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西洋参原材料近红外光谱精选研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为确保药物成品质量的稳定均一,作为原材料的西洋参应保证纯正。采用近红外积分球漫反射光谱,首先对西洋参、人参原样光谱运用移动窗口偏最小二乘法(moving window partial least-squares regression,MWPLS)选择特征波段,建立最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine,LS-SVM)种类鉴别模型挑选出西洋参样品,判别正确率为100%。然后将样品粉碎,人参以5%、10%、15%、20%掺入西洋参粉末,为增加样品代表性借助线性加和模拟光谱手段于4 000~7 000 cm-1建立主成分判别分析(principal component analysis discriminant analysis,PCA-DA)掺杂判别模型,预测判别正确率由97.2%上升至100%,区分出少量人参掺杂的西洋参样品,最终精选出西洋参原材料纯品。 相似文献
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采用反向区间偏最小二乘法和组合区间偏最小二乘法优化桃糖度可见/近红外光谱的信息区间组合,在选择的信息区间的基础上建立了一种线性组合权重PLS模型.对近红外光谱进行二阶导数处理、卷积平滑校正后,发现在区间分割数为15时筛选结果最优,BiPLS所选择的信息区间为742~770nm和 862~920nm,SiPLS所选择的信息区间为742~770nm、832~860nm和892~920nm.直接组合信息区间BiPLS和SiPLS模型的RMSEP值分别为0.386和0.308,线性组合权重PLS模型的RMSEP值分别为0.351和0.364.结果说明在近红外定量分析中线性组合权重模型的建立克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题. 相似文献
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异物造成的食品安全问题
在食品加工过程中,经常会遇到异物不经意混入食品中的情况,如金属、玻璃、塑料、昆虫、毛发、木屑、沙石、毛发等。 相似文献
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苹果近红外预测模型的传递研究 总被引:1,自引:1,他引:0
目的实现对相同型号和不同型号水果便携近红外仪进行模型传递。方法采用标准变量变换(SNV)预处理,无信息变量消除法(UVE)及与连续投影算法相结合(UVE-SPA)进行特征波长选择后,再使用直接校正法(DS)进行模型传递。结果对于相同型号的仪器K1,K2,经SNV-UVE-SPA-DS算法处理后,建立在K1上的苹果糖度校正模型成功传递到了K2上,R=0.9730,RMSEP=0.2375°Brix,结果略优于截距法;而经过SNV-UVE-DS算法,传递到与K1不同型号J仪器上的模型预测结果为R=0.9375,RMSEP=0.3458°Brix。结论合适的波长选择结合DS算法可以有效地用于相同型号及不同型号水果便携仪上的模型传递。 相似文献
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三种不同便携式可见/近红外分析仪对比研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本着为广大消费者提供一些使用参考依据,以103个苹果样品为样品集,分为两个批次,对市面上现有的K、I、A三种不同类型的常用便携式近红外分析仪从其数据采集方式、数据处理方法、仪器硬件具体性能参数等方面进行了对比分析。结果表明,仪器K的模型精确度最高、稳定性最好,仪器I的适用范围最广,通用性强,A的价格最便宜,操作最简单,最适合普通消费者购买使用。 相似文献