长波近红外光谱-偏最小二乘法快速分析白酒中乙醇含量

研究近红外光谱结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)快速测定白酒中的乙醇含量的可行性,应用NIRS-PLS所建的模型相关系数达到0.99991,校正均方根误差(RMSEC)为0.00181,通过交互验证得出交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00296,预测参差平方和(PRESS)为0.00016.用模型对预测集和白酒样品进行预测,预测均方根误差(RMSEP)为0.00258,结果表明NIRS-PLS可用于白酒生产中的在线质量监控和白酒市场的快速质量检测.     

短波近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法（NIRS-PLS）建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型。所建校正模型相关系数（Corr.Coeff.）达到0.99986,校正集均方根误差（RMSEC）为0.00225,预测均方根误差（RMSEP）为0.00137,模型通过交互验证检验,得出PLS因子数为4时预测残差平方和（PRESS）和交互验证均方根误差（RMSECV）最小。用所建模型测定样品与气相色谱分析结果相对误差不大于0.81%。实验结果表明该方法准确性、稳定性好、精密度高。      

基于偏最小二乘法的板栗近红外光谱分析模型的建立

目的:应用近红外光谱技术和化学计量学方法,建立板栗品质分析的近红外光谱模型。方法:采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集样品的近红外漫反射光谱,再用传统理化分析方法测得样品的各项品质参数,采用偏最小二乘法(PLS)建立定标模型,内部交叉验证法对模型进行检验。结果:对板栗分别建立了水分、淀粉、硬度和糖度的PLS模型,4种PLS模型都非常理想,模型的相关系数均大于0.99。结论:采用近红外光谱法可以实现板栗品质指标的快速无损检测。     

长波二阶导数近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

根据近红外光谱的振动吸收强度与有机分子官能团含量的线性关系,用偏最小二乘法对白酒的近红外光谱和其中的乙醇浓度建立相关模型。为了优化模型,我们对白酒的近红外光谱进行一阶导数处理,选择最佳的波长范围和最适的因子数。然后用所建的模型对预测集和白酒样品进行预测,所得结果令人满意。有望成为白酒快捷而准确的检测方法。     

近红外光谱结合偏最小二乘法快速测定糖果中水分含量

采用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘法(PLS)建立了一种糖果中水分含量快速准确的测定方法。在12500~3600 cm^-1光谱范围内采集116批糖果的近红外漫反射光谱,并用减压干燥失重法测定其水分含量。通过比较不同参数对建模的影响,发现用多元散射校正法进行预处理,在11682.2~9826.1、8939.0~6267.9、5378.8~4487.8 cm^-1光谱范围内,主成分数为15时,应用PLS方法建立的糖果水分的定量分析模型效果最佳。所建立模型的相关系数为0.9716,校正均方根误差和验证均方根误差分别为0.97%和1.03%。该方法结果准确可靠、操作简便,可用于糖果中水分含量的快速检测。     

移动窗口偏最小二乘法优选猪油丙二醛近红外光谱波段

移动窗口偏最小二乘法(moving window PLS,MWPLS)是1种波长区间优选方法,主要用于选择与待测组分相关的高信息量的光谱区间。将该方法应用于猪油中丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量的近红外定量分析模型的构建中,优选波长区间。通过改变MWPLS的窗口宽度,原始光谱以及经S-G卷积求导(一阶和二阶)预处理的近红外光谱,优选出多个与猪油中丙二醛含量相关的区域。评价及验证结果显示,原始光谱不经校正处理,移动窗口宽度为160个波长点时,优选到的光谱区域(7 305.4 cm-1~6 078.8 cm-1)所构建的定量分析模型最佳,其主因子数(Rank)、决定系数(R2)、交互验证的校正标准偏差(RMSECV)、预测标准偏差[RMSEP(mg/100g)]、Bias和交互检验相对标准偏差(RPD)分别为5,0.9944,0.0596%,0.0545,-0.0181和14.4。这说明用MWPLS可以筛选猪油中丙二醛的近红外光谱信息区间,提高定量分析模型的预测能力,并降低数据的处理量(数据点由1 154个减少为162个)。     

近红外光谱结合偏最小二乘法快速检测米糠油过氧化值和酸价

研究旨在建立近红外光谱法快速测定米糠油中过氧化值和酸价的方法。以化学滴定法测定米糠油中过氧化值和酸价为参比方法,采用近红外分析技术结合偏最小二乘法,建立了米糠油中过氧化值和酸价的近红外定量分析模型。过氧化值和酸价定量分析模型的决定系数分别为99.11%和99.72%,预测标准差分别为0.436 7%和0.044 78%,交叉验证标准差分别为0.452 2%和0.046 69%。利用78个验证集样品对定标模型进行外部独立验证,过氧化值及酸价的绝对误差分别在–0.78%～0.82%和–0.142%～0.139%之间,相对误差分别在–13.21%～14.44%和–14.85%～12.46%之间。表明所建立的定量分析模型及方法可对米糠油中过氧化值和酸价进行简便、快速测定。     

局部偏最小二乘法结合可见-近红外光谱预测猪肉挥发性盐基氮

以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角（spectral information divergence-spectral angle,SID-SAM）进行加权求和,构建评价不同样品相似性的相似度函数,定义相似度因子（SM）,通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优,针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比,预测效果有明显提高,相关系数R从0.845 6上升至0.948 1,预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。     

