样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响

为研究样本集选择方法对稻谷千粒重NIR模型的影响,分别采用不同数量样品,不同定标集、验证集比例以及不同定标集选择方法,选出建模的定标集,在600~1100 nm的波长区间,用偏最小二乘法建立稻谷千粒重的近红外光谱预测模型,根据内部交叉验证决定系数(Rv2)、外部验证决定系数(Rp2)、内部交叉验证误差(SECV)和预测误差(SEP)比较模型的预测能力。结果显示,样品数量、定标集和验证集比例以及定标集选择方法均对稻谷千粒重的NIR模型有明显影响。采用合适数量的样品可以得到较佳的NIR模型,以7∶3的比例分割定标集与验证集,得到的稻谷千粒重NIR模型具有相对高的预测能力,而与含量梯度法和随机抽取法相比,采用K-S算法进行定标集选择,可以得到预测精度更高的NIR模型。

糙米蛋白质含量与矿质元素含量的相关分析及NIRS模型的建立

利用162份不同类型水稻种质,采用微量凯氏定氮法测定蛋白质含量,原子吸收分光光度法(atomic absorption spec-trophotometry,AAS)测定Mg、Ca、Fe、Zn、Cu和Mn等6种矿质元素含量,火焰光度法测定K含量,分光光度法测定P含量。对糙米蛋白质与矿质元素、矿质元素间进行相关分析;并利用测定的蛋白质含量的化学值,采用偏最小二乘法(partial leastsquares,PLS)建立糙米蛋白质预测的校正模型。结果表明,糙米矿质元素含量大小顺序为P>K>Mg>Ca>Zn>Fe>Cu>Mn,蛋白质与P、K、Cu和Mn等矿质元素极显著或显著正相关;通过比较光谱预处理方法在不同谱区的处理效果:采用一阶导数预处理、谱区为11995.7～7498.3/cm和6102～4597.7/cm建立校正模型的检验和预测效果最佳,糙米蛋白质的近红外测定值和化学测定值之间有较高的相关性,其校正决定系数为92.89,外部验证决定系数为89.91;筛选到小黑谷、小红米和紫糯米等高蛋白、富矿质营养的种质材料,可作为富营养稻米品种创新的亲本材料;通过利用蛋白质和矿质元素间的相关性,借助近红外分析技术(Near-infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)辅助测定蛋白质含量,并间接选择富矿质营养水稻种质,聚合高蛋白和富2种以上矿质元素,可能是水稻营养品质育种的一条有效途径。

营养成分检测与NIR预测模型构建

针对乳制品缺乏全面系统的营养素成分检测数据,本研究应用成分检测与近红外(NIR)光谱建立了乳制品营养素快速检测模型。首先,通过台式和便携式两种NIR扫描仪获取乳样成分中营养素的NIR光谱。然后利用化学计量学软件选取适合的NIR片段,并通过NIR光谱导数、MSC、SNV等转换手段对选取片段进行了预处理。最后,建立了乳制品营养素的NIR光谱预测模型,确定了模型的参数,并通过实验验证了模型的有效性。结果表明,台式NIR光谱仪建立的模型优于微型NIR光谱仪建立的模型;马奶、牛奶、山羊奶的营养素通用模型预测精准度不高,有必要分别建立专用模型;PH对预测模型具有一定程度的影响。

烟叶保润性能的NIR光谱测定

为了快速测定烟叶的保润性能,以烟叶的平衡失水率作为烟叶保润性能的评价指标,建立了烟叶保润性能近红外(NIR)光谱模型。烟叶保润性能的测定条件为温度22℃,相对湿度变化范围60%~30%。结果表明:(1)模型的最佳光谱预处理方法为矢量归一化法,最佳波长区间为7 502.0~4 246.7 cm^(-1);模型的交互验证均方差(RMSECV)和相关系数分别为0.256和0.928 1。(2)对模型进行外部验证,预测值与真实值的绝对偏差平均值和相对偏差平均值分别为0.15百分点和1.80%。模型的整体预测效果较好,可用来快速有效地测定烟叶的保润性能。

基于DEA模型的中国轿车企业规模经济效益评估

文章在数据包络分析的CRS、VRS、NIRS模型基础上,建立了一个评价中国轿车企业规模经济的数学模型,对1992～2001年中国轿车企业规模经济效益进行了实证分析,发现其中的5年处于规模收益递减阶段,其余的5年规模收益不变,这说明我国轿车生产企业平均规模不是太小,而是偏大了。这是由于我国轿车企业的投入产出效率太低,加之市场需求有限,致使我国轿车企业10年有一半的时间处于规模不经济的状态。

