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一种基于近红外光谱与化学计量学的绿茶快速无损鉴别方法

光谱学与光谱分析 2019 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:绿茶是我国饮用范围最广、最受欢迎的一类茶叶。不同品种绿茶叶外观上差别较小,非专业人员难以直接用肉眼进行辨别。传统化学方法操作复杂、检测费用较高,对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析。近红外光谱技术是一种简便、快速、无损、重现性好、可直接用于在线定性定量分析的新型分析技术。由于种植方式以及土壤、气候等生长环境的差异,不同品种绿茶叶中含氢基团有机物的种类和含量也不相同,因此可以通过扫描样品的近红外光谱,得到不同品种绿茶叶的特征信息,实现对不同品种绿茶叶的快速鉴别。研究提出了一种基于近红外光谱与化学计量学技术对不同品种绿茶的快速无损鉴别方法。使用近红外光谱仪得到了八个品种绿茶样品的光谱图,用主成分分析方法对不同品种绿茶样品数据进行了聚类分析。使用连续小波变换方法消除了光谱信号中的基线干扰,从而提升聚类效果。利用基于标准偏差与相对标准偏差的变量筛选方法进一步提高了聚类结果的准确性。结果表明:主成分分析后样品的第一主成分和第二主成分的方差贡献率之和在90%以上,可以选取前两个主成分进行聚类分析。直接采用原始数据进行聚类分析的准确率较低,难以满足应用需要;连续小波变换可以有效地消除光谱信号中的基线干扰。与直接使用原始光谱聚类结果相比,采用连续小波变换后聚类效果有显著提升,但依旧不能实现所有品种茶叶样品的准确鉴别。为了进一步提高方法的稳健性和分类结果的准确性,选取了标准偏差和相对标准偏差较大的波长数据进行聚类分析。在符合平均值大于1%的波长范围内,剔除标准偏差小于5‰的波长,进一步选择较大相对标准偏差值对应的波长点进行聚类分析。采用这种方式,可以仅使用几十个甚至是几个波长即可实现绿茶样品品种的准确聚类分析。波长筛选方法可以大大提高主成分分析结果的准确性,采用近红外光谱分析技术与化学计量学方法可以实现对不同品种绿茶的快速鉴别。经过对各个光谱吸收区域波长所对应官能团分析后,初步得出多酚、酰胺类以及氨基酸类物质的种类不同或含量差异是形成绿茶品种差异的重要原因。所提出的基于近红外光谱与化学计量学技术的方法具有较强的鉴别能力,为绿茶的快速无损分析提供了一种新手段。

关键词: 近红外光谱 绿茶 连续小波变换 波长筛选 主成分分析

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近红外光谱的水稻抗性淀粉含量测定研究

光谱学与光谱分析 2016 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:用化学法测定水稻抗性淀粉含量耗时长、成本高,为此,探索了基于近红外光谱技术(NIRS)的水稻抗性淀粉含量测定新途径。首先,采集了62份抗性淀粉含量差异较大的水稻的光谱数据,将光谱数据和已测定的化学值数据导入化学计量学软件,采用偏最小二乘法(PLS)建立了抗性淀粉含量的近红外定标模型,对不同预处理得到的预测模型进行了内部验证和外部验证。结果如下:内部交叉验证方面,未处理、MSC+1thD预处理、1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.920 2,0.967 0,0.976 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.533 7,1.011 2,0.837 1。外部验证方面,未处理、MSC+1thD预处理和1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.805,0.976,0.992,绝对误差平均值分别为1.456,0.818,0.515,预测值和化学值之间没有显著差异(Turkey法多重比较),说明以近红外光谱分析法代替化学测定法是有可能的。在不同预处理方法之中,1thD+SNV的预处理方法无论内部验证还是外部验证都具有较高的决定系数和较低的误差值,定标模型精度更高,误差更小。

关键词: 水稻 抗性淀粉 近红外光谱 定标模型 含量检测

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近红外光谱与化学计量学方法用于镉污染稻米的定性鉴别

分析化学 2015 SCI 北大核心 CSCD

摘要:采用近红外光谱漫反射模式结合化学计量学方法对稻米镉含量是否超标进行可行性鉴别分析。本研究收集了120个样本,测定其镉含量值(合格49个,不合格71个)。对光谱数据预处理方法优化,确定了平滑,一阶导数以及自归一化后的数据作为输入变量。采用竞争性自适应重加权算法筛选了45个关键变量,并对上述变量的光谱吸收带进行归属。比较了主成分分析-判别分析法、偏最小二乘识别分析、线性判别分析、K-最近邻法与簇类独立软模式法5种模式识别方法。确定采用偏最小二乘识别分析建模效果最好,模型训练集与预测集鉴别准确率分别达到98.8%与91.7%。结果表明,近红外光谱作为初筛方法可用于鉴别稻米中镉含量是否超标。

关键词: 近红外光谱 化学计量学 稻米 污染 定性鉴别

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近红外光谱法定性定量检测蜂蜜中掺入甜菜糖浆的可行性研究

光谱学与光谱分析 2013 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:为进一步检验近红外光谱技术(NIRS)快速检测蜂蜜掺假的能力,利用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜中掺入甜菜糖浆进行了定性和定量检测。偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)对真假蜂蜜预测集的判别总正确率为90.2%;不同判别方法对掺假量等级预测集的判别总正确率都低于33.3%;PLS回归只对同一蜂蜜样本掺假的定量分析结果满意:预测集真实值与预测值的相关系数(r)为0.982 9,预测均方差(RMSEP)为1.394 2,而对不同植物来源和同一植物来源的不同样本的掺假量的定量分析结果不满意。研究表明,蜂蜜中掺入甜菜糖浆后,NIRS可实现真假蜂蜜的快速鉴别,而不能实现掺假量等级的鉴别及掺假量的定量分析。

