电感耦合等离子体发射光谱法分析锌矿石物相

采用电感耦合等离子体发射光谱法分析锌矿石物相。用纯水、乙酸、饱和溴水、王水、EDTA-氢氧化铵溶液,分别浸提锌矿石物相各个相态,选择213.856 nm锌元素谱线检测质量浓度小于50.0μg/mL的各相态样品溶液;选择334.502 nm锌元素谱线检测质量浓度为50.0~500.0μg/mL的各相态样品溶液,两条谱线下,各相态的质量浓度与对应的谱线强度线性关系良好,线性相关系数均大于0.999。各相态及总量的方法检出限为0.00083%~0.0037%。用所建方法测定标准物质GBW(E)070247、GBW(E)070248、GBW(E)070249、GBW(E)070250,各相态测定平均值均在标准值范围内,测定结果的相对标准偏差为0.78%~8.58%(n=12)。分别用原子吸收法、电感耦合等离子体发射光谱法,对4个锌矿石实际样品进行检测,各相态测定结果的相对偏差绝对值为0.00%~8.53%。该方法简便、数据可靠,适合于实际样品的批量检测。

基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法

针对以每个波长一个染色体基因的 WSGA方法在波长数目较大时搜索空间太大的问题 ,提出了基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法 (RSGA ) ,把全部谱区平均分为多个子区间 ,各子区间的所有不同组合构成搜索空间 ,使用 R/(1+δ)最大作为优化目标 ,使用遗传算法寻找一个最佳子区间组合 ,作为最后参与建模的光谱谱区。计算实例表明 :经 RSGA优化选择谱区后 ,不仅波长点数减少 ,而且 PL S L OO CV预测值与标准值的相关系数 R得以提高 ,交叉检验预测均方差得以减少 ,从而可以减小建模运算时间 ,剔除噪声过大的谱区 ,使最终建立的农产品品质检测近红外光谱模型的预测能力和精度更高。

选择性能谱纯化技术双能CT血管造影在诊断颅内动脉瘤中的应用价值

目的探讨具有选择性能谱纯化技术(SPS)的双能量扫描技术(DE)在CT血管造影(CTA)诊断颅内动脉瘤中的应用价值。方法对70例临床怀疑颅内动脉瘤的患者先后行CTA和三维数字减影血管造影(3D-DSA)检查,CT扫描采用SPS-DE技术,对SPS-DE-CTA的图像质量进行主观评分,对两种方法显示的动脉瘤部位、数目、瘤颈显示程度以及瘤长径、短径和瘤颈宽度进行对比研究。结果 SPS-DE-CTA的图像质量均在4分以上,能满足诊断要求;以3D-DSA为诊断标准,SPS-DE-CTA检测动脉瘤的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确度均为100%。SPS-DE-CTA共检出63个动脉瘤,瘤长径、短径和瘤颈宽度分别为(4.96±1.47)mm、(4.01±1.59)mm和(3.02±0.75)mm。3D-DSA共检出63个动脉瘤,瘤长径、短径和瘤颈宽度分别为(4.89±1.52)mm、(3.89±1.56)mm和(2.91±0.73)mm。以3D-DSA为诊断标准,两种检查方法所得动脉瘤部位、数目及测量数据比较,差异均无统计学意义(P>0.05),且两种检查方法测得的瘤长径(r=0.963)、瘤短径(r=0.968)和瘤颈宽度(r=0.856)有很好的相关性(P=0.000)。结论 SPS-DE-CTA诊断颅内动脉瘤有较高的诊断准确性,可作为一种无创性的常规筛查方法。

基于选择离子集成谱的中药质量评价新方法

采用液相色谱-质谱(LC-MS)联用技术建立了不同产地的双丹方(丹参和丹皮)煎剂的指纹图谱,并提出一种将二维的LC-MS数据转化为一维的选择离子集成谱(ISIC)的方法.通过主成分分析考察了ISIC与总离子流色谱图(TIC)和保留时间校正后的TIC对不同产地药材的区分能力.结果表明,ISIC能全面反映不同产地的丹参和丹皮成分间的差异;而TIC由于色谱峰重叠严重,对不同产地的药材无区分能力,保留时间校正后的TIC仅能反映不同产地丹参成分间的差异.该方法运算速度快,适于大批量样本分析,生成的ISIC信息量大,且不需校正保留时间,可直接用于后续的统计分析.

