紫外可见光谱结合化学计量学对当归及其掺伪品的可视化鉴别

该文考察了紫外可见漫反射光谱结合化学计量学对当归及其掺伪品进行鉴别的可行性,并对40个当归纯品和75个掺伪品进行鉴别。首先采用Kennard-Stone(KS)分组法将数据集分成86个样品的训练集和29个样品的预测集。考察了训练集原始光谱以及连续小波变换及其结合SG平滑、数据标准化方法预处理后的光谱及主成分分析得分图,确定最佳预处理方法,最后采用偏最小二乘-判别分析建立鉴别模型。结果表明,对原始紫外可见光谱进行主成分分析,无法将当归和掺伪品分开。而经连续小波变换-SG平滑-数据标准化预处理后,不仅可区分当归纯品和其掺伪品,还可区分不同含量的掺伪品。经最佳预处理后仅使用一个因子建立偏最小二乘-判别分析模型,对预测集中当归及其掺伪品的鉴别正确率可达100%。因此,紫外可见光谱结合连续小波变换-SG平滑-数据标准化-偏最小二乘-判别分析模型,可以实现当归及其掺伪品的快速准确鉴别。

近红外光谱结合SIMCA算法对舍饲和放养牦牛的鉴别研究

为保护牦牛肉在市场中的独特性和真实性,维护消费者的合法权益,本研究以近红外光谱技术(near infrared spectroscopy, NIR)对不同饲养模式的牦牛肉样品在全波近红外Whole-NIR(400~2 500 nm)光谱范围内结合簇类独立软模式法(Soft Independent Modeling of Class Analogies, SIMCA)建立模型来判别牦牛肉舍饲和放养来源的可行性。结果表明:在Whole-NIR(400~2 500 nm)光谱范围内原始光谱差异不明显,当因子数为5时预测误差平方加和(PRESS)趋于平稳,最终无限趋近于0,NIR结合SIMCA模式识别方法得到Q-T2分布图,类与类之间界限明显,能够将牦牛肉样品按照不同饲养模式分开聚类,模型性能优良,预测准确率高达100%。综上所述,利用NIR结合SIMCA可实现对不同饲养模式牦牛肉真实性进行鉴别的目的。

近红外光谱结合化学计量学对五元调和油中单组分油的定量分析

有关调和油快速准确定量检测的研究对于调和油质量控制具有重要意义。以往对调和油定量分析的研究大多集中于二元、三元和四元调和油,对更高元数调和油的研究很少,难以满足调和油检测需求。该研究的目的是探讨近红外光谱结合化学计量学对五元调和油中各单组分油进行定量分析的可行性。由玉米油、大豆油、稻米油、葵花油和芝麻油配制成51个五元调和油样品,并采集各样品12000~4000 cm-1范围内的近红外透射光谱。首先,采用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法将调和油样品划分为38个校正集和13个预测集样品。其次,考察了主成分回归(PCR)、偏最小二乘(PLS)、支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)、极限学习机(ELM)等五种多元校正方法对五元调和油各组分定量分析的建模效果。然后,在最佳建模方法的基础上比较了SG平滑、标准正态变量(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(1^(st) Der)、二阶导数(2^(nd) Der)和连续小波变换(CWT)六种光谱预处理方法,并讨论了预处理方法有效地原因。最后,在最佳预处理方法的基础上进一步利用竞争自适应重加权采样(CARS)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)筛选与预测组分相关的变量。结果显示,在五种建模方法中,PLS是最佳的建模方法,对玉米油、大豆油、稻米油、葵花油和芝麻油五种组分的预测均方根误差(RMSEP)分别为5.5644,5.5592,3.5926,7.4218和4.1930。经过光谱预处理-变量选择,再建立PLS模型,对五种组分的RMSEP分别降低至1.9553,0.5624,1.1450,1.6190和1.0671,预测相关系数(R p)均高于0.98,表明采用合适的光谱预处理和变量选择方法,可以明显提高五元调和油中各单组分油定量分析的预测准确度。该研究为多组分调和油的快速无损定量检测提供了一种参考。

