用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg.(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。

基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析

基于近红外（near infrared,NIR）漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究。用对不同波段范围、不同光谱预处理方法（MSC、SNV、微分光谱）和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型。研究结果表明：用判别分析（discri mant analysis,DA）方法在9091~4000cm-1范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%。

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法。对黄芩苷含量在12．24％～21．34％，总黄酮含量在16．08％～26．52％范围内的61个不同产地的黄芩，选择在8000-4000cm^-1范围内的近红外吸收光谱，采用偏最小二乘算法（PLS）比较不同光谱预处理方法建立的校正模型，结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法。黄芩苷校正集相关系数（r）为0．9024，校正集标准偏差（SEC）为1．01，预测集标准偏差（SEP）为0．8764；总黄酮校正集相关系数（r）为0．9527，校正集标准偏差（SEC）为0．785，预测集标准偏差（SEP）为0．5211，该方法快速简便，适合于黄芩中主要活性成分的快速分析。

芦丁和维生素C的近红外漫反射光谱技术定量分析研究

首次利用近红外漫反射技术和偏最小二乘法定量分析了复方芦丁片的主组分芦丁和维生素C混合样品的含量 ,所建立的预测方程对样品的预测值和真实值之间的相关系数为 99 75 %,芦丁和维生素C定标标准差分别为 0 3 63 %和 1 0 78%。该方法快速、准确。

应用近红外漫反射光谱快速测定土壤锌含量

采用近红外漫反射光谱和偏最小二乘法（PLS）建立了土壤锌快速分析的定量模型，并进行了波段优选。首先，基于单波长模型预测效果将全体样品划分为定标集和预测集；然后，采用多元散射校正（MSC）和Savitzky-Golay（SG）平滑方法对光谱进行预处理。选取全谱400～2500nm，400～1100nm，1100～1900nm，1900～2500nm，580～900nm等5个波段，每个波段分别采用原谱、一阶导数谱、二阶导数谱，共建立了15个定标模型。同时调整SG平滑点数和PLS因子数，每个模型分别进行PLS数值实验，按照预测效果进行优选。结果显示，采用1900-2500nm波段一阶导数谱的模型效果最好，预测相关系数（RP）、RMSEP、RRMSEP分别为0．806，31．0mg／kg和19．96％。这些结果表明，1900-2500nm波段可以代替全谱波段得到更好的预测效果，可为设计专用土壤近红外光谱仪提供依据。

近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状的研究

【目的】研究利用近红外漫反射光谱法(NIDRS)测定青贮玉米的体外干物质消化率(IVDMD)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗蛋白(CP)和粗脂肪(EE)含量的可行性。【方法】以普通、高油和超高油玉米全株和秸秆的青贮样为材料,采用光谱的主成分空间技术和偏最小二乘回归法(PLS)。【结果】所建立的IVDMD、NDF、ADF、CP和EE的校正模型的交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.9133、0.9764、0.9789、0.9254和0.7294,外部验证决定系数(R2val)分别为0.8879、0.9455、0.9635、0.9387和0.7333,各项误差(RMSEE、RMSECV和RMSEP)为0.24(CP)～2.23(NDF)。【结论】利用近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状是完全可行的,该结果可满足畜牧业对青贮饲料品质快速分析的需要,对青贮玉米育种材料的快速鉴定筛选具有重要的意义。

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%-8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500-3 600 cm^-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法（PLS）建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数（r2）为0.922 1,校正集标准偏差（SEC）为0.337,预测集标准偏差（SEP）为0.251。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。

近红外漫反射光谱法在羊蹄类生药分类中的应用

目的 用近红外漫反射光谱法对部分羊蹄类生药进行鉴别 ,为生药鉴定提供一种新的方法和手段。方法 采用聚类分析和判别分析方法进行定性鉴别。结果 可以有效地对部分羊蹄类生药进行鉴别 ,所得分类结果与传统植物分类学结果基本一致。

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数+矢量归一化预处理和一阶导数+多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。