X射线荧光光谱法测定Zn镀层质量厚度及计算谱线选择问题研究

用X射线荧光光谱法测定了Fe基上Zn镀层的质量厚度;研究了厚度不同时选用不同谱线计算对测定结果的影响,发现在镀层质量厚度较小时(约<14mg/cm2)测量Zn元素的Kα线,质量厚度较大时选择Zn的Kα和Fe的Kα线共同计算,用纯元素和相似标样校正测定结果之间的偏差最小;用纯元素作校正标样测定了3个标准样品的Zn镀层质量厚度,计算结果与标准值符合得较好。

高光谱遥感影像中最佳谱段的快速选择方法

针对高光谱遥感影像数据量大、信息冗余多的特点,在子空间划分理论基础上,结合最大熵和光谱角制图算法,提出一种快速的最佳谱段选择方法。充分利用相邻波段数据间的相关性分块特点,首先提取各子空间熵值最大的波段,然后依据地物光谱可分性选择最佳的波段组合。实验验证,最佳谱段选择速度快,并且所选谱段组合用于目标提取,效果显著。

色谱柱选择对六味安消胶囊中大黄素和大黄酚含量测定的影响

以中国药典收载的六味安消胶囊中大黄素与大黄酚的含量测定方法为典型案例,揭示了色谱柱是影响HPLC质量控制方法测定结果准确性的关键风险因素。参加能力验证的155家实验室均采用方法规定的C18柱,但由于不同品牌C18柱间的选择性差异,有20家实验室的分析结果中大黄素峰与样品水解产物的色谱峰共流出,导致测定结果明显偏离正常值。统计结果表明,A型(早期开发、硅羟基残留较多)和E型(内嵌极性基团或以极性基团封尾)C18柱更适于六味安消胶囊中大黄素与大黄酚的含量测定,这可能是因为大黄素和大黄酚结构中含有多个酚羟基,能与A型柱的残留硅羟基或E型柱内嵌/封尾的极性基团相互作用,从而增强其保留行为有关。建议相关实验室在制订HPLC质量控制方法时应特别注重色谱柱的耐用性考察,并尝试采用国外色谱柱分类数据库科学地指导色谱柱的选择,尽量采用难分离物质对作为系统适用性指标,完善质量标准,减少由于色谱柱选择不适宜导致测定结果不准确的风险。

近红外光谱分析中建模光谱宽度的选择

为选择生化样品近红外光谱分析中最优的建模光谱宽度,结合样品特征波长与光谱学原理开展研究.收集348份血清样品,以血清中胆固醇、甘油三酯为例进行分析.根据光谱学原理及2 mm厚度血清的光谱吸光度,选择一级倍频区域作为分析波段,考察该区域内不同宽度光谱范围的模型效果.优选出胆固醇与甘油三酯的最优光谱宽度分别为70 nm和100 nm,并建立相应分析模型,分析的预测标准差和相对预测误差分别是0.17 mmol/L,3.0%和0.14 mmol/L,10.3%,效果不弱于他人建立模型的最好结果,使用的光谱范围更窄.

色谱柱选择对23种防腐剂测定结果的影响

以化妆品中23种防腐剂检测方法为例,探讨色谱柱选择对液相色谱方法测定结果的影响。参照《化妆品安全技术规范》甲基异噻唑啉酮等23个组分的检验方法,在2台不同的高效液相色谱仪上用15款不同品牌、型号的C_(18)色谱柱检测23种防腐剂,计算色谱峰的理论塔板数和分离度,对23种组分的分离效果进行分析,并应用USP(United States Pharmacopeia)数据库和PQRI(Product Quality Research Institute)数据库等2种等效色谱柱选择方法,对不同色谱柱的分离效果及等效性进行评价和预测。实验结果表明,15款色谱柱对23种防腐剂的分离效果差异显著,仅有2款色谱柱可以实现23种组分的完全分离。USP和PQRI数据库中2种等效色谱柱选择方法均无法预测出合适的等效色谱柱,对23种防腐剂的液相色谱分析参考价值均较小。色谱柱是影响23种防腐剂液相色谱法测定结果准确性的关键因素,有关实验室在应用该方法时,应考虑色谱柱选择性差异。化妆品基质复杂,如何在现有研究成果的基础上,开发色谱柱的筛选和预测评价体系,进而指导实际样品的分离是下一步研究的重点、难点。建议有关部门在制修订检测方法时,注重色谱柱的耐用性考察,完善系统适应性指标,细化色谱柱分类和增加描述信息,指导色谱柱的合理选择,从而规避由于色谱柱使用过程中选择依据缺失而导致测定结果不准确的风险。

