保质期内和过期奶的近红外光谱快速判别

将近红外漫反射光谱与偏最小二乘法结合建立了判别保质期内和过期奶的检测方法。分别准备君乐宝、蒙牛和伊利纯牛奶样品,并采集所有样品过期前后三个月的近红外漫反射光谱。研究了牛奶在保质期内与过期后的近红外光谱特性,并进行差谱分析,指出随过期时间增长,牛奶中脂肪和蛋白质含量减少。在此基础上,分别建立了保质期内和过期奶的判别模型,未知样品的判别正确率为91.6%,过期程度拟合相关系数为0.994。

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无损鉴别阿胶真伪

采用近红外光谱漫反射光谱技术和模式识别技术快速鉴别阿胶真伪。收集来源不同的阿胶(真品8个,伪品6个),采集其近红外漫反射光谱,使用多重散射校正和小波变换对光谱进行预处理后,分别应用相似度匹配和马氏距离方法建立质量鉴别模型。相似度法使用真品谱图作为标准谱图,用样品谱图与标准谱图的相似度值来鉴别阿胶质量;对阿胶样品进行重复扫描得到28张谱图,随机分为3组后应用马氏距离法建立交叉验证鉴别模型。两种模式识别方法均能准确无误的鉴别阿胶真伪,表明近红外光谱和模式识别技术结合可快速、准确、客观地进行阿胶质量鉴别,可推广到其他中成药的质量鉴别。

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。

当归不同药用部位近红外漫反射光谱指纹图谱研究

目的：研究当归不同药用部位的近红外漫反射光谱（NIR）指纹图谱特征。方法：采集甘肃及云南共14个主产县的96批当归样本,以积分球漫反射方式采集NIR指纹图谱,采用相似度分析和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）进行研究。结果：当归不同药用部位NIR指纹图谱的平均光谱有一定差异,特征吸收处吸光度大小为归身〉归尾〉归头〉全归;当归不同药用部位NIR指纹图谱的相似度多大于0.95;可以采用PLS-DA模型对当归不同药用部位进行明确的分类;当归不同药用部位NIR指纹图谱的差异主要表现在8 443-8 284 cm^-1、7 003-6 896cm^-1、6 102-5 864 cm^-1、4 847-4 674 cm^-1以及4 386-4 208 cm^-1波数范围内。结论：当归不同药用部位化学成分具有一定的差异。

近红外漫反射光谱法鉴别不同厂家注射用头孢他啶

采用近红外漫反射光谱法对不同厂家注射用头孢他啶进行快速无损地鉴别分析。在不打开包装瓶的条件下,对来源于7个不同厂家和不同批次的61个样品分别采集了3次近红外漫反射光谱,并以其中120条光谱组成校正集,用于建立判别分析模型,以其余63条光谱组成验证集,以检验判别模型的判别效果和准确性。结果表明,所建立的判别模型对验证集中的样品能够作出准确无误的判别分类。该方法方便快速、准确有效。

基于近红外光谱技术的道地山药快速无损分析

目的:采用近红外漫反射光谱技术,建立对道地山药的快速无损鉴别方法。方法:收集三个产地(河南、河北、广东)的山药饮片共90份,采集其近红外漫反射光谱。采用判别分析法建立定性鉴别模型,并考察不同数据预处理方法对模型预测结果的影响。结果:道地山药饮片与其他产地的山药饮片在原始光谱与主成分得分的空间分布中均表现出较大的差异性。所建定性判别模型中,经多元散射校正结合二阶导数及SG平滑处理的模型表现出最佳预测结果,其对校正集与验证集的判正率均为100%。结论:近红外漫反射光谱技术在道地药材的质量分析中具有可行性,可实现道地山药饮片的快速无损鉴别。

基于近红外漫反射光谱指纹图谱的当归-川芎药对配伍研究

目的建立当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎水煎液干燥恒重粉末的近红外漫反射光谱(NIRDRS)指纹图谱,从近红外光谱的角度初步探讨当归-川芎配伍的物质基础。方法以积分球漫反射方式采集各50批当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎干燥恒重粉末的NIRDRS指纹图谱,提取指纹图谱共有模式并作光谱解析,比较3种指纹图谱的差异光谱并进行相似度分析,建立正交偏最小二乘-判别分析(OPLS-DA)模型对3种指纹图谱进行分类鉴别,采用载荷分析识别当归-川芎配伍合煎后的主要标记性化学基团变化。结果当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎NIRDRS指纹图谱的共有