内酯及正丁烯基苯酞的质量分数,利用TQ Analyst 8.0软件的偏最小二乘法建立定量模型。结果表明,所建Z-藁本内酯模型的相关系数为0.9931,校正均方差为0.4464,预测均方差为0.50341交叉验证相关系数为0.9362,交叉验证均方差为1.0355。所建正丁烯基苯酞模型的相关系数为0.9672,校正均方差为0.5253,预测均方差为0.6462:交叉验证相关系数为0.9146,交叉验证均方差为1.0453。Z-藁本内酯及正丁烯基苯酞的平均预测回收率分别为100.99%及102.14%。研究表明,利用近红外光谱技术快速测定当归中Z-藁本内酯及正丁烯基苯酞的含量是可行的。     

夏枯草中迷迭香酸近红外光谱定量分析模型的建立

目的:建立近红外漫反射光谱法快速测定夏枯草中迷迭香酸的含量方法。方法:采用高效液相色谱法测定不同产地的170批次夏枯草中迷迭香酸的含量,同时采集近红外漫反射光谱,对原始光谱进行多元散射校正(MSC)、一阶导数(First derivative)和S-G(Savitzky-Golay filter)平滑等光谱预处理方法,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外定量分析模型,实现夏枯草中指标性成分迷迭香酸含量的快速测定。结果:所建立的迷迭香酸近红外定量分析模型,模型R~2为0.9768,RMSEC和RMSEP分别为0.0387和0.0441,表明所建近红外模型预测准确度高。交叉验证均方差RMSECV为0.0706,表明所建模型稳健性好。结论:本研究所建迷迭香酸近红外定量分析模型具有很好的预测准确度和稳健性,为市场上夏枯草质量的快速评价提供新的方法。     

基于近红外光谱的水蜜桃采摘期的鉴别方法

提出了一种利用近红外漫反射光谱技术结合光纤传感技术建立水蜜桃采摘期的鉴别方法.从无锡阳山镇的某大棚采摘了距最佳采摘期天数为3,2,1以及处于最佳采摘期的水蜜桃各48个,用近红外光谱仪对样品进行了光谱采集.对原始光谱进行平滑、一阶微分和多元散射校正预处理,采用主成分分析(PCA)结合偏最小二乘(PLS)法建立了水蜜桃采摘期的鉴别模型.研究显示:一阶微分和平滑组合预处理后的鉴别模型效果最好,校正集模型和预测集模型的决定系数分别为0.9279和0.9138;模型的内部交叉验证均方差(RMSECV)和预测均方根偏差(RMSEP)分别为0.3003和0.3349;水蜜桃样品校正集和预测集的鉴别正确率分别为95.13%和93.75%.结果表明:利用近红外漫反射光谱技术对水蜜桃采摘期的鉴别具有很好的应用前景.     

近红外光谱技术快速测定当归中藁本内酯含量

基于近红外光谱技术,运用偏最小二乘回归(PLSR)方法实现当归中藁本内酯含量的快速、无损检测.采用高效液相色谱(HPLC)法测定当归中藁本内酯含量,一阶导数结合正交信号校正对原始光谱进行预处理,建立当归近红外光谱和藁本内酯含量之间的最小二乘回归定量分析模型.结果表明:模型在校正集上的均方根误差(RMSEE)、交叉验证均方根误差(RMSECV)和决定系数R2分别为0.199 9,0.3489和0.9932,在预测集上的预测均方根误差(RMSEP)和决定系数R2分别为0.23和0.9941.方法具有简单、快速、不破坏样品等特点,可用于当归中藁本内酯含量的快速检测.     

近红外光谱结合反向区间偏最小二乘法检测药用辅料糊精

利用近红外光谱结合化学计量学方法快速检测了药用辅料糊精含量。首先,用近红外光谱仪采集主药与糊精共存样本的近红外光谱数据;然后,采用反向区间偏最小二乘法(Backward Interval Partial Least Squares,Bi PLS)优选光谱特征区间;最后,采用偏最小二乘法(PLS)对优选出来的区间建立药用辅料糊精近红外光谱模型。采用Bi PLS将全光谱均匀划分35个子区间,选择16个子区间[1,7,10,12,18,20,21,23~25,28~33]时,建立的模型预测效果最佳,其交叉验证均方根误差和预测均方根误差分别为1.501和2.437,校正集和验证集相关系数分别为0.9968和0.9958。因此,利用近红外光谱技术快速检测药用辅料糊精含量是可行的。     

支持向量回归算法在NIR光谱法预测带鱼糜蛋白质和水分含量中的应用

为考察支持向量回归(SVR)在鱼糜近红外光谱(NIRS)分析中应用的可行性,采用SVR对73份带鱼糜样品的MR漫反射光谱及其蛋白质和水分含量的化学测定数据进行处理,建立了蛋白质和水分含量MRS定标模型,首次尝试将近红外光谱技术应用到带鱼糜主要成分含量的测定中.采用留一法交叉验证(LOOCV)的蛋白质和水分相关系数分别为0.90和0.96,并用独立样本集对模型进行外部验证.结果表明,SVR模型的预测能力比较好.因此,可以将NIR光谱支持向量回归法预测带鱼糜蛋白质和水分含量应用到鱼糜晶质的快速评价中.     

高良姜中高良姜素含量NIRS分析模型的构建

建立高良姜药材中高良姜索含量的近红外光谱定量分析模型,实现药材中高良姜素的含量的快速测定方法,采用高效液相色谱法测定130批药材中高良姜素的含量,采集近红外光谱数据并用多元散射校正法、二阶导数法、Savitzky-Golay平滑法预处理,结合偏最小二乘法建立高良姜中高良姜素含量的定量分析模型,对所建模型进行了内部交叉验证和外部预测验证,并对模型进行了重复性考察。对于所建立的高良姜素近红外光谱定量分析模型,内部交叉验证决定系数达到0.9868,校正均方差为0.0529,预测均方差为0.0625,内部交叉验证均方差为0.0975,交叉检验和外部检验RPD均大于3。表明该模型稳定、准确可靠,可应用于高良姜中高良姜素的含量测定。     

辣椒粉掺杂苏丹红的近红外光谱鉴别及其含量测定方法研究

研究应用漫反射近红外光谱快速鉴别辣椒粉中的苏丹红及其含量测定的方法。利用漫反射模式直接测定含有苏丹红的辣椒粉的近红外光谱,采用多元散射校正(MSC)方法对光谱进行校正,利用主成分分析研究含有苏丹红的辣椒粉和未含苏丹红的辣椒粉空白样品的分类。根据高效液相色谱测定辣椒粉中的苏丹红含量,利用偏最小二乘方法(PLS)建立苏丹红含量与近红外光谱之间的线性模型。结果显示,利用主成分分析可以方便、快速和准确地区分有无苏丹红的辣椒粉;苏丹红含量与近红外光谱具有良好的线性关系,当隐变量数目为7时,PLS模型的预测误差达到0.428μg/g,预测相关系数达0.973。