基于近红外光谱技术的辛伐他汀片剂生产过程多参数的质量监控

利用近红外光谱（NIR）技术,并结合化学计量学方法,建立了辛伐他汀片剂制备过程水分含量、制片压力、片剂硬度、主药含量四参数的近红外定量分析模型。采用偏最小二乘法（PLS）建立校正模型,以相关系数（R）、校正均方差（RMSEC）、预测均方差（RMSEP）和内部交叉验证均方差（RMSECV）为模型性能评价参数。其中水分含量校正模型的RMSEC为0.682,R为0.99030,内部预测集的RMSEP为0.672,R为0.9906,模型的RMSECV为0.99050;制片压力校正模型的RMSEC为0.181,R为0.98540,内部预测集的RMSEP为0.165,R为0.9763,模型的RMSECV为0.46900;片剂硬度校正模型的RMSEC为0.158,R为0.99130,内部预测集的RMSEP为0.176,R为0.9894,模型的RMSECV为0.34000;主药含量校正模型的RMSEC为0.322,R为0.98878,内部预测集的RMSEP为0.473,R为0.9802,模型的RMSECV为0.55100。结果表明,所建模型具有良好的预测能力,能有效地应用于辛伐他汀固体制剂生产过程中上述各参数的监控。所建方法,对药物固体制剂生产过程的质量监测与控制具有指导意义。     

近红外光谱法快速定量分析那格列奈

采用近红外漫反射光谱分析技术和化学计量学的方法对那格列奈进行快速无损的定量分析.采集41份不同浓度系列的那格列奈样品测量近红外漫反射光谱,用多元散射校正结合一阶导数的光谱预处理方法,结合偏最小二乘法(PLS)建立那格列奈的定量分析模型.结果表明:交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.448 5,决定系数R2为0.999 8;预测均方根误差(RMSEP)为0.196 0.方法精密度RSD为1.1%(n=6),加标回收率为95.55%.结果表明,用近红外光谱分析技术对那格列奈进行定量分析结果准确可靠,方法简便快速,可推广用于此类样品的工业在线分析.     

近红外光谱对市售黄芩饮片中黄芩苷含量的快速测定

应用近红外光谱技术(NIR)和OPUS数据分析软件,对市售黄芩饮片中黄芩苷的含量进行了快速测定.采用偏最小二乘法(PLS)对黄芩饮片的结果与NIR建立校正模型,最小最大归一化法为黄芩苷的最优预处理建模方法,优化校正模型中真实值与预测值之间的相关系数(R2)为0.896 1,内部验证均方差(RMSECV)为0.836,最佳主因子数为9,预测平均偏差为0.92%.NIR具有非破坏性、无污染、重现性好等优点,可以用于市售黄芩饮片中黄芩苷含量的快速测定.     

基于BP神经网络检测面粉中滑石粉含量的研究

利用近红外光谱技术对掺杂滑石粉的小麦面粉进行了检测,采用多元散射校正对谱图进行预处理,利用BP神经网络中的SCG反向传播算法训练函数建立了面粉中滑石粉的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析,分析结果为R2=0.997 3,RMSEC=0.436 7,RMSEP=1.708 8.结果表明,BP神经网络结合近红外光谱技术检测面粉中滑石粉含量具有快速、精度高、泛华能力强的优点,可用于面粉中滑石粉含量的快速准确检测.     

近红外光谱技术在农药残留量检测中的研究

介绍了近红外光谱技术的发展及原理,基于近红外光谱分析技术对蔬菜中农药残留的检测方法进行了定性和定量实验研究．选取菠菜作为叶菜代表,用偏最小二乘建立校正模型,并对模型的通用性进行验证．实验表明,校正模型的预测结果比较理想,但模型的通用性还需要改善,同时还讨论了基于多信息融合技术在农药残留量检测中的研究前景．     

粮食品质近红外光谱无损检测研究进展

介绍了粮食品质近红外光谱( NIRS)评价的原理,对NIRS检测中常用化学计量学方法的特点和作用进行了归纳,着重阐述了小麦、谷物和玉米3种主要粮食的定量成分检测以及品种、病虫害等定性判别的国内外研究进展,列举了NIRS技术在粮食品质检测方面的在线应用实例,最后对NIRS技术在粮食领域的应用前景进行了展望.     

近红外光谱结合模式识别方法用于食盐溯源研究

应用近红外光谱分析技术,结合偏最小二乘辨别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)两种模式识别方法用于5种食盐的品种追溯识别研究.将5种食盐250个样品分别在波长范围400~1 198 nm光谱条件下扫描并获取数据.从得到的每种食盐的光谱数据中随机选取34个样品利用SVM建立模型,用模型对其余16个样本进行预测,用网格寻优的方法选择最优参数,然后进行分类预测,5种食盐的准确识别率分别达到100%、93.8%、87.5%、100%和93.8%.通过PLSDA方法构建模型时采用二阶求导对近红外光谱数据进行预处理,并用留一法交互检验确定PLS模型的隐变量数,该模型对5种食盐的预测准确率分别达到93.75%、100%、100%、100%和100%,结果表明PLS-DA预测效果较SVM稍好.该研究为实现不同品种食盐的鉴定以及成品食盐的品种溯源提供了一种参考方法.     