激光诱导击穿光谱定量化标定谱线自动选择方法

选择合适的特征谱线是以内标法对激光诱导击穿光谱进行定量化分析的前提,需要科研工作者精心分析和比较,往往耗费大量精力和时间,而且还不能保证结果最优。基于遗传算法为内标法提出了一种从原始光谱中自动选择分析线和参考线的方法,使用该方法从低合金钢样的LIBS光谱中为锰(Mn)、镍(Ni)、铬(Cr)、硅(Si)和铁(Fe)元素分别选择了用于内标法定量分析的分析线和参考线。优选得到的最优谱线为,Mn的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是403.306 8和368.745 7nm,Si的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是288.157 7和427.176 1nm,Cr的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是286.510 0和272.753 9nm,Ni的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是352.453 6和358.698 5nm。最后基于优选得到的谱线以内标法对这些元素分别进行了定量分析,结果证明,使用这种谱线选择方法能够自动从原始光谱中找到最优特征谱线,使内标法定量分析得到最好的结果。

反相高效液相色谱流动相系统选择性优化新方法在复方感冒灵测定中的应用

本文将一种新的逐步登高法（ＳＣＭ）及综合优化指标（ＮＲＣ）应用于复方感冒灵片高效液相色谱测定方法的选择性优化，和改良单纯形法比较，更为简便快速，证实了方法的优越性。用所建立的流动相体系对模拟样品的回收率试验及实际样品的测定结果表明，准确度和精密度均较好，取得了比较满意的结果。

基于高光谱的南疆红枣病虫害特征谱段选择模式

利用高光谱成像技术(350～850 nm)并结合主成分分析波段选择算法识别南疆红枣枣锈病、枣疯病、黑斑病、缩果病和无病区域。创建一个利用高光谱图像采集的系统以分析图像,达到诊断红枣病变的目的,提出了利用均值置信区间带筛选红枣病虫害高光谱特征谱段的方法,并运用逐步判别法进行降维。以该系统获得的光谱参数作为研究南疆红枣病虫害的参数,然后在逐步判别法的指导下进行重复试验,实现对病虫害的深层把握。此外,利用典型判别法可以实现对南疆红枣病虫害百分之百的了解与把握。研究确立了南疆红枣病虫害特征谱段选择的最佳模式。

近红外光谱多核并行谱区选择任务调度策略研究

在近红外光谱的谱区选择算法中,滑动窗口偏最小二乘法具有较高的预测精度,但是其程序运行时间很长。在不改变算法预测精度的前提下,首先以分段间隔偏最小二乘法为基础研究了顺序分配法、等间距法和排序法等3种任务调度策略对并行算法性能的影响。在这3种任务调度策略中,排序法具有较好的负载均衡性和较高的并行效率。然后在16核云计算平台下将排序法分配策略分别应用于组合分段偏最小二乘法、反向分段偏最小二乘法和滑动窗口偏最小二乘法等谱区的并行选择算法中。经实验测试,在单核串行算法下反向分段偏最小二乘法和滑动窗口偏最小二乘法的程序运行时间分别为9.22 h和55.51 h,在排序法分配策略下采用2核并行算法时其程序运行时间分别缩短为4.98 h和29.03 h,分别节省了45.99%和47.70%的程序运行时间。实验结果表明:当考虑并行效率和计算成本时,在1~16核的并行算法中,选用2核并行执行以上4种谱区选择算法都具有最高的并行效率和性价比。

ICP-OES测定化探样品中21种元素谱线的选择

对采用ICP-OES法测定化探样品中Al、Ca、Fe、Mg、Na、K、Cr、Ti、Nb、V、Be、Co、Ni、Cu、La、Li、Ba、Mn、P、Sr、Zn等21种元素时谱线的选择进行了研究,在充分考虑了各元素的谱线干扰特点、背景校正的合理位置、曲线拟合的线性关系、谱线的强度大小、待测元素的含量范围、能否有效扣除谱线背景干扰和峰形的对称程度的因素后确定21种元素的分析谱线。用选定的分析谱线测得的21种元素的精密度(RSD)均小于5.8%,并且方法检出限低,满足地球化探样品分析的要求。

OLAM网络分析水泥生料X荧光谱中学习谱的选择

利用最优线性联想记忆(OLAM)神经网络方法对水泥生料样品X荧光谱进行了分析,学习谱的选择采用了两种方式:单质谱学习和混合谱学习。对这两种方式及输出结果作了对比,单质谱学习可以构建模拟谱,用于对谱漂移和漏学习的判别;混合谱学习具有信息容量大,考虑了基体效应的优点,但是学习谱之间的多重相关性可能对结果造成一定影响。