56种药物近红外快速检验模型的建立与验证

目的:建立氯氮平片等56个品种药物的近红外快速分析模型并进行验证。方法:收集不同企业生产的药物固体制剂,采集其近红外漫反射光谱,建立定性分析模型,经不同人员采用不同仪器测定相同批次的样品对建立的模型进行验证。结果:所建定性分析模型均可以明确区分不同厂家样本,且筛查快速、准确。结论:所建模型可补充至国家近红外快检模型库,用于基层药品快速检验。

PDS算法进行近红外定量模型更新的效果评估

以不同厂家阿莫西林胶囊及其内容物近红外（Near infrared,NIR）光谱为例,寻找评价分段直接标准化算法（Piecewise direct standardization,PDS）进行光谱校正是否成功的量化指标。本研究共涉及76批阿莫西林胶囊样品,其中54批用于建立胶囊剂的定量模型。通过聚类分析,所有胶囊的NIR光谱分成5类,每类视为一个均质样本;分别计算每个均质样本的平均光谱,从该样本中选择10~15张光谱作为PDS校正的目标光谱,对76批阿莫西林胶囊内容物粉末光谱进行校正,利用阿莫西林胶囊定量模型对校正后的光谱进行含量预测;计算校正后的光谱与PDS校正中目标光谱所属均质样本的平均光谱的相似系数,分析其与预测误差的关系。结果表明,校正结果与所选择的目标光谱关系密切。PDS校正光谱与模型中不同均质样本平均光谱的相似系数（r）越大,通常校正效果越好;当r〈99%时,一般可判断PDS校正失败（预测误差〉5%）。因此,可以用PDS校正后光谱与校正时使用的目标光谱所属的均质样本的平均光谱的相似系数作为判断PDS校正是否成功的标志。

中国商业银行经营绩效的国际比较研究

与世界著名的国外商业银行相比,我国国有商业银行的经营绩效较低,而股份制商业银行经营绩效比较高;另外,实证研究结果表明,我国商业银行都处在规模递增阶段,表明我国商业银行的规模仍需进一步扩大。

中国轿车企业规模经济效益实证分析

在数据包络分析的CR2、C2GS2、NIRS模型基础上,建立了一个评价中国轿车企业规模经济的数学模型,并对1992￣2001年中国轿车企业规模经济效益进行了实证分析,发现其中的7年处于规模递减阶段,其余的3年规模收益不变。这说明我国平均的轿车生产企业规模偏大了。这是由于我国轿车企业的投入产出效率太低,加之市场需求有限,致使我国轿车企业10年中有7年的时间处于规模不经济的状态。

基于DEA的风力发电场管理效率评价

提出基于数据包络分析法(DEA)中的CCR、BCC及NIRS模型相结合的管理效率评价方法,通过对整体效率分解为纯技术效率与规模效率的乘积,对风电场进行效率、规模分析,从中找出非有效的决策单元、投入冗余及产出不足的具体数值,为风电场管理决策者提供改善的依据。

建模集选择对近红外光定量检测模型的影响

以藏药全缘叶绿绒蒿为例,考察了建模集样本数量、总黄酮含量范围、标准差(SD)值3个因素对近红外光(NIR)定量检测模型效果的影响。结果显示:随着样本数量的增加,模型效果先降低后升高,最后趋于稳定,在样本数量为120时效果最佳,达到240后趋于稳定;相同样本数量条件下,总黄酮含量高低对模型没有影响,但含量范围宽时模型效果更好;在总黄酮含量范围相同时,SD值与模型效果无直接联系,而在样本量相同、总黄酮含量范围不同时,SD值越大模型效果越好。研究结果表明,在进行NIR建模时,并不是建模样本数量越多模型就越好,在选择建模样本时要求样本的含量范围尽可能宽,且要有一定的离散性。

液相色谱-氢化物发生原子荧光光谱法测定富硒酵母中硒的形态

以不同厂家阿莫西林胶囊及其内容物近红外(Near infrared,NIR)光谱为例,寻找评价分段直接标准化算法(Piecewise direct standardization,PDS)进行光谱校正是否成功的量化指标.本研究共涉及76批阿莫西林胶囊样品,其中54批用于建立胶囊剂的定量模型.通过聚类分析,所有胶囊的NIR光谱分成5类,每类视为一个均质样本;分别计算每个均质样本的平均光谱,从该样本中选择10~15张光谱作为PDS校正的目标光谱,对76批阿莫西林胶囊内容物粉末光谱进行校正,利用阿莫西林胶囊定量模型对校正后的光谱进行含量预测;计算校正后的光谱与PDS校正中目标光谱所属均质样本的平均光谱的相似系数,分析其与预测误差的关系.结果表明,校正结果与所选择的目标光谱关系密切.