基于近红外光谱分析技术的芝麻灰分含量的快速无损检测

利用近红外谷物分析仪对芝麻整粒进行光谱扫描,分别建立了白芝麻和黑芝麻灰分含量快速检测近红外分析模型,井对光学处理和数学处理过程中不同因素对模型的影响进行了探讨.模型内部验证和外部检验结果表明:去散射方式采用去散射处理,数学处理技术采用“3,4,4,1”(即每间隔4个光谱点进行三阶导数处理和一次平滑处理,不进行二次平滑处理)得到的方程为白芝麻灰分的最佳定标模型,其1-VR值为0.8203,SECV值为0.1837.去散射方式采用标准正常化结合散射处理,数学处理技术采用“2,2,2,1”(即每间隔2个光谱点进行二阶导数处理和一次平滑处理,不进行二次平滑处理)得到的方程为黑芝麻灰分的最佳定标模型,其1-VR值为0.7347,SECV值为0.2334.本文验证了近红外光谱技术快速检测芝麻灰分含量的可行性,表明该分析技术可以应用于芝麻品质的快速评价.     

基于iPLS的玉米近红外光谱数据处理方法研究

通过对选取的离散小波变换后的小波细节系数的重构光谱进行iPLS建模,从中获得了较好的预测结果。实验表明,合理选择小波细节系数可减少非主要信息的干扰,并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的,采用iPLS建立的玉米蛋白质模型,不仅能有效地减少建模所用的变量数,缩短运算时间,而且预测能力和精度均得到提高,在实际应用中有一定的参考价值。     

对牛奶成分近红外光谱分析方法的研究

研究牛奶成分近红外光谱测量的基本方法,探讨了在用偏最小二乘(PLS)方法建立系统校正模型过程中,采用直接正交(DO)数据预处理方法滤除牛奶漫反射光谱中与待测组分质量浓度无关的干扰信息的可行性,并与多元散射校正(MSC)及二阶微分(SOD)等光谱数据预处理方法进行比较．实验结果表明：相对于DO处理前,PLS模型的实际预测偏差(RMSEP)明显改善,最佳主成分数降低;相对于其他数据预处理方法,DO处理后系统PLS模型的RMSECV及RMSEP相对较低．DO数据预处理方法是近红外光谱分析中,从复杂重叠光谱中提取净信号信息、滤除噪音、进一步改善对原始光谱数据解释的有效途径．     

面粉吸水率与面粉蛋白质、损伤淀粉等的关系研究

本文研究了面粉吸水率与面粉成分,如蛋白质、损伤淀粉、完整淀粉等的关系,提出了面粉吸水的理论模型,研究出一个辅助方程式来纠正由于蛋白质品质差异而引起的吸水差异,经统计回归得到了面粉吸水率与面粉成分的关系式,可预测面粉的吸水率。由方程式参数导出了蛋白质、损伤淀粉、完整淀粉等的吸水比率,分别为2.0,0.5,0.31。。 对面粉中除蛋白质、损伤淀粉、完整淀粉之外的其它物质的吸水作用也作了一定的讨论。同时,指出了我国损伤淀粉测定与国外损伤淀粉测定方法的差异,为制定测定损伤淀粉国家标准提供参考。     

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.     

近红外光谱分析技术在油品质量分析中的应用

分析了近红外光谱在油品质量分析中应用的工作原理，介绍了常用的几种近红外光谱定量、定性分析方法．定量分析方法主要有多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)与人工神经网络法(ANN)等；定性分析方法包括峰位鉴别法、模式识别法等，并对这几种方法进行了比较．进一步介绍了近红外光谱技术在柴油、汽油等油品质量分析中的应用成果．结果表明，近红外光谱分析技术是分析油品质量的一种有效而便利的方法，具有相当的工业应用价值．     

利用近红外光谱进行羊绒与羊毛的鉴别技术研究

利用近红外光谱技术,以不同产地的羊绒、羊毛纤维为研究对象,结合主成分分析法和多元线性回归方法分别建立了羊绒、羊毛定性分析模型和羊绒-羊毛混纺纤维的定量分析模型.对模型的验证结果表明:定性分析模型能够准确地鉴别出羊绒与羊毛纤维;定量分析模型的相关系数和预测标准偏差分别达到了0.998 1和1.206 1,能够对羊绒-羊毛混纺纤维的含量进行准确的预测;近红外光谱技术用于羊绒、羊毛定性及定量分析具有可行性.     

胆石的红外光谱分析及类型判断

采用了云南地区某医院经手术取出的胆石１８例，进行红外光谱分析，判断其所属类型，得到预期的结果。     

近红外光谱分析技术的发展与应用研究

近红外光谱为分子振动光谱的倍频和组合频谱带,主要是含氢基团的吸收,包含了绝大多数类型有机物组成和分子结构的丰富信息.其原理是基于不同的基团或同一基团在不同化学环境中的吸收波长的差异.该技术具有简便、快速、样品无需处理、适合在线分析等特点.其常用的数学算法有逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)等.红外光谱技术主要应用于农产品、制药、生物医学等行业.目前的研究热点是仪器的改进和新的化学计量学算法.     

主动光源近红外光谱仪研究应用进展

近红外分析法作为一种快速、准确、无损的检测方法,已经广泛应用于多个行业领域。近红外光谱仪在现代检测领域的影响愈发深远。结合近红外光谱仪发展历程,阐述了不同类型的主动光源近红外光谱仪的原理。通过分析比较国内外近红外光谱仪的发展现状,指出了当前市场上各种近红外光谱仪的优劣势,提出国内近红外光谱仪市场中存在的问题,并预测其发展趋势。