基于表面增强拉曼光谱技术的苹果汁中溴氰菊酯农药残留的快速定量分析

针对苹果汁中农药残留量超标问题,采用共焦显微拉曼仪,研究了针对苹果汁中溴氰菊酯农残量的快速检测方法。分别以乙醇溶液(对照)、苹果汁溶液为背景溶液,分别采用拉曼光谱技术、表面增强拉曼光谱技术(Surface Enhanced Raman Scattering,SERS)采集含农药(溴氰菊酯)的两种样本的拉曼光谱与SERS光谱,并结合一阶导加Norris求导法进行光谱预处理,进而使用偏最小二乘方法建立两种样本溶液中溴氰菊酯残留量的拉曼光谱定量分析模型与SERS光谱定量分析模型,并对两种模型进行对比分析。结果表明,乙醇中溴氰菊酯溶液样本的拉曼光谱定量分析模型的校正集相关系数可达到0.9634,而SERS模型校正集相关系数可达到0.9995,最大误差不超过0.1 mg/kg。苹果汁中溴氰菊酯样本的拉曼光谱模型校正集相关系数为0.9355,最大误差不超过0.02 mg/kg;而SERS模型校正集相关系数为0.9870,最大误差不超过0.1 mg/kg。结果表明,拉曼光谱技术对快速检测苹果汁中的农药残留量具有可行性。     

基于金、银溶胶的表面增强拉曼光谱法测定苹果中马拉硫磷含量对比研究

使用共焦显微拉曼光谱仪,结合表面增强拉曼散射技术,将含有农药马拉硫磷的苹果汁样本进行一定的前处理后,分别采集其基于金、银溶胶的表面增强拉曼光谱,结合逐步多元线性回归方法对两种光谱分别进行数学建模分析。结果表明,在0.01~0.5 mg/kg的线性范围内,基于金溶胶所建立的模型相关系数(R2)为0.999 6,校正标准差为0.001 86 mg/kg,真实值与拟合值差异最大不超过0.003 mg/kg,而基于银溶胶所建立的模型相关系数(R2)为1,校正标准差为0.000 78 mg/kg,真实值与拟合值差异最大不超过0.001 2 mg/kg,预测标准差分别为0.213 mg/kg和0.146 mg/kg,银溶胶效果优于金溶胶。     

基于模拟退火算法优化波长的面粉品质检测

模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)是一种随机搜索、全局优化算法,为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性,实验提出基于SAA优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建模预测的定量模型,并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析。实验依据面粉中灰分含量梯度,随机选取126份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型。结果发现,SAA从2 074个波数优选出70个波数,结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0,交互验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)为0.022,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.030 1,全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5,RMSECV为0.066 6,RMSEP为0.076 8。结果表明,基于SAA优化特征谱区,建立灰分定量模型是可行的,且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型。     

基于光谱预处理结合遗传算法优化波长的面粉水分快速检测

基于光谱预处理及遗传算法(genetic algorithm,GA)法优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立面粉中水分的定量分析模型,对比在不同预处理方法下相关系数R~2、校正标准差(root mean square error of calibration,RMSEC)、预测标准偏差(root mean square error of prediction,RMSEP)3个指标,随机选择130份样本建立预处理+GA+PLS定量分析模型,实验结果为R~2从0.955 2提高到0.977 7、RMSEC从0.375 8降低到0.245 3、RMSEP从0.268降低到0.264。结果表明基于光谱预处理结合GA优化波长来定量分析面粉中水分含量是可行的,且准确性和误差度皆优于无优化模型。     

基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究

针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性.     

单粒玉米种子水分近红外快速无损测定方法研究

玉米精量播种技术发展对种子质量检测提出了单粒、无损、快速测定等新需求,本研究重点探索了近红外光谱结合化学计量学方法建立单粒玉米种子水分检测模型的可行性。实验收集并测定了110份玉米样本的水分含量,应用傅里叶变换红外光谱仪及单粒测样附件扫描得到样本集近红外光谱,按照3:1随机划分训练集和测试集。首先采用多种光谱预处理方法消除单粒种子采集光谱时由于颗粒形态等引起的噪声干扰,然后分别建立基于PLS线性模型和SVM非线性模型的单粒玉米种子水分近红外检测模型,其中PLS模型测试集的R为0.93,RMSEP为0.86；SVM模型测试集的R达到0.96,RMSEP为0.71。实验结果表明,光谱预处理结合SVM非线性模型可以有效降低单粒玉米种子近红外光谱采集时引入的非线性干扰,有助于提升单粒玉米种子水分近红外快速无损检测实际应用可行性。     

近红外光谱技术用于菠菜中毒死蜱残留的定量分析研究

本实验基于近红外光谱方法对菠菜中农药残留量定量分析情况进行研究,前期实验通过模拟果蔬成分背景,配制了37个有机磷农药毒死蜱浓度为0.005～0.1mg/kg的模拟混合液体样本;后期对经化学处理后的毒死蜱浓度在0.1～3.65mg/kg的36个菠菜萃取液体样品进行定量分析研究.结果表明,近红外光谱法对分析模拟溶液中的毒死蜱及菠菜萃取溶液中的毒死蜱样本均取得良好的预测效果.     

纯棉氨纶包芯纱弹力织物珠光印花工艺

对珠光印花工艺参数如粘合剂种类、用量、焙烘温度、时间等进行优化试验，得出了较为合理的珠光印花工艺。     

近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质

提出一种基于近红外光谱技术和聚类分析法对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别的方法,研究了近红外光谱结合聚类分析法快速鉴别淀粉种类的可行性.采集样品在12 500~4 000cm-1范围内的近红外漫反射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.光谱经一阶导数预处理后,采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类,分类准确率达到100%.同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,经实验得出预测准确率也是100%.实验结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法.     

基于Linux的大容量Yaffs文件系统性能优化与实现

针对Yaffs文件系统应用在大容量存储设备时所产生挂载速度慢的问题,提出一种新的改进方法,并在Yaffs2文件系统中进行了实现。通过在Yaffs2文件系统中增加适当的偏移量,使得在扫描挂载文件系统时减少了不必要的扫描时间,从而加快了挂载的速度。在最新的Yaffs2文件系统当中,依据该方法修改Yaffs2源代码,同时,在Linux系统上加入了对改进后文件系统的支持。对改进前后的性能进行分析和实验,表明了该方法的可行性。