红外光谱技术在鱼产品质量检测与安全评估中的应用

近年来消费者对鱼产品的掺假问题愈发关注,从而针对鱼产品的质量评估的相关研究也逐渐增加。传统的鱼类成分分析和质量检测技术方法烦琐、费力、昂贵、费时,而光谱技术因其具有速度快、使用方便、样品制备最少或不需要样品制备,及避免样品破坏等优点而受到越来越多的关注。本文综述了以红外光谱技术为主的光谱技术,包括近红外光谱技术、中红外光谱技术等在鱼类及鱼产品的成分和其他质量特性监测中的应用,并对光谱技术的应用前景和发展方向进行了展望,以期为红外光谱技术在鱼类及鱼产品质量监测体系中推广应用提供指导,为解决鱼产品及相关行业的质量问题提供了一种新的途径。

《科技论文写作》课程教学初探

科技论文写作是当代大学生应该具备的一项基本技能。而现今本科生科技论文写作水平普遍不高,因此,我们开设了《科技论文写作》选修课程,并在化工和环境专业进行了教学实践。本文就《科技论文写作》课程的开设宗旨、开设时间、授课教师、讲授方式、讲授内容以及考察方式进行了探讨,为后续更多专业开设该门课程提供经验。

化学软件基础课程教学

掌握基本的化学软件已成为化学化工以及相关专业的学生必备的技能,本文简要阐述了开设化学软件基础课程的重要性,并对课程的开设宗旨,开设时间,讲授方式,讲授内容以及考察方式进行了探讨。

化学软件类课程教学模式探索与改革

本文针对目前传统化学软件类课程教学中,课堂教学与上机教学分离的缺点,导致目前此类课程教学碎片化,学生学习与知识掌握脱节的问题,提出以复杂实例为讲解目标,学生在课堂中直接模仿教师操作过程进行学习,替代传统上机教学的改革模式,取得了良好教学效果。

多元校正化学计量学方法最新研究进展

随着现代分析仪器的发展,检测信号已由传统的单一数值变化为完整的谱图,甚至是图像。传统的一元校正方法难以对这些数据进行分析,取而代之的是多元校正方法。这类方法直接利用测量信号通过降维、特征提取、数学变换以及多元回归技术建立分析信号与待测样品之间的定量模型,以实现定性、定量分析。

光谱预处理方法选择研究

复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。目前已有的光谱预处理方法包括很多种,如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。一种途径是观察光谱信号特点选择预处理方法(visual inspection),另一种途径是根据建模性能的优劣反过来选择预处理方法(trial-and-error strategy)。前者无需建模,更具有解释性,但是有时会由于选择者主观的因素导致错误的结果;后者无需观察光谱特点,但需要考察大量的预处理方法,对大数据集比较费时。因此需要探讨哪种选择方式更科学与合理。本研究采用9组数据,通过对10种预处理方法的120种排列组合来探讨预处理的必要性及预处理方法的选择。首先,优化偏最小二乘(PLS)的因子数及一阶导数、二阶导数、 SG平滑的窗口参数,连续小波变换(CWT)的小波函数和分解尺度。然后把无预处理及一阶导数、二阶导数、 CWT、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)、 SG平滑、中心化、 Pareto尺度化、最大最小归一化、标准化10种预处理方法按照背景校正、散射校正、平滑和尺度化的顺序进行排列组合,得到120种预处理及其组合方法。最后对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理,分析光谱信号特点及预处理后PLS建模的预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明,相比观察光谱信号特点,根据光谱与预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。对于多数数据,采用合适的预处理方法可以提高建模效果;对于不同的数据集,因为其数据集信息和复杂性不同,所以其最佳预处理方法也不同;对于相同数据集,即使光谱相同,但不同组分的预处理方法也不相同。因此,不存在普适性的最佳预处理方法,最佳预处理方法除了与光谱有关,还与预测组分有关。通过对已有预处理方法按照预处理目的进行分类再排列组合是选择最佳预处理方法的一种有效途径。

