基于近红外光谱的大黄鱼新鲜度评价模型

目的 探索定量评价大黄鱼新鲜度的方法。方法 在整鱼背部采集近红外光谱, 将原始光谱预处理后分别与挥发性盐基氮(TVB-N)、菌落总数建立偏最小二乘(PLS)模型、区间偏最小二乘(iPLS)模型、向后区间偏最小二乘(biPLS)模型和联合区间偏最小二乘(siPLS)模型。结果 biPLS模型的精度最高、预测性能最佳。TVB-N的biPLS模型的校正集和预测集相关系数分别为0.8371和0.7652; 菌落总数的biPLS模型的校正集和预测集相关系数分别为0.878和0.7009。结论 大黄鱼的近红外光谱信息与其TVB-N、菌落总数间都存在较高的相关性, 所建模型可以快速、无损地定量评价大黄鱼的新鲜度。     

基于siPLS的猕猴桃糖度近红外光谱检测

为了探寻一种快速无损检测猕猴桃糖度的方法,利用小波滤噪法对猕猴桃1000～2500nm 近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型。结果表明,采用联合区间偏最小二乘法将光谱划分为16 个子区间,利用其中的第9、11、13 号3 个子区间联合建立的糖度模型效果最佳,其校正集相关系数和均方根误差分别为0.9414 和0.3788。预测集相关系数和均方根误差分别为0.9295 和0.3904,主因子数为7 个。研究表明,用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的猕猴桃糖度模型不但减少建模运算时间,剔除噪声过大的谱区,而且预测能力和精度均有所提高。     

基于近红外光谱技术的柑橘罐头品质测定方法的研究

为了快速检测柑橘罐头主要营养指标的含量,实验对柑橘罐头进行光谱采集,通过偏最小二乘(PLS)线性拟合建立关于柑橘罐头总糖、总酸、黄酮和维生素C的近红外定量分析模型。通过分析比较不同的光谱预处理方法对近红外光谱模型的影响,其中经归一化预处理后建立的总糖和黄酮模型最优,相关系数分别为0.9156和0.9147,交互验证均方根误差(RMSECV)为0.6305%和2.7028 mg/100 g;平滑预处理后总酸的相关系数为0.8921,RMSECV为0.0539%;以原始光谱数据建立的维生素C模型的相关系数为0.9129,RMSECV为1.4323 mg/100 g;预测集总糖、总酸、黄酮和维生素C的相关系数分别为0.8519、0.8106、0.8334和0.8425,预测均方根误差(RMSEP)为0.8969%、0.0638%、3.6055 mg/100 g和1.9732 mg/100 g。实验结果表明:应用近红外光谱技术测定柑橘罐头中总糖、总酸、黄酮和维生素C的含量是可行的。     

蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素 含量的研究

目的：花青素是鲜花花草茶中起主要保健作用的成分,本研究提出一种基于蚁群-遗传区间偏最小二乘法(ACO-GA-iPLS)的近红外谱区筛选方法,并将其用于花茶花青素含量的预测。方法：将蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)相结合优选特征光谱区间,然后用区间偏最小二乘法算法(iPLS)建立光谱模型。首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果：优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460mg/g和0.1840mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论： ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。     

基于近红外光谱技术的柑橘罐头品质测定方法的研究

为了快速检测柑橘罐头主要营养指标的含量,实验对柑橘罐头进行光谱采集,通过偏最小二乘(PLS)线性拟合建立关于柑橘罐头总糖、总酸、黄酮和维生素C的近红外定量分析模型。通过分析比较不同的光谱预处理方法对近红外光谱模型的影响,其中经归一化预处理后建立的总糖和黄酮模型最优,相关系数分别为0.9156和0.9147,交互验证均方根误差(RMSECV)为0.6305%和2.7028 mg/100 g;平滑预处理后总酸的相关系数为0.8921,RMSECV为0.0539%;以原始光谱数据建立的维生素C模型的相关系数为0.9129,RMSECV为1.4323 mg/100 g;预测集总糖、总酸、黄酮和维生素C的相关系数分别为0.8519、0.8106、0.8334和0.8425,预测均方根误差(RMSEP)为0.8969%、0.0638%、3.6055 mg/100 g和1.9732 mg/100 g。实验结果表明:应用近红外光谱技术测定柑橘罐头中总糖、总酸、黄酮和维生素C的含量是可行的。      

