近红外分析花生籽粒脂肪酸含量的研究

采集了50种具有代表性的花生品种作为样本,建立了花生籽粒5种主要脂肪酸(棕榈酸、油酸、亚油酸、花生酸和山嵛酸)含量的近红外光谱定标模型.其中,油酸和亚油酸的定标模型质量较高,交互验证决定系数分别为0.933 0和0.924 9,外部验证决定系数分别为0.940 1和0.948 7,相对分析误差均大于2.5.棕榈酸、花生酸和山嵛酸的定标模型交叉验证决定系数和外部验证决定系数均小于0.8,相对分析误差均小于2.5.试验结果表明应用近红外光谱法测定花生籽粒中油酸和亚油酸这两种脂肪酸的含量模型预测的精确度较高.     

近红外光谱法检测小麦粉中灰分含量的研究

采用化学法测定67个小麦粉样品的灰分含量,利用波通DA7200型近红外光谱分析仪采集样品近红外光谱,选择合适的光谱区间及光谱预处理方法,采用偏最小二乘法(PLS)和留一法交叉验证方式建立定标模型.50个定标样品的近红外光谱经二阶导数预处理,由PLS法获得的定标模型的决定系数(R2)为0.897 0.利用17个验证集样品进行外部检验,预测值与真实值之间的相关系数(R2)为0.909 4,预测集标准偏差(SEP)为0.098 0.实验表明,近红外光谱法应用于小麦粉灰分的测定是可行的.     

基于近红外光谱技术测定小麦籽粒淀粉含量

采用化学方法测定78个小麦样品中的淀粉含量,运用近红外光谱仪采集小麦样品近红外光谱.用光学处理和数学处理等手段对模型的影响进行了探讨.结果显示,反相离散多元校正(Inverse MSC)与二阶导数结合对光谱数据进行预处理后,运用偏最小二乘法(PLS)所建分析模型的预测效果最优,其相关系数为0.951 7.以17个验证集样品进行外部检验,得小麦籽粒中淀粉含量的模型预测值与化学值之间的相关系数为0.978 6.     

近红外光谱技术测定花生蛋白质含量研究

采用近红外光谱技术(NIRS)建立花生蛋白质含量的测定模型,讨论了不同回归技术及光谱和数学处理方法对模型的影响,并对模型进行外部验证.得出最佳的建模参数为:标准正常化结合散射处理(SNV and Detrend)的光谱处理方法和"2,4,4,1"的数学处理方法,改进最小二乘法的回归技术.得到的定标方程的定标相关系数为0.926 9,定标标准偏差为0.228 1,交叉验证相关系数为0.911 7,交叉检验标准偏差平均值为0.311 9,经外部验证得到的相关系数为0.919 7.近红外光谱技术可以用于花生蛋白质含量的快速检测.     

近红外光谱技术测定花生蛋白质含量研究

采用近红外光谱技术(NIRS)建立花生蛋白质含量的测定模型,讨论了不同回归技术及光谱和数学处理方法对模型的影响,并对模型进行外部验证.得出最佳的建模参数为:标准正常化结合散射处理(SNV and Detrend)的光谱处理方法和"2,4,4,1"的数学处理方法,改进最小二乘法的回归技术.得到的定标方程的定标相关系数为0.926 9,定标标准偏差为0.228 1,交叉验证相关系数为0.911 7,交叉检验标准偏差平均值为0.311 9,经外部验证得到的相关系数为0.919 7.近红外光谱技术可以用于花生蛋白质含量的快速检测.     

应用染料结合法测定小麦蛋白质含量的研究

本文以橙红Ｇ为染料，对染料结合法测定小麦蛋白质进行了系统的研究，并对影响该法的一些因素（样品粒度、ｐＨ、浓度、温度和时间等）进一进行了研究，结果表明该法有实际应用价值。     

近红外光谱技术测定小麦过氧化氢酶的研究

过氧化氢酶是衡量小麦籽粒新鲜度的重要指标.将近红外光谱技术与化学计量方法结合起来,建立小麦样品过氧化氢酶的定标方程,并对方程进行了验证、优化得到小麦过氧化氢酶的最佳定标模型,其1-VR值为0.688,RSQ值为0.947,SEC值为3.363,SECV值为7.303,SEP值为3.361.通过外部验证,表明该方法可以对不同新鲜度的小麦进行快速筛查.     