导电高分子材料应用的最新进展与展望

导电高分子材料是一种同时具有金属般良好导电性和有机材料般柔韧加工性的新型材料,在防腐、能源、传感、光电领域等方面应用广泛。综述了当前导电高分子的最新情况,并重点介绍了导电高分子材料在金属防腐、超级电容器、传感器、隐身材料、电致变色、电致发光、自愈合等7个研究方向的最新动态,对其中每一种聚合物及其复合材料的制备方法和性能效果都做了叙述,最后介绍了导电高分子材料在多个领域的应用前景。导电高分子材料作为一门新兴学科正处于发展阶段,相信导电高分子材料理论和应用的研究将进一步推动导电高分子材料领域的深入发展。

突出纺织特色的化工实验教学中心建设实践

培养高素质创新型人才是当今高校追求的一项重要目标。结合天津工业大学的现代纺织办学特色,为适应新形势下的人才培养模式,论述了突出纺织助剂特色的化学工程与技术实验教学中心的实验教学理念、实验教学的改革思路和内容、课程体系设置等方面的建设实践,对中心建设中的相关问题进行了理论探讨和总结,为创新型人才培养提供坚实的理论和实践基础。

基于近红外光谱的四元调和食用油定量分析

配制51个含有玉米油、大豆油、稻米油和芝麻油的四元调和油样品,采用近红外光谱(near infra-red,NIR)技术直接扫描其光谱,考察不同预处理方法对近红外光谱的预处理效果.在最佳预处理方法基础上,结合偏最小二乘回归(partial least square regression,PLS)建立各组分定量分析模型.将未知样品光谱代入模型中,预测各组分的含量.结果显示,玉米油、大豆油、稻米油和芝麻油的相关系数分别为0.980,0、0.988,7、0.984,7、0.988,9.因此,近红外光谱技术结合化学计量学可以实现四元调和油组分的准确快速定量分析.

基于灰狼算法的近红外光谱变量选择方法研究

基于群体智能的灰狼优化(GWO)算法具有参数少、结构简单、易于实现的优点,但在光谱领域的应用较少。该研究将GWO算法引入近红外光谱的变量筛选中,以玉米数据为例,考察了GWO算法中狼群性能、迭代次数、狼群数量及运算效率,并建立了偏最小二乘(PLS)模型对玉米样品中蛋白质、脂肪、水分以及淀粉含量的测定。结果显示,GWO算法运算效率很高,经过参数调优后建立PLS模型,其蛋白质、脂肪、水分及淀粉的保留变量数分别为19、19、14、34,预测均方根误差(RMSEP)从全波长PLS建模的0.2458、0.1224、0.3398、1.1058分别下降到0.1477、0.0801、0.1762、0.7398,分别下降了40%、35%、48%、33%,相关系数也相应地提高。因此,GWO算法不仅优化速度快,选择变量数少,还可以显著提高PLS模型的预测精度,是一种近红外光谱变量选择的有效方法。

中红外光谱联合模式识别鉴别奶粉中三聚氰胺

奶粉中蛋白质的含量是决定奶粉品质的重要指标。奶粉可以通过掺杂三聚氰胺以虚假提高奶粉中蛋白质的检测值,严重危害了消费者的身体健康。采用傅里叶变换中红外光谱(FTIR)联合化学计量学的模式识别方法(模型)对奶粉中的三聚氰胺进行快速鉴别,借助模式识别技术实现了对中红外光谱客观量化的解析,克服了谱图比对鉴别的局限性、复杂性及主观性。分别配置纯奶粉样品和具有不同质量浓度(0.01‰~0.2%)三聚氰胺的掺伪奶粉样品。扫描得到样品的中红外透射光谱数据后,首先对原始光谱数据进行归一化预处理,然后采用包括无监督(聚类)和有监督(判别)的多种模式识别(分类)方法进行综合分析比较。其中,传统的主成分分析(PCA)、距离判别法(欧式距离和皮尔逊相关系数)和非负矩阵分解(NMF)无监督模式识别方法均无法准确鉴别出纯奶粉和掺三聚氰胺的奶粉样品;采用有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型识别掺伪奶粉样品时,识别灵敏度与特异度也较低;最后采用线性判别分析方法(LDA)和非相关线性判别分析方法(ULDA),成功地实现了含三聚氰胺掺伪奶粉的鉴别,识别灵敏度和特异度均达到100%。尤其ULDA方法最大化了两类样本之间的距离,筛选出包含最佳分类信息的特征变量,仅用一个判别矢量便可对样本进行区分。利用ULDA方法进行了红外光谱重要变量(特征波长)的筛选,考察了保留变量与识别准确率的关系,在保留较少变量数目下实现了纯奶粉与掺三聚氰胺奶粉的鉴别,对于奶粉中三聚氰胺的定性识别浓度可低至0.01‰。因此,提出基于中红外光谱快捷、准确地识别奶粉中掺入低含量三聚氰胺的模式识别模型,相比传统的化学分析方法有优势,为奶粉的掺伪识别与质量控制提供了有效的途径,并可拓展应用到其他食品的真伪优劣的鉴别中。

