基于近红外光谱技术快速测定口服液中多糖的研究

本文建立了一种基于近红外光谱技术快速测定中药提取物中多糖的方法。通过采集102组中药提取物口服液样品的近红外光谱,结合多糖化学检测结果应用偏最小二乘法,通过考察不同光谱预处理方法,包括一阶导数移动窗口宽度、平滑处理移动窗口宽度、波段选择、变量选择方法对模型预测能力的影响,建立并优化得到近红外光谱技术快速测定口服液中多糖的最佳模型。此模型光谱预处理方法为一阶导数结合平滑,一阶导数移动窗口宽度为5,平滑处理移动窗口宽度为9,所选波段为5079.58⁵152.86、6159.52⁶232.80、6545.21⁶695.63、7470.88⁷544.16以及8705.09⁸778.38 cm^-1,共120个变量,模型的交叉验证均方根误差为15.4823,预测均方根误差为16.2807。研究结果表明,通过近红外光谱技术结合化学计量学方法建立口服液中多糖快速测定方法具有一定可行性。      

利用近红外光谱技术快速测定白鲢鱼糜中的水分含量

利用近红外光谱技术测定白鲢鱼糜中的水分含量。光谱通过标准正态变量转换法的处理后经过偏最小二乘法建立模型,并且以定标集预测误差、验证集预测误差及其相关系数作为评判模型好坏。结果发现,定标集预测误差和验证集预测误差分别为0.392和0.485,定标集和验证集的相关系数都高于0.98。研究发现,近红外光谱技术能快速测定鱼糜中水分含量,且用于实际生产中水分的控制是可行的。      

利用近红外光谱分析技术快速测定高良姜中水分含量

结合化学计量学技术构建高良姜中水分含量NIRS分析模型,可应用于高良姜中水分含量的快速测定。方法:用减压干燥法测定106批样品中水分的含量,采集并用多元散射校正法、二阶导数法、Savitzky-Golay卷积平滑法预处理近红外光谱,结合偏最小二乘法建立高良姜药材中水分含量的定量模型,对所建模型进行了内部交叉验证和23批验证集样品的外部预测验证,并对模型进行了重复性考察。结果:所建立的高良姜药材中水分含量的近红外光谱定量分析模型,内部交叉验证决定系数达到0.9864,校正均方差为0.134,预测均方差为0.145,内部交叉验证均方差为0.311,交叉检验和外部检验RPD均大于3。结论:该模型稳定,准确可靠,可应用于高良姜中水分含量的测定。     

利用近红外光谱技术快速测定大豆油的过氧化值

探讨应用近红外光谱技术测定大豆油的过氧化值.通过比较各种数据处理方法,以143份样品建立大豆油过氧化值(0.5～50 mmol/kg)的近红外定标模型,70份样品作为验证样品集进行了验证.结果表明:以一阶导(DBI)结合0～1间归一化(N01)后采用偏最小二乘法(PL5)建模效果最好,定标集预测标准差(SEC)0.516,相关系数(Rc)0.999,验证集预测标准差(SEP)0.523,相关系数(Rv)0.098,表明利用近红外光谱技术能快速测定大豆油的过氧化值.     

甘薯蛋白质含量近红外反射光谱分析模型应用研究

以71份薯叶和170份薯块根样品为材料,应用近红外光谱技术(NIRS)和偏最小二阶乘法(PLs),建立甘薯蛋白质含量近红外反射光谱分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价.结果显示.甘薯叶和块根的蛋白质含量的近红外光谱预测模型校正决定系数(R2cal)分别为O.996和0.993,校正均方差(RMSEE)分别为O.255和O.126,内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.984和O.986,均方差(RMSECV)分别为0.448和O.178.模型对样品NIR的预测值与其相应的化学值有较好的相关性,此模型可用来预测甘薯蛋白含量.在甘薯优质育种和品质分析中具有广泛的应用价值.     

近红外光谱技术快速测定木材抽出物含量的研究

探讨了近红外光谱法快速预测木材冷水、热水、1.0%NaOH和苯醇抽出物含量的可行性。四个模型的决定系数（R2）高,分别为0.9804、0.9800、0.9823和0.9648;交叉验证均方根偏差（RMSECV）低,分别为0.21%、0.29%、0.48%和0.24%;冷水、热水、1.0%NaOH抽出物模型的残留预测偏差（RPD）值分别为7.14、7.07和7.51,而苯醇抽出物模型的RPD值仅5.33。采用不同校正模型分别对样品进行预测,四个模型的预测偏差分别为-0.19%～0.20%、-0.29%～0.28%、-0.36%～0.42%和-0.25%～0.14%,基本符合标准方法的误差要求。结果说明可以利用近红外光谱分析技术对木材抽出物进行快速、准确地测定。     