基于主成分分析的苹果霉心病近红外漫反射光谱判别

为了探讨利用近红外漫反射光谱技术判别苹果霉心病的可行性,将健康苹果和霉心病苹果的近红外光谱经不同光谱预处理方法处理,将主成分分析提取的主成分作为自变量,对苹果霉心病进行了判别研究。结果表明,光谱经矢量归一化处理后提取到的20个主成分建立的Fisher判别函数判别率最高,性能稳定,建模集正确判别率为89.9%,对检验集正确判别率为87.8%。

近红外漫反射光谱技术测定牛膝中蜕皮甾酮

目的利用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法测定牛膝中蜕皮甾酮。方法近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法。结果所建立预测方程样品的预测值和真实值之间的相关系数为0.9489,该法的建立证明了近红外漫反射光谱技术应用于中药中化学成分的测定的可行性。结论同其他测定方法相比该法操作简单、速度快、效率高、无污染、费用低、无需复杂的前处理,可以直接对大量未知样品进行测定。

近红外漫反射光谱法测定西洋参中人参的掺入量

人参系五加科植物人参Panax ginseng C. A. Mey.的干燥根,为传统的补益中药,具有大补元气,复脉固脱,补脾益肺,生津安神等功效;西洋参又称花旗参,系同属植物P. quinquefoliunm L.的干燥根,与人参一样具有补益功能,但与人参不同种,性味功效亦有所差异.由于产地不同等因素,西洋参的价格较人参要高得多,故市场上以价格低廉的人参加工后伪充成西洋参或在西洋参制剂中掺入不等量的人参后出售以攫取暴利等掺假、掺伪现象屡见不鲜,而人参与西洋参的主要性状和所含化学成分类似,仅凭经验和外观不易鉴别;特别是在制成制剂后其形态特征遭到完全破坏,使用一般的方法无法区别.因此,解决上述掺假问题具有十分重要的理论意义和现实意义.

不同种丹参药材的近红外漫反射光谱模式识别法鉴别

目的 :建立近红外漫反射光谱 (NIRDRS)鉴别不同种丹参药材的方法。 方法 :对 9个产地的丹参药材和同属其他 9种植物 ,采用模式识别法中的聚类分析和判别分析方法进行定性鉴别。 结果 :丹参药材的 NIRDRS原谱及一、二阶导数光谱较为相似 ,无法直观鉴别 ;聚类分析发现同种不同产地的丹参较同属不同种药材具有更大的 NIRDRS相似性 ;判别分析发现 ,特征向量投影法映射图可以直观鉴别不同种丹参药材 ,结果与化学成分测定相一致。 结论 :该方法简便、快速 。

不同产地红曲的近红外漫反射光谱聚类分析鉴别

目的:为红曲的生药鉴定提供一种新方法。方法:用土曲作对照,采用近红外漫反射光谱法结合聚类分析方法进行定性鉴别18个产地的用紫色红曲霉发酵制备而成的红曲药材。结果:可以有效地鉴别不同产地的红曲,结果与经典形态分类学的结果基本一致。结论:近红外漫反射光谱法是一种快速、简便、低耗的新型分析技术,可用于红曲等中药的质量控制。

应用近红外漫反射光谱技术测定酒炖熟地黄中的还原糖含量

目的:应用近红外漫反射光谱技术和数据分析软件,对酒炖熟地黄饮片粉末中还原糖的含量进行快速测定。方法:以还原糖测定仪测定酒炖熟地黄饮片粉末样品中还原糖的含量,采集其近红外光谱数据。应用偏最小二乘法(PLS)对建立还原糖含量测定的校正模型。结果:内部交叉验证和外部检验集样品对模型验证结果表明,真实值与预测值之间的相关系数(r2)分别为89.02和88.47,内外验证均方差RMSECV分别为0.962和0.987。配对比较t检验,真实值与预测值之间均无显著性差异。结论:本研究所建立的模型可以很好的预测酒炖熟地黄饮片中指标成分还原糖的含量。该方法简便可行,尤其适用于生产中间控制和大批量产品的检测。还可用于生产过程的质量控制,对于其它的中药材、中成药制剂等的指标成分测定也有一定的参考价值。