基于LASSO算法的光谱变量选择方法研究

光谱分析技术由于具有简单、快速、无损等优势,在复杂体系的定性和定量分析中得到了广泛应用。然而光谱中往往包含成百上千的波长点,有些波长点与研究的目标性质并不相关,加大了计算量并降低了模型的预测准确度。因此,在建立模型前需要进行变量选择。最小绝对收缩与选择算子(LASSO)可将回归系数收缩为0,进而达到变量选择的目的。该研究将LASSO用于三元调和油样品近红外光谱和生物样品拉曼光谱的变量选择,基于偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)模型,分别对香油和肌氨酸的含量进行定量分析,并与无信息变量消除-PLS(UVE-PLS)、蒙特卡罗结合UVE-PLS(MCUVE-PLS)和随机检验-PLS(RT-PLS)3种变量选择方法进行比较。结果表明,基于LASSO的变量选择方法保留的变量数最少,运算速度最快。对三元调和油样品,LASSO-PLS预测的准确度最高;对生物样品,LASSO-MLR预测的准确度最高。因此,基于LASSO的变量选择算法有望在光谱分析领域中得到良好应用。

基于衰减全反射傅立叶变换红外光谱及化学模式识别的废旧塑料智能分类方法研究

摘要：废弃塑料制品的回收利用，是本世纪塑料工业持续发展的关键所在，又是解决生态环境污染、节约资源的重要举措。建立一种简单易行、鉴别精度高的方法将大大提高废旧塑料回收利用的效率。本研究采用衰减全反射傅立叶变换红外光谱测量了七类共21个废旧塑料样品的红外光谱数据，对光谱数据先进行归一化处理，再用主成分分析对实验数据进行降维后利用系统聚类分析进行分类。利用二叉聚类树中各元素间的距离和原始光谱数据距离向量之间的相关性来优化样品之间以及类与类之间的相似度函数。结果表明，采用余弦（cosine）和平均距离法（average）分别作为样品之间以及类间的相似度函数进行系统聚类效果最好，该方法可以对七类样品I00％正确分类。因此，利用衰减全反射傅立叶变换红外光谱结合系统聚类分析可以对废旧塑料实现快速、准确、智能地分类。

论如何提高大学《生物化学》课程的教学质量

生物化学是化学化工类学生一门必修的专业基础课,本文从教师应该具有的素质,课前暖身,课上讲授,课后作业方面初步探讨了如何提高生物化学课程的教学质量。

浅谈化工热力学中定义的学习

学习和掌握化工热力学中一系列的定义是学好该学科的核心。但化工热力学定义繁多,专业抽象,不仅有文字定义还有公式定义。本文提出从定义引入背景、定义中的每个字的含义、定义文字描述的关键词、定义公式的推导四个层面掌握一个定义,并对每章的定义进行归纳总结,从而掌握化工热力学学科的要义。

学生通过如何学来提高自身的科技论文写作水平

发表科技论文的质量与数量是研究生在学期间业绩的主要体现,也是决定学生毕业后进入单位的级别和起始待遇的主要因素。发表又好又多的科技论文是大多数研究生的追求。但很多学生虽然做出了科研成果,却因为写作水平与速度有限,不能将成果及时发表,因此,有必要提高学生自身的科技论文写作水平。本文从学习内容与学习途径两个方面讲述学生通过如何学来提高自身的科技论文写作水平,使科研成果能够高效、快速地发表。

浅谈科技论文写作课程的网站建设

本文探讨了科技论文写作课程网站建设的目的、内容及应用,旨在充分发挥课程网站在教学中的优势,增强学生的科技论文写作能力。