柴达木地区不同果色枸杞果实营养成分比较分析

采用自然晾晒干果为参照,对柴达木盆地的红果枸杞、黑果枸杞、金果枸杞、黄果枸杞、白果枸杞和紫果枸杞中营养成分及活性成分进行测定,分析和研判了其利用价值,并运用主成分分析和聚类分析对其内在品质进行评价。结果表明：金果枸杞在总糖含量方面具有一定优势,其总糖含量高于其他5种枸杞。黄果枸杞总糖低于红果枸杞,但总黄酮最高,是红果枸杞的5倍,黑果枸杞的2倍,表现出低总糖、高黄酮的特点,黄果枸杞具有一定的开发价值。白果枸杞蛋白质含量最高,紫果枸杞脂肪含量最高,具有一定的营养价值。主成分分析选取了前3个主成分,累计方差贡献率为79.995%,综合得分值排前三的分别为红果枸杞、紫果枸杞和黑果枸杞,说明这三种枸杞综合品质较高。聚类分析将6种不同果色枸杞归为3类,第1类包括黑果枸杞和紫果枸杞,多糖、脂肪、花青素含量较高,第2类包括白果枸杞,蛋白质含量较高;第3类为金果、黄果和红果枸杞,总糖、总黄酮、甜菜碱含量较高,这些营养成分含量高的枸杞可在在今后的枸杞品种选育中作为特异材料。     

番茄总糖含量的近红外光谱无损检测方法研究

根据偏最小二乘法建立番茄总糖含量的定量分析模型,比较原始光谱和平均光谱以及10 种光谱预处理方法对近红外光谱无损检测番茄总糖含量的影响。结果表明：平均光谱所建立的偏最小二乘法校正模型明显优于原始光谱所建模型,常数偏移消除最适合番茄总糖近红外光谱的预处理,其在11998.9～7497.9cm-1 和4601.3～4256.5cm-1优化光谱区内,所建偏最小二乘法定量分析模型的预测值和实测值的相关系数(R)为0.917,校正标准差(RMSEC)为0.263%,预测标准差(RMSEP)为0.236%。平均光谱和优化的光谱预处理方法可有效提高近红外光谱无损检测番茄总糖含量的准确性。     

蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素含量的研究

目的本研究基于蚁群-遗传区间偏最小二乘(ACO-GA-iPLS)近红外谱区筛选方法预测花茶花青素含量。方法首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460mg/g和0.1840 mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。     

用遗传算法提取南疆红枣总糖的近红外光谱特征波长

本研究尝试利用近红外光谱技术测量红枣的总糖含量,针对采用偏最小二乘(PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出用联合区间偏最小二乘法(si PLS)与遗传算法(GA)相结合的方法遗传联合区间偏最小二乘法(GA-si PLS)来提取近红外光谱特征区域和特征波长,提高模型预测精度的方法。结果表明:将全谱等分成20个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在这4个子区间的基础上再用遗传偏最小二乘法继续筛选出12个特征波长。用12个特征波长建立的偏最小二成模型精度要好于全谱建立的模型,其主因子数减少了4个,预测集标准偏差(RMSECP)减少了25%,预测相关系数(RP)提高了5%。该方法选取的波长变量建立的校正模型,不仅使模型简洁、优化,而且增强了模型的预测能力。     

基于支持向量机的食醋总酸近红外光谱建模

为了得到稳定可靠的食醋总酸光谱模型,以不同产地、不同种类的95个食醋样品为研究对象,应用基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)对食醋总酸含量进行光谱分析.对预处理后的光谱进行主成分分析(PCA),以主成分信号作为输入变量建立食醋总酸含量的近红外光谱模型,并与偏最小二乘法(PLS)和向后区间偏最小二乘法(biPLS)模型进行比较.结果表明,LS-SVM模型中的校正集中的相关系数(rc)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别达到0.9614和0.2192,预测集相关系数(rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别达到和0.919和0.3226,均优于PLS和biPLS模型.研究表明,近红外光谱与食醋总酸含量呈非线性关系,采用LS-SVM建立的模型预测性能更好,精度更高.     

基于不同波段的枸杞多糖及总糖高光谱成像检测

采用高光谱图像技术对枸杞多糖和总糖含量进行检测,并探寻其最适宜的光谱波段。首先采用多元散射校正、Savitzky-Golay平滑(S-G平滑)和标准正态变量变换3种常用光谱预处理方法对原始光谱进行预处理,并对结果进行对比,选择多元散射校正预处理方法,以消除散射的影响;然后分别基于相关系数的数值及不同范围波长的特性,选择有效波段、可见光波段、近红外波段及全波段图像的平均光谱反射值作为特征参量;最后建立基于不同特征参量的枸杞多糖和总糖含量的BP神经网络预测模型。结果表明:基于全波段条件下光谱信息所建立的预测模型最佳,枸杞多糖含量预测正确率为97.59%,相关系数为0.997 4,均方根误差为0.077 7,枸杞总糖含量预测正确率为100%,相关系数为0.996 8,均方根误差为0.250 6。因此高光谱无损检测枸杞多糖和总糖含量具有可行性。     