基于近红外光谱技术快速检测稻谷水分含量

目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结合马氏距离的方法剔除异常光谱样品15个,最佳的光谱预处理方式为消除常数偏移量。训练集建立的预测模型(R_CAL²)为0.9943,模型标准偏差(RMSEC)为0.21%,模型交叉验证决定系数(R_CV²)为0.9936,模型交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.32%,表明预测模型交叉验证预测样品水分含量准确度高。用验证集样品检验预测模型,模型验证集验证决定系数R 2 VA L为0.9801,模型验证集验证标准偏差(RMSEP)值为0.36%,相对分析误差(RPD)值为7.14,表明预测模型对未知样品的预测准确度高。验证集样品实测值与预测值均值方程T检验结果P值(双侧)为0.879,验证集样品实测值与预测值之间差异不显著,表明预测模型的预测结果可信度高,验证集样品预测值与实测值的误差在±1%,且90%以上的验证集样品其预测值与实测值的误差都在±0.5%以内。结论:建立的稻谷水分预测模型可以实现收储稻谷的无损、快速、准确检测。     

近红外光谱定量技术在方便面油份快速测定中的应用

探讨了用近红外漫反射光谱快速无损检测方便面含油率的数据处理方法，采用浸反射光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱，使用了四元线性向前逐步回归和BP人工神经网络的数学方法，对40个校正样本建立了的线性和非线性两种校正模型，用28个预测样要检验了校正模型的预测精度，其中线性校正模型中，采用二阶导数光谱的预测精度最好，预测平均误差为5．741％，预测误差的标准差为1．842；非线性校正模型中，采用一阶导数光谱，隐层单元数为2时，校正模型的预测精度最好，预测平均相对误差为5．149％，预测误差的标准差为1．675结果表明近红外漫反射光谱分析检测方便面的含油率能满足实际生产的要求。     

近红外光谱技术检测燕麦中蛋白质含量

以93份燕麦样品为研究对象,比较了不同光谱预处理方法和不同回归方法对定标模型的影响,建立了定量分析燕麦中蛋白质含量的合理模型。结果表明,最佳的预处理方法:光谱散射处理为标准化处理(SNV),数学处理为2441;最佳的回归方法为改进偏最小二乘法(MPLS)。在此条件下模型对验证集的测定值与预测值的决定系数为0.954 3,均方根误差为0.160 7,模型的预测准确性良好。建立的近红外模型对燕麦中蛋白质快速测定有一定参考价值。     

近红外光谱分析技术测定芝麻水分含量的研究

建立了基于FOSS近红外谷物分析仪快速测定芝麻水分含量的模型,探讨了光学处理和数学处理等因素对模型的影响进行,并对模型进行了内部验证和外部检验.实验结果表明最佳的建模参数为:光学处理采用标准正常化处理(SNV only),数学处理技术采用"2,4,4,1".得到的定标方程的定标标准偏差(SEC)为0.0430,定标相关...     

发酵乳酸度近红外光谱快速检测方法的研究

利用近红外光谱技术对发酵乳酸度进行快速分析检测。采用电位滴定仪法测定71批次含活乳酸菌发酵乳样品的酸度实测值,并同时扫描得到近红外光谱数据。以校正集均方根误差(RMSEC)、预测集均方根误差(RMSEP)、交互验证均方根误差(RMSECV)及其相关系数R_c、R_p、R_cv为评价指标建立最优的酸度定量模型。利用模型对10批次含活乳酸菌发酵乳样品的酸度进行预测。结果表明,优化后的模型,其RMSEC、RMSEP、RMSECV及其相关系数R_c、R_p、R_cv分别为3.27、4.39、4.84,0.946 2、0.922 5、0.877 8。经外部验证后,该模型酸度预测值和实测值的最大相对误差为6.76%,满足不超过10%的要求。说明模型具有良好的预测性能,可用于发酵乳中酸度的快速检测。     

基于近红外光谱技术的纸浆原料快速分类

针对传统纸浆纤维种类鉴别费时、费力等问题,提出近红外光谱分析法。将常用造纸原料制浆并抄片为成品纸,测量各样品在10000～4000cm-1区段范围内的近红外光谱,谱图信号经滤波和一阶微分预处理后提取主成分,用于聚类分析。结果表明：近红外光谱技术结合聚类分析能对样品正确、快速分类,可以为快速无损鉴别纸浆种类提供一种准确可靠的方法。     

