激发-发射矩阵荧光结合二阶校正法测定人体血浆样和牛蒡子药材中的牛蒡苷含量

本文利用激发-发射矩阵荧光与二阶校正算法相结合,实现快速测定人体血浆样和牛蒡子对照药材中的牛蒡苷含量.采用二阶校正方法的平行因子分析(PARAFAC)和交替归一加权残差(ANWE)两种算法进行解析,所得血浆基体干扰下牛蒡苷的回收率分别为(98.7±1.4)%和(99.7±1.6)%,实现了对血浆样中的牛蒡苷含茸的直接快速定量测定.此外,用上述两种方法对牛蒡子药材中的牛蒡苷含量进行快速测定,所得结果与液相色谱方法结果进行比较,结果令人满意.实验结果表明,此方法方便快捷,可用于复杂试样中未知干扰共存下牛蒡苷含量的测定.     

二阶校正法与三维荧光光谱相结合直接测定人体血浆中的水杨酸

水杨酸、萘普生及血浆背景干扰组分,这三者荧光光谱重叠严重,如果不经分离,无法用常规方法定量分析水杨酸.本文利用二阶校正的优势,将三维激发发射荧光光谱与平行因子分析算法和交替三线性分解算法相结合,快速分析测定血浆中的水杨酸.当因子数选为4时,用两种算法获得的回收率分别为(103.8±3.5)%和(98.4±1.4)%.实验结果表明,此方法可用于干扰组分共存下,快速定量测定血浆中的水杨酸,从而可用于研究阿斯匹林的代谢过程.     

激发发射荧光矩阵二阶校正方法直接测定人体血浆样中多沙唑嗪含量

多沙唑嗪是一种α-1受体阻滞剂,有选择性地作用于α-1受体,可改善良性前列腺增生(BPH)症状,又可降低血压.化学计量学二阶校正算法具有独特的"二阶优势",能够在未知干扰组分共存下,直接定量分析体系中感兴趣的组分.本文基于多沙唑嗪稳定的荧光性质,利用激发发射荧光矩阵(EEMs)结合二阶校正算法,成功地直接测定血浆样中多沙唑嗪.血浆样品不需做前期处理.它快速简便,比其它分析方法,既节约试剂又节约时间,是一种对复杂体系感兴趣组分进行直接定量分析的好工具.     

三维荧光结合交替三线性方法测定中药升麻和人体血浆中升麻素的含量

本文利用化学计量学交替三线性分解(ATLD)方法解析三维荧光数据,在有未知干扰组分共存的情况下,对中药升麻和人体血浆中升麻素的含量和回收率进行了测定,利用核一致诊断法判断得到的组分数是2。中药升麻和血浆体系的背景与升麻素有严重的重叠,用ATLD方法得到的解析光谱与真实光谱几乎完全重合,定量解析结果也令人满意。测定结果显示,标准曲线法和二阶标准加入法得到的中药升麻中升麻素的含量分别为0.061±0.003%和0.055±0.002%,回收率为89.8±4.7%,人体血浆中升麻素的回收率分别为102.7±1.6%。实验结果表明,此法可用于干扰组分共存下中药升麻和人体血浆中升麻素的快速准确定量分析。     

荧光二阶校正法用于多环芳烃蒽和菲的直接定量测定

蒽(ANT)和菲(PHE)是多环芳烃环境污染物中的两种,由于光谱重叠,其很难用常规方法直接定量检测。本文采用平行因子分析和自加权交替三线性分解二阶校正法与三维荧光光谱相结合,对蒽(ANT)和菲(PHE)进行直接定量测定。当测量体系的成分数预估计值为3时,两种方法分辨后的回收率分别为(106．3±1．2)％、(102．3±1．8)％和(106．58±1．06)％、(102．26±1．83)％。对在未知干扰存在下,土壤提取液中加入的ANT和PHE含量进行测定,所得结果与加入量基本一致。实验结果表明,此方法可用于未知干扰共存下多环芳烃化合物的同时直接快速定量测定,可用于环境样品中多环芳烃的直接定量测定。     

三维荧光光谱结合二阶校正算法用于化妆品中芦丁含量的测定

本文利用2种分别基于交替三线性分解算法(ATLD)和自加权交替三线性分解算法(SWATLD)的二阶校正算法与三维荧光光谱相结合,对化妆品中的芦丁进行直接定量分析.当选取组分数为3时,ATLD和SWATLD获得的平均回收率分别为(94.4±2.7)%和(100.2±1.1)%.另外,采用品质因子,如灵敏度(SEN)、选择性(SEL)和检测下限(LOD)评估了这2种算法所得结果的准确性.实验表明这2种算法能成功地用于分析化妆品中芦丁的含量,而且在这个体系中,SWATLD的性能较ATLD稍优.     

荧光光谱组合二阶校正的芳香族化合物同时测定

芳香族化合物混合体系,由于结构相似导致光谱重叠,难于用常规方法直接定量检测。色谱法则存在操作烦琐、分析时间长等缺陷。本文采用二阶校正中的平行因子分析法与三维荧光光谱相结合,通过数学分离代替化学分离,实现了对邻苯二酚、对苯二酚、酪氨酸、吲哚4种物质的同时定量测定,采用核一致诊断法确定了体系组分数,分辨出了物质的激发光谱和发射光谱。实验结果表明,此方法可用于未知干扰共存下芳烃化合物的同时直接快速定量测定,可用于环境样品中多环芳烃的直接定量测定。     

非线性系统参数自适应直接广义预测控制

针对广义预测控制 (Generalized predictive control, GPC) 计算量大的缺陷, 本文对参数未知非线性系统提出一种直接广义预测控制 (Direct generalized predictive control, DGPC) 方法. 该方法直接辨识广义预测控制器参数, 即基于广义误差估计值对控制器参数 θu 和广义误差估计值中的未知向量 θe 进行自适应辨识. 理论证明了该方法可使广义误差估值收敛到原点的一个小邻域内.     

近红外光谱法测定黄芩提取物中黄芩苷含量

应用近红外光谱技术探讨了黄芩提取物中黄芩苷含量的快速检测新方法.共收集12个不同厂家的100批黄芩提取物样品,利用Nicolet 6700型傅立叶变换近红外光谱仪采集样品近红外漫反射光谱,通过HPLC法测定黄芩苷含量值,结合偏最小二乘法(PLS)建立黄芩苷含量的近红外定量校正模型,并通过筛选合适的光谱预处理方法、建模区间和主成分数获得最优模型.所建最优校正模型的相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC)和内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.995、0.440和2.259;经外部验证,模型的预测相关系数(r2)、预测均方差(RMSEP)和平均回收率分别为0.988、0.486和100.190%.结果表明,该方法可用于不同厂家黄芩提取物中黄芩苷含量的直接测定,操作简便,无污染,结果准确可靠,可实现大批量样品的快速分析.     

基于状态维修的电子设备故障预测技术研究

为解决电子设备结构复杂,故障信息不足,故障预测困难,并且现有方法不能直接对电子设备进行状态预测等问题,文中提出了基于状态维修(CBM)的最小二乘支持向量机(LSSVM)和隐马尔科夫模型(HMM)组合故障预测方法;首先采取灵敏度分析法确定电路中要可能发生变化的元件,通过改变元件参数来设置电路的不同退化状态;其次建立组合故障预测模型;最后对该电路进行状态预测;结果表明,文中提出的方法能够直接预测电路的不同状态,进而实现直接预测电子设备的故障状态,预测精度可以达到93.3％.