面向分类应用的高光谱谱段选择方法

高光谱数据在物质分类识别领域得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题,严重影响分类精度及应用。针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于波段聚类及监督分类的遗传算法,对高光谱数据进行波段选择:采用K均值聚类算法对波段数据进行聚类分析,构造波段子集合;利用分类器族分类精度构造适应度函数,采用遗传算法对波段子集合进行优化选择。最后用阔叶林高光谱数据对提出的算法进行对比实验,实验结果表明针对分类应用,提出的算法能够非常有效地选择高光谱谱段。

格列苯脲有关物质检查中色谱柱的选择

高效液相色谱法作为含量测定和有关杂质检查的方法被越来越多地应用于各国药品标准中,色谱柱是高效液相色谱法的关键,但由于色谱柱种类繁多以及选择性的差异,导致药典在执行过程中很难保证检查方法的重现性,因此选择合适的色谱柱成为色谱分析的关键。以降糖药格列苯脲有关物质检查中色谱柱的选择为例,参照欧洲药典(EP7.0),对给出的5种色谱柱分别按照不同的分类方法进行分类,对5种色谱柱有关物质检查系统的适用性分别进行测试。根据测试结果得出的结论,分析比较了不同色谱柱分类方法对色谱柱选择所起的作用。分析结果表明,结合不同的色谱柱分类方法对色谱柱进行选择,可以选出适用的色谱柱。

色谱柱分类数据库用于指导天然药物化学对照品色谱纯度测定时色谱柱理性选择（英文）

由于中药化学对照品多数来源于动植物药材,很容易混有结构类似物,故有机杂质测定是可能影响其化学对照品赋值准确性的关键风险因素。中药化学对照品的有机杂质测定通常采用药典收载或文献报道的高效液相色谱法,这些方法通常仅规定"以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂",无适宜色谱柱的品牌信息,或者实验室无文献所用的色谱柱品牌,而目前市场上已有800多种品牌的C18柱,生产工艺的不同导致不同品牌C18柱的选择性有差异,甚至差异显著。这很容易出现由于色谱柱选择不适宜而导致测定结果不准确的风险。该文采用国外色谱柱分类数据库指导对照品纯度考察时色谱柱的理性选择,尽可能减少色谱柱盲选可能导致的纯度结果不准确的风险。首先,用数据库挑选2根选择性差异显著的色谱柱(选择性因子F≥6)进行平行实验,以尽可能反映采用不同品牌色谱柱可能出现的分离效果差异。如果这2根色谱柱的分离效果及纯度测定结果无显著性差异,则可以交叉验证该对照品纯度测定的准确性。否则需要从数据库中选择另外1根与之前试验中分离效果更好、选择性相似的色谱柱进行纯度结果验证。在N-反式-p-对香豆酰基酪胺和表儿茶素没食子酸酯首批对照品的纯度考察中,使用了上述策略并验证了其有效性和科学性,计划推广应用至更多的中药化学对照品,特别当其可能含碱性或弱酸性化合物时,更应该尝试采用本文推荐的色谱柱选择策略交叉验证其纯度测定结果的准确性。

基于图谱的多标记特征选择算法

特征选择在传统的单标记问题中已经得到深入的研究,但是大多数传统的特征选择算法却无法用于多标记问题。这是因为多标记问题中的每一个数据样本都同时与多个类标相关联,此时需要设计新的指标来评价特征。并且由于多个类标之间通常存在一定的关联性,在设计特征选择算法时还需要对类标的结构进行建模以利用类标的关联信息。采用谱特征选择(spectral feature selection,SPEC)框架解决上述问题。SPEC所需的相似性矩阵和图结构由样本类标的Jaccard相似性来构建,它能反映类标间的关联性。此外,所提出的方法属于过滤器模型,它独立于分类算法且不需要将多标记问题转化为单标记问题来处理。在现实世界数据集上的实验验证了所提出算法的正确性和较好的性能。

TDLAS燃烧气体温度测量吸收谱线对的选择

高温气体的温度场测量,一直以来是一项重大科研课题,而利用可调谐二极管激光吸收光谱法(TDLAS)测量燃烧气体温度的基础是吸收谱线对的选择。本文首先系统地给出吸收分子及其谱线对的选择标准,而后重点对HITEMP数据库中1547.72 nm附近的水分子吸收谱线进行研究与筛选,通过仿真分析验证了谱线对6460.595 cm-1和6461.271 cm-1适合用于TDLAS高温气体温度测量系统,最后通过搭建的实验设备验证了这一对吸收谱线对很适合用作氢气或碳氢化合物做燃料的高温气体的温度测量,对TDLAS温度场测量系统的设计具有参考意义。