近红外光谱结合不同偏最小二乘法快速检测镇江香醋的浑浊度

利用近红外光谱(4000cm-1～10000cm-1)结合化学计量学方法快速检测了镇江香醋中的浑浊度。首先,用近红外光谱仪采集香醋样本的近红外光谱数据以及用离心法测定样本的浑浊度值;然后,采用间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)、联合间隔偏最小二乘算法(siPLS)优选光谱特征区间;最后,采用全光谱(4000cm-1～10000cm-1)偏最小二乘法(PLS)对优选出来的区间建立香醋浑浊度近红外光谱模型。结果表明,采用siPLS将全光谱均匀划分30个子区间,选择4个子区间[4 10 18 27]联合时,建立的模型预测效果最佳,其RMSECV和RMSEP分别为0.173和0.208,校正集和预测集相关系数分别为0.9337和0.9004。因此,利用近红外光谱技术快速检测香醋中的浑浊度是可行的。     

葛粉掺假的近红外漫反射光谱快速检测

研究葛粉中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉的近红外漫反射光谱快速检测方法。采集样品的近红外漫反射光 谱,采用主成分回归和偏最小二乘法建立校正模型,并对比光谱预处理方法和光谱建模区间对模型的影响。结果表 明,采用偏最小二乘法建模,光谱采用标准正态变量变换预处理,光谱区间选择在962～1 389 nm时,模型预测效 果最佳,外部验证预测相关系数（RP 2）达0.994 5,均方根误差2.298 7%,相对分析误差13.56,平均回收率99.89% （n=9,RSD=2.96%）,这表明近红外漫反射技术能对葛粉中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉进行有效检测。     

用遗传算法提取南疆红枣总糖的近红外光谱特征波长

本研究尝试利用近红外光谱技术测量红枣的总糖含量,针对采用偏最小二乘（PLS）法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出用联合区间偏最小二乘法（si PLS）与遗传算法（GA）相结合的方法遗传联合区间偏最小二乘法（GA-si PLS）来提取近红外光谱特征区域和特征波长,提高模型预测精度的方法。结果表明:将全谱等分成20个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在这4个子区间的基础上再用遗传偏最小二乘法继续筛选出12个特征波长。用12个特征波长建立的偏最小二成模型精度要好于全谱建立的模型,其主因子数减少了4个,预测集标准偏差（RMSECP）减少了25%,预测相关系数（RP）提高了5%。该方法选取的波长变量建立的校正模型,不仅使模型简洁、优化,而且增强了模型的预测能力。      

基于UPLC-QE-Orbitrap-MS的宁夏枸杞鲜果和枸杞干果差异性代谢物分析

为研究不同宁夏枸杞果实的差异性，以枸杞鲜果和枸杞干果为样品，利用非靶向代谢组学方法分析枸杞鲜果和枸杞干果的差异性代谢物。采用超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱法建立非靶向代谢组学方法，通过主成分分析（PCA）、偏最小二乘法分析（PLS-DA）模型、单变量统计分析、聚类分析、火山图等统计学方法对所有代谢物进行鉴定分析，筛选出差异性代谢物。结果表明，枸杞鲜果和枸杞干果可以明显区分，枸杞鲜果和干果中共鉴定出35种差异代谢物，其中有机酸、氨基酸、黄酮类化合物呈上调表达，核苷酸类、酚酸类、香豆素类化合物呈下调表达。本研究基于非靶向代谢组学揭示了宁夏枸杞鲜果和枸杞干果的代谢产物差异性以及特征化合物，为研究不同枸杞果实的物质基础提供理论依据。     

黑果枸杞功能性成分抗氧化活性及对线粒体的保护作用研究

目的:研究黑果枸杞功能性成分(多糖、黄酮和多酚)的抗氧化活性及对线粒体的保护作用。方法:对黑果枸杞多糖、黄酮和多酚功能性成分分别进行提取,测定这三种成分对二苯代苦味酰基(DPPH)、羟自由基(·OH)以及超氧阴离子自由基(O2-·)的清除能力,以及对小鼠肝脏线粒体肿胀度和丙二醛(MDA)含量,评价黑果枸杞功能性成分抗氧化活性及对线粒体的保护作用。结果:黑果枸杞中多糖、黄酮和多酚类物质的含量分别为30.6、21.3、和49.5mg/g(以干基计,md)。黑果枸杞黄酮和多酚清除DPPH自由基、·OH和O2-·的能力强于多糖。黑果枸杞多糖,黄酮及多酚提取物对DPPH自由基的清除率分别为52.5%,72.4%,82.3%;对·OH的清除率分别为48.2%,56.6%,75.8%;对O2-·的清除率分别16.1%,40.7%,53.3%。黑果枸杞黄酮(p0.01)和多酚(p0.01)能显著抑制Fe SO4-VC引起的线粒体肿胀,黑果枸杞黄酮和多酚能显著降低线粒体MDA的含量(p0.05)。结论:黑果枸杞多糖、黄酮和多酚具有抗氧化活性,黄酮和多酚对线粒体的保护作用强于多糖。     