近红外光谱法测定油炸方便面中水分含量的研究

应用近红外光谱技术测定了油炸方便面中的水分.通过比较各种数据处理方法,以80份样品建立方便面水分的近红外定标模型,40份样品作为验证样品集进行了验证.结果表明:以SNV(标准正态变量转化法)预处理后采用PLS(偏最小二乘法)建模效果最好.该方法得到的定标集样品的相关系数Rc和预测标准误差SEC分别为0.985 0、0.237 3;验证集样品的相关系数Rv和预测标准误差SEP分别为0.986 0、0.232 2.验证结果表明利用近红外光谱技术能快速测定油炸方便面中的水分.     

基于蒙特卡洛变量组合集群分析法的小麦蛋白质近红外光谱变量选择

小麦是我国重要的粮食之一,提高对小麦蛋白质含量预测的精准性对保证小麦质量具有重要的意义。采用不同地区的小麦共93个样本近红外光谱与化学值作为建模数据。首先利用小波包(WTP)对光谱信号进行降噪处理,消除外界噪音信号对光谱的影响。其次利用蒙特卡洛变量组合集群分析法(MC-VCPA)进行变量选择,最后利用偏最小二乘法(PLS)建立小麦蛋白质预测模型,并对预测集样本进行预测。对比其他的建模方法,MC-VCPA所选择的10个特征变量代替了全光谱256个变量,预测均方根误差(RMSEP)值由0.4974降低到0.3295,提高了33%,优于其他建模方法。结果表明,基于MC-VCPA的近红外光谱分析方法对小麦蛋白质含量进行定量分析是可行的。     

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.     

火焰原子吸收法测定指甲中锌的含量

采用火焰原子吸收法测定人指甲中锌的含量．方法简单、可靠、准确度较高,在医学检测方面有较重要的实用价值.     

利用SDS-PAGE法检测火腿肠中大豆蛋白的含量

利用SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)结合凝胶成像来分析测定火腿肠中大豆分离蛋白的含量.试验得出电泳分离肉制品中大豆分离蛋白的优化条件为:浓缩胶为5%、分离胶为12%、上样量为20μL、初始电压为80 V,进入分离胶层后电压100 V.大豆蛋白含量在0~6%范围内与其酸性A3亚基线性相关,回归方程为Y=2.760 9X-0.383 8,相关系数为0.994 1.     

基于BP神经网络小麦含水量的近红外检测方法

为了实现小麦籽粒水分含量的快速、准确测定,以小麦含水量的国标测定值为BP神经网络的目标向量,采用近红外分析仪扫描小麦籽粒光谱图并进行预处理,使用主成分分析对预处理后的光谱数据降维,将其作为BP神经网络的输入向量,采用BP神经网络对小麦的含水量进行预测.结果表明:国标法测定值与BP神经网络结合近红外法测定值之间的T检验结果为P=0.52＞0.05,两种方法测定结果无显著性差异.采用BP神经网络对小麦水分的预测值与国标测定值之间的R2为0.999,可以用来预测小麦的水分含量.     

傅里叶变换红外光谱法测定油脂碘价的方法研究

提出将石英比色皿用于油脂碘价(IV)的傅里叶红外变换光谱法(FTIR)测定的方法。油脂四氯化碳溶液的FTIR谱图中,油脂分子中碳碳双键上的C—H在3 010 cm-1附近有特征吸收峰,该峰峰高A和样品质量浓度c的比值A/c与油脂IV间存在良好线性关系。利用椰子油和亚麻籽油按一定比例配制的油脂标准样品,建立了IV测定的标准曲线:A/c=2.026 2×IV-30.37,R2=0.999 5。10种不同油脂样品的碘价测定结果显示,所建方法测定的碘价(IVIR)与国家标准方法(IVGB)的结果一致,二者相关关系为IVIR=1.004×IVGB-1.39,R2=0.997 8,表明该方法可以用于食用油碘价的快速测定。     

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．