玉米秸秆组分近红外漫反射光谱(NIRS)测定方法的建立

玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源，但目前还没有快速高效的组分分析方法，本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱（NIRS）技术，采用偏最小二乘法（PLS），在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason木质素、酸不溶灰分和水分含量的校正模型，该模型稳定，适合不同地区、不同品种的玉米秸秆及其不同部位。实验结果表明，采用一阶导数＋KarlNorris滤波预处理，谱区在4100-7500cm^-1，能得到理想的预测模型。该模型对玉米秸秆各组分的交叉验证均方差（RMSECV）范围为0．0903～1．45，预测误差（RMSEP）范围为0．2569％～2．5819％，预测相关系数≥0．8711。该研究对加速我国秸秆生物质的工业转化具有重要意义。

近红外漫反射光谱法(NIRS)分析稻草纤维及硅化物组成

水稻稻草硅质化是影响稻谷生产与稻草营养品质的主要因素之一 ,对水稻稻草硅化特点的化学分析费时、耗资、准确度较低。利用近红外漫反射光谱法 (NIRS)具有分析速度快、精度高、结果稳定的优点。对同年采自福建省不同种植地、不同季节、不同品种的稻草及稻叶、叶鞘、茎秆共 92份样品进行半纤维素、纤维素、木质素、可溶及不可溶性硅化物成分的近红外光谱分析。研究利用改进最小偏差 (改进最小二乘法回归技术 )回归法 (ModifiedPLS)进行定标建模 ,并进行交叉验证 (cross validation) ,探讨了用近红外漫反射光谱技术建立稻草纤维及硅化物组成快速预测模型的可行性 ,以及影响NIRS技术在建模应用中的主要因素。

近红外漫反射光谱(NIRS)结合TQ软件建立盾叶薯蓣中薯蓣皂苷元定量模型

目的利用近红外漫反射光谱(near-infraed spectroscopy,NIRS)结合TQ软件快速测定盾叶薯蓣药材中薯蓣皂苷元含量。方法采集盾叶薯蓣样品的近红外光谱图,采用高效液相色谱法(HPLC)测定盾叶薯蓣中薯蓣皂苷元的含量,利用TQ软件建立薯蓣皂苷元的定量分析模型,利用模型对未知样品进行预测。结果建立的薯蓣皂苷元校正模型的相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC),内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.96459,0.0999,0.30041;经外部验证,模型的预测相关系数(R2)和预测均方差(RMSEP)分别为0.9634,0.128。结论所建模型预测能力较好,可以用于盾叶薯蓣中薯蓣皂苷元含量的快速检测。

利用近红外漫反射光谱(NIRS)技术建立甘薯茎叶重金属预测模型

植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合,因而可以借助近红外光谱技术测测其含量。探讨研究了近红外光谱法快速预测甘薯叶和茎镉、铜、锌含量的可行性,以不同肥料种植的甘薯叶和茎样品各67份,利用偏最小二乘回归法(PLS)对甘薯叶和茎中水分、蛋白质、镉、铜、锌含量进行预测分析。结果表明:所建模型可用于快速预测甘薯叶和茎样品中镉、铜、锌含量趋势,但模型精确度还有待提高。

近红外反射光谱法(NIRS)测定棉仁粉中蛋白质和棉酚含量的研究

选用49份不同蛋白质和棉酚含量的陆地棉种质资源和188份陆地棉重组近交系为材料,以多年份、多地点种植收获的种子材料组成原始样品集,分别对棉仁粉中蛋白质含量和棉酚含量进行化学测定,采用改进的偏最小二乘法(Modified PLS)和(2,4,4,1)的数学转换方法建立近红外反射光谱(NIRS)定标模型,以寻找棉籽蛋白质含量和棉酚含量的快速测定方法。结果表明,蛋白质含量的定标决定系数(RSQ=0.933)和交叉检验决定系数(1-VR=0.929)较高,定标标准误差(SEC=0.623)和交互校验标准误差(SECV=0.638)较小,预测模型的建模效果较好,可替代化学分析。棉酚含量预测模型的RSQ,1-VR,SEC和SECV分别为0.836,0.811,0.074和0.079,模型预测效果略差于蛋白质模型,但仍可用于棉仁粉中棉酚含量的测定。

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。

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快速测定新鲜青贮饲料化学成分含量

探讨近红外漫反射光谱技术(NIRS)测定新鲜青贮饲料化学成分的可行性。在液氮(-196℃)冷冻下对119份具有代表性的青贮饲料样品进行粉碎处理,利用传统分析方法测得其化学成分含量,同时利用近红外光谱仪扫描得到其近红外光谱,采用改良偏最小二乘回归方法(MPLS)建立其近红外定量分析校正模型。结果表明:干物质(DM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(CA)的相对分析误差RPD值(SD/SECV)均大于3,校正模型的外部验证决定系数R2v均大于0.85;粗蛋白(CP)、酸性洗涤木质素(ADL)和可溶性碳水化合物(WSC)的RPD值均大于2,其R2v分别为:0.82、0.65和0.71。近红外漫反射光谱法可以很好的测定新鲜青贮饲料中的DM、NDF、ADF和CA含量;CP含量测定效果较好,需要通过扩大样品CP含量变异范围进一步验证;可粗略估测ADL和WSC含量,测定精度有待于提高。

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。

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。

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。

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。