关键词: 近红外光谱 蜂蜜 掺假 甜菜糖浆 判别分析 定量分析

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近红外光谱法结合化学计量学方法用于茶油真伪鉴别分析

分析化学 2011 SCI 北大核心 CSCD

摘要:采用近红外光谱透反射模式结合化学计量学方法对纯茶油进行真伪鉴别。收集并扫描了163个样品(合格97个,不合格66个),对样本进行光谱数据预处理优化及有效波段筛选。在5750~6000 cm-1波段处,光谱经过平滑,一阶导数以及自归一化后,采用无监督学习算法即主成分分析法(Principal componentanalysis,PCA)进行分类,然后再采用有监督学习算法即判别分析(Discriminant analysis,DA)建立校正模型,进行预测。PCA和DA都能够得到满意的结果,两种方法的分类准确率均达到98.8%。结果表明:近红外光谱可作为一种简单、快速、无损、可靠的方法用于鉴别纯茶油的真伪。

关键词: 茶油 近红外光谱 化学计量学 鉴别

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近红外光谱结合小波变换-径向基神经网络用于奶粉蛋白质与脂肪含量的测定

红外与毫米波学报 2010 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了奶粉脂肪和蛋白质含量测定的化学计量学建模新方法.首先采用Kernard-Stone法对校正集样本和预测集样本进行分类,然后利用小波变换滤波技术对样品的近红外光谱进行压缩去噪处理,结合滤波后重构光谱信号建立脂肪和蛋白质的径向基神经网络回归模型,并分别对径向基网络的扩散常数spread值及小波变换中的小波基与压缩尺度三个参数进行了详细的讨论.脂肪模型在小波基为db2及小波尺度为4、spread值为3.5时的预测模型精度最好;蛋白质模型在小波基为db8及小波尺度为4、spread值为6时,预测模型精度最好.所建立的脂肪和蛋白质校正模型的预测集相关系数(Rp)分别为0.990和0.994,预测均方根误差分别为0.007与0.004.预测结果表明,RBF网络结合小波变换进行建模预测,模型简单、稳健且精度较好,该方法适合奶粉脂肪和蛋白质含量的快速、无损测定.

关键词: 近红外光谱 奶粉 径向基神经网络 小波变换 Kernard-Stone法

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近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

光谱学与光谱分析 2010 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性固形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的水分也进行了研究。在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(R2CV)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(R2p)、验证误差均方根(RMSEP)SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187,0.998 6和0.125。近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定。水分模型预测结果略好于相关文献的报道。

关键词: 近红外透反射光谱 蜂蜜检测 可溶性固形物含量 水分

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高光谱遥感技术在水稻转入基因表达的检测指示作用研究

光谱学与光谱分析 2010 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:传统方法在转基因作物目的基因表达检测上做了很多工作,但仍有发展空间。该研究利用野外高光谱仪(ASD野外光谱仪),避免了实验室测量带来温度水分差异造成的影响,实地测量大田水稻样本光谱数据;通过引入内部聚类系数控制类内波段聚合度,使用均值光谱表征样本类光谱,计算与光合作用高度相关的边峰以及光化学植被指数等参数,快速定量了转基因组样本与亲本在光合作用波段的光谱表达差异。研究结果表明转入基因得到了表达、对样本产生了影响,同时发现面积参数适合描述样本差异,而光化学植被指数对样本差异尤为敏感。这些都证明高光谱遥感技术在水稻转入基因表达检测上具有良好指示作用和应用优势,前景看好。

关键词: 转基因水稻 高光谱 内聚系数 均值光谱

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基于最小二乘支持向量机的国公酒中橙皮苷含量测定

光谱学与光谱分析 2009 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:应用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机建立了国公酒中橙皮苷含量的模型。利用Kernard-Stone法对训练集样本进行划分,对光谱数据预处理方法进行了选择,比较了平滑、范围标度化、自标度化、一阶微分、二阶微分以及这几种预处理相互结合的六种方法,确定了以平滑、一阶微分,范围标度化作为国公酒近红外光谱的数据预处理方法,采用组合的间隔偏最小二乘法筛选出有效波段8 211~8 312 cm-1及9 712~9 808 cm-1。应用最小二乘支持向量机建立模型,所建模型的交叉验证误差均方根为0.000 1,预测误差均方根为0.004,预测集的相对偏差小于5%。与组合的间隔偏最小二乘法、径向基-人工神经网络和支持向量机进行了比较。该方法快速、无损且可靠,可作为国公酒中橙皮苷含量快速测定的手段。

关键词: 国公酒 橙皮苷 近红外光谱 最小二乘法支持向量机

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橙皮苷半合成5种生物活性黄酮类化合物

有机化学 2008 SCI 北大核心 CSCD

摘要:以橙皮苷为原料,经糖苷水解、选择性甲基化、脱氢、脱甲基化、O-异戊烯基化和O-法呢烯基化等反应步骤,分别以总收率60%,39%,64%,16%,15%半合成了药用类黄酮天然产物桃皮素、木犀草素和新类黄酮化合物7-O-异戊烯基橙皮素、7-O-法呢烯基橙皮素、7,3'-O,O-二法呢烯基橙皮素,所合成产物通过NMR,IR,MS等波谱方法进行了结构确证.合成方法原料易得、工艺简便、收率较高,具有较高的实用价值.

关键词: 橙皮苷 半合成 生物活性 黄酮类化合物

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