利用近红外光谱和偏最小二乘回归法预测脂肪酸组成

采集了30种植物油样品在10000~55 00 cm-1范围内的近红外透射光谱,将所有样品作为校正集,随机抽取10种样品作为预测集,以气相色谱方法测得植物油中主要成分油酸、亚油酸、棕榈酸、硬脂酸的含量为参考值,应用偏最小二乘回归法建立了基于近红外光谱的测定植物油主要成分含量的校正模型。四种成分校正模型的交叉验证误差均方根为0.281 1%~1.496 4%,预测误差均方根为1.080 8%~18.063 0%,校正集的预测值与实测值的相关系数均大于0.99,预测集中除了棕榈酸的预测值与实测值的相关系数为0.817 9,其余均大于0.9。     

基于偏最小二乘(PLS)法白酒中乙醇含量的近红外检测

将近红外光谱与偏最小二乘法相结合,对白酒中乙醇含量进行快速准确检测。研究了标准溶液的近红外吸收光谱和一阶导数光谱,采用偏最小二乘法建立校正模型,选择了最佳主成分数,并对实际酒样中乙醇进行预测,得到了比较满意的结果。     

近红外光纤光谱法快速检测葡萄酒中酒精度

目的 构建近红外光纤传感检测系统,结合近红外光谱分析技术和化学计量学,对葡萄酒中酒精度进行快速检测.方法 以葡萄酒为研究对象,构建近红外光纤传感检测系统,分别使用偏最小二乘法和主成分回归对葡萄酒中酒精度进行近红外光谱分析,进行模型参数的比较.采用国标GB/T 15038-2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》中气相色谱法...     

近红外漫反射光谱法测试醋酸纤维滤棒中的三醋酸甘油酯

为探索快速准确测定滤棒中三醋酸甘油酯含量的方法,利用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法,建立了滤棒中三醋酸甘油酯含量测定的数学模型,并对所建立的数学模型进行了优化和验证。结果表明,该方法具有简单快速、无损、准确的特点,无需样品预处理,特别适合于大量重复性样品的分析测定。     

应用近红外光谱技术快速测定粳稻品种的直链淀粉含量

应用近红外光谱法以稻谷、糙米、精米、糙米粉和精米粉为扫描材料分别建立了粳稻直链淀粉含量的预测模型。结果表明采用光谱预处理的校正效果比不采用预处理的好,用偏最小二乘法(PLS)获得的粳稻稻谷、糙米、精米、糙米粉、精米粉的回归模型和交叉验证结果为:最优校正决定系数(R2)和交叉检验均方误差(RMSECV)分别为0.8136、2.74,0.8864、2.56,0.8915、2.59,0.9261、2.26,0.9505、1.83,粉碎性样品的误差比整粒样品的误差小。育种实践中,低世代可选用糙米、高世代可选用糙米粉或精米粉作为扫描样本测定稻米直链淀粉含量。     

NITS定量分析单粒稻谷蛋白质含量研究

应用近红外透射光谱（NITS）技术,采用改进的偏最小二乘法（MPLS）建立单粒稻谷蛋白质含量（PC）的定量分析回归方程.单粒稻谷所得回归方程的校正标准误差（SEC）、交叉检验标准误差（SECV）分别为0.85和1.89;校正相关系数（RSQ）和交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.90和0.89.内部交叉验证和外部验证结果表明近红外定量分析有很高的准确度,近红外光谱法完全可以替代单粒稻谷常规化学方法分析进行水稻品质育种.     

采用近红外光谱技术检测蜂蜜中蔗糖含量的研究

利用近红外透射光谱快速测量蜂蜜中的蔗糖含量,采用偏最小二乘方(PLS)回归,建立光谱测量值与化学值之间的校正模型,找出二者的相关性,探讨近红外检测技术应用于蜂蜜品质分析的可能性。     

Nondestructive Determination of Soluble Solids in Tomatoes using Near Infrared Spectroscopy

A nondestructive optical method for determining the soluble solids content of fresh whole tomatoes was investigated. The method, based upon near infrared spectrophotometric techniques, could predict the soluble solids content of tomatoes (r = 0.92, SEC = 0.27°Brix). Tomatoes from more than 30 popular fresh market cultivars at stages of maturity from mature green to ripe red fruit were studied.     

近红外光谱法快速测定烟草中的钙

采用傅立叶变换近红外(NIR)光谱法建立了烟草中钙含量的NIR数学预测模型。该模型的内部验证决定系数(R2)为92.00,均方差(RMSECV)为0.121;外部验证的决定系数(R2)为90.99,均方差(RMSEP)为0.122,NIR预测值与化学测定值的平均相对误差为6.20%。该法简捷、快速、精密度高,可用于烟草中钙的快速测定。     

偏最小二乘光度法同时测定多组分染料混合物

采用正交设计校正偏最小二乘法（PLS）模型,用偏最小二乘法辅助分光光度法,不经分离,同时测定碱性品红、甲基紫、结晶紫、中性红四组分混合染料,测得四组分混合体系中各组分的平均回收率和RSD分别为100.5%,100.4%,99.5%,100.4%和1.37%,1.12%,1.05%,1.21%.结果表明,该法测定速度快,结果准确,为不经分离直接测定多组分染料混合物提供了新途经.