柴达木野生黑果枸杞营养成分分析与比较

目的:选取青海柴达木6个地区共21批野生黑枸杞,对其营养成分进行分析评价和比较,为野生黑果枸杞再加工产品的开发和利用提供重要依据。方法:分别用亚临界流体丁烷和1,1,1,2-四氟乙烷(R134a)萃取出野生黑果枸杞中的粗脂肪和黄酮类成分,采用快速溶剂萃取法(accelerated solvent extraction,ASE)提取野生黑果枸杞中的糖分,然后分别测定了脂肪、总黄酮、多糖、可溶性糖、甜菜碱、花青素、原花青素、总酸、维生素、黑果枸杞籽中脂肪酸含量,同时测定主要常规营养成分、氨基酸和各种矿物质元素含量等。结果:天峻县样品中原花青素、碳水化合物、总酸含量最高,乌兰县样品中灰分、总黄酮、总多酚含量最高,都兰县样品中总脂肪酸、能量、维生素C含量最高,格尔木市样品中主要矿物质元素、粗纤维、可溶性糖含量最高,大柴旦样品中粗脂肪、蛋白质、花青素、多糖、总氨基酸含量最高,德令哈市样品中甜菜碱、B族维生素含量最高。结论:青海柴达木野生黑果枸杞具有良好的营养价值和开发前景,本研究可为其质量控制提供依据。     

模拟退火算法用于食醋总酸含量近红外光谱模型的波数点优选

为优选食醋总酸对应的特征波长并提高模型的预测精度,采用模拟退火算法优化窗口宽度和特征波数点,并结合偏最小二乘法建立食醋总酸光谱模型。在全国范围内收集90个不同品牌的食醋样本,用近红外光谱仪采集近红外光谱数据(波数4000～10000cm-1)和常规理化分析方法检测总酸含量。采用模拟退火算法共优选出17个总酸特征波数点,结合样本总酸含量建立偏最小二乘光谱模型,模型对应的预测集相关系数为0.9210,优于全光谱偏最小二乘法和区间偏最小二乘法对应的预测效果。结果表明,近红外光谱技术结合模拟退火算法能够快速预测食醋中总酸含量。     

红外光谱结合偏最小二乘法快速检测油茶籽油脂肪酸组成的模型建立与评价北大核心CSCD

为建立快速检测油茶籽油中脂肪酸组成的方法,利用傅里叶红外光谱仪扫描86个油茶籽油样品,红外光谱数据分别通过Savitzky-Golay平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等5种方法进行降噪处理,然后以气相色谱测定的脂肪酸组成作为标准值,采用全波长偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别构建油茶籽油中主要脂肪酸(油酸、棕榈酸、亚油酸)的定量回归模型。结果表明:油酸、棕榈酸、亚油酸的红外光谱数据预处理分别以SG、SNV、SD较好;siPLS通过有效波段的选择可去掉更多的噪声,比PLS和iPLS建立的模型精确度高,油酸、棕榈酸、亚油酸的校正集和预测集的相关系数(R)分别为0.9479和0.8539、0.9008和0.9101、0.9793和0.9505。红外光谱结合siPLS更适用于油茶籽油脂肪酸组成的快速测定。     

基于近红外光谱技术的腐竹脂肪定量分析

采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,建立腐竹脂肪含量的快速分析方法。收集不同生产线、不同时间的腐竹样本180 份,利用积分球附件采集漫反射光谱（4 000～10 000 cm－1）。为消除颗粒散射影响和光谱基线漂移,二阶导数和卷积平滑用于光谱预处理。采用反向区间偏最小二乘法、组合区间偏最小二乘法、搜索组合移动窗口偏最小二乘法和遗传偏最小二乘法优化建模变量,最终构建了定量预测模型。结果显示,4 种方法均可有效地提取信息变量、降低模型维度、提高预测性能;遗传偏最小二乘法一次优选获得143 个变量,构建的模型性能最佳,其校正相关系数、校正均方根误差、预测相关系数、预测均方根误差分别为0.96、0.95、0.92和1.17。研究表明,经过信息变量提取后所构建的近红外模型简单、预测精度高,可用于腐竹脂肪含量的日常监测。