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份，不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料，应用傅里叶变换近红外光谱技术，采用偏最小二乘回归法（PLS），通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法，在6101．7～5773．8cm^-1和4601．3～4246．5cm^-1谱区内，建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱（NIRS）测定玉米秸秆体外干物质消化率（invitro dry matter digestion，IVDMD）的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数（R^2cv，R^2val）分另0为0．9073和0．9066。预测标准偏差为2．08％，预测值与化学值间的相关系数（r）达0．956。结果表明，近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD，该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。

近红外漫反射光谱法测定整粒小麦单株蛋白质含量

应用近红外漫反射光谱技术（波长为1100-2498nm,分辨率为2nm）,以整粒小麦为材料建立适合于小麦单株分析的蛋白质含量分析系统。首先选取籽粒蛋白质含量具有梯度差异的小麦样品,然后对样品扫描得到原始光谱信息,通过散射校正及数学处理来消除原始光谱噪声,最后分别采用多元线性回归、主成分分析法和偏最小二乘法法建立回归方程。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准乘性散射校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法（MPLS）得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数（RSQ）、交叉验证标准误差（SECV）、交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.94,0.42,0.87。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.88。该模型达到了快速、无损分析单株小麦的要求,非常适合于品质育种的早代选择。

20种金丝桃属植物的近红外漫反射光谱法鉴别

为了建立近红外漫反射光谱快速鉴别金丝桃属药用植物的方法,本实验采用聚类分析方法对金丝桃同属20种植物 进行定性鉴别。结果表明,本方法有效、简便、快速、低消耗,可用于属内不同种药材的鉴别与质量控制。

近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿草颗粒营养价值

研究旨在探讨利用紫花苜蓿草颗粒样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其营养价值的校正模型。采集22份全株草颗粒、19份茎颗粒、19份叶颗粒共60份紫花苜蓿草颗粒样品,其中建模样品45份,检验样品15份。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术（FT-NIRS）采集各实验样品的近红外漫反射光谱,运用偏最小二乘法（PLS）建立了紫花苜蓿草颗粒粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）和酸性洗涤纤维（ADF）含量的预测模型。3个预测模型的校正模型建模效果均较好,其交叉检验相关系数（RCV）为0.96410-0.96887,交互验证的残差均方根（RMSECV）为0.80%-2.59%。用15个检验样品对模型进行外部检验,预测相关系数（r）为0.9669-0.9743,外部验证的残差均方根（RMSEP）为0.85%-2.07%。所建模型的交叉检验和外部检验RPD均大于3,表明近红外光谱分析技术可以准确地预测紫花苜蓿草颗粒的营养价值。

近红外漫反射光谱法直接测定银杏叶提取物粉末中总黄酮的含量

目的:应用近红外漫反射光谱技术和化学计量学方法,直接测定银杏叶提取物粉末中总黄酮的含量。方法:收集不同含量分布的银杏叶提取物粉末样品,以HPLC法测定其总黄酮的含量,并采集其近红外漫反射光谱数据。应用主成分分析法(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、改进偏最小二乘法(MPLS)等回归模型对HPLC测定的结果与近红外漫反射光谱数据进行回归,经内部交叉验证,建立校正模型,进而对预测集样品进行分析。结果:MPLS建立的校正模型的准确性最佳,其预测决定系数(RQS)为0.977。对预测集样品进行外部验证,预测值与真值的相关系数(r2)达0.973,样品回收率为96.15%～102.0%,RSD为1.1%。结论:建立了一个利用近红外漫反射光谱法直接测定银杏叶提取物粉末中总黄酮含量的新方法。该方法具有快速方便、结果准确的特点,可以应用于银杏提取过程的中间控制和大批量产品的检测。