基于可见-近红外光谱的生鲜紫薯食味品质快速无损检测

目的建立可见-近红外光谱法快速无损检测生鲜紫薯的熟化黏度和甜度,并对其食味品质进行评价。方法以生鲜紫薯为研究对象,用竞争性自适应加权算法(competitive adaptibe reweighted sampling,CARS)筛选出生鲜紫薯预处理后的光谱数据的特征波长,再用偏最小二乘法(partial least square,regression,PLS)建立了生鲜紫薯熟化峰值扭矩和可溶性糖含量的定量预测模型。另外,选取12个生鲜紫薯根据划分分值区间法对紫薯食味品质进行评价。结果生鲜紫薯峰值扭矩模型预测集的相关系数r为0.9195,均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.0526 Nm;可溶性糖含量模型的预测集的相关系数r为0.9515,RMSEP为0.3100 mg/g。结论基于可见-近红外光谱技术可以对生鲜紫薯食味品质进行初步快速无损评价,为鲜食性紫薯品质评价提供理论参考。     

薯蔓多糖的纯化工艺

采用活性炭脱色,选取时间、温度、活性炭用量3个因素进行正交实验,用脱色率和多糖含量作为考察指标。采用三氯乙酸法和Sevage法去除蛋白质,主要研究其浓度与体积比对蛋白质去除率和多糖损失率的影响。结果表明:40℃、40min、活性炭用量为1.0%时去除色素效果最好,脱色率为21.98%,多糖保留率为94.09%。薯蔓多糖溶液与5%TCA溶液体积比为1∶2时,去除蛋白质效果较好;Sevage(氯仿∶正丁醇=4∶1)溶液与薯蔓多糖溶液体积比为1∶1时,去除蛋白质效果较好。      

薯蔓活性多糖的分离提取研究

利用超声波辅助技术对薯蔓进行处理,采取正交设计对薯蔓多糖的分离提取进行研究。利用Sevage法对粗多糖进行初步纯化,苯酚-硫酸法测定多糖含量。结果表明,多糖提取最优工艺为:料液比为1:20(g/mL),超声波处理时间20min,温度为70℃。在此工艺条件下得到薯蔓多糖的提取率为1.394%。从农业废弃物中提取多糖,为薯蔓的加工与再利用提供了技术依据。     

甘薯全粉研究进展

甘薯全粉是近年新兴甘薯产品,我国甘薯资源丰富,较适合在我国进行规模生产。该文分析甘薯全粉概念,介绍甘薯全粉生产工艺、品质特性及在食品加工中应用,并展望我国甘薯全粉市场前景,指出发展甘薯全粉加工有利于推动我国甘薯产业良性发展。     

近红外无损检测甜柿果实质地和品质

该研究的目的是建立近红外漫反射光谱检测甜柿的果实质地的数学模型,并评价其应用价值。本文采用果肉硬度、凝聚性、咀嚼性作为评价指标,在全光谱范围内(400~2500nm),分别采用不同的预处理方法建立定标模型,使用最优模型对50个未知样品进行预测。结果显示,果肉硬度的RMSEP为0.824,R P2为0.844,RPD为2.40;凝聚性的RMSEP为0.05,R P2为0.862,RPD为2.56;咀嚼性的RMSEP为0.443,R P2为0.837,RPD为2.37。本研究表明,近红外漫反射技术甜柿果实质地的快速无损检测具有可行性。      

番石榴叶、番薯叶中多糖的提取和测定

多糖有控制血糖,降胆固醇,降血脂等生理功能。本实验采用乙醇脱脂法制得番石榴叶、番薯叶粗多糖的提取得率分别为15.3%、9.7%。采用苯酚-硫酸光度法测定多糖的含量,番石榴叶、番薯叶中多糖的含量分别为10.94%、5.70%,为番石榴叶、番薯叶综合利用提供一定的理论依据。     

紫心甘薯多糖抗疲劳活性及其机制研究

研究紫心甘薯多糖(Polysaccharide from purple sweet potato,PPSP)的抗疲劳活性及其机制,为紫心甘薯产品的开发提供实验依据。将小鼠分为PPSP组,普通甘薯多糖(Polysaccharide from general sweet potato,PGSP)组和生理盐水组,分别用低、中、高3种剂量的PPSP、PGSP和生理盐水灌胃。灌胃3h后,进行20min负重游泳运动,30d后,测定肝糖原、肌糖原储量,血清尿素氮浓度,血清肌酸激酶和乳酸脱氢酶活力,肝脏丙二醛(Malondialdehyde MDA)含量和氧化歧化酶(Superoxide Dismutase SOD)活力。实验结果表明:PPSP能显著提高运动后肝糖原、肌糖原储量,降低血清尿素氮和肝脏MDA生成量,并使血清酶活性呈现抗疲劳的良性趋势;相比之下,PGSP在肝糖原、肌糖原、血清尿素氮上也有类似作用,但在肝脏MDA生成量和SOD活力上未见明显效果。结论:紫心甘薯多糖具有一定的抗疲劳效果,且抗疲劳活性明显优于普通甘薯多糖。     

红薯及红薯叶综合利用及深加工技术

红薯是中国的主要粮食作物之一,对红薯及红薯叶综合利用及深加工技术研究进行综述,并展望未来红薯及红薯叶深加工技术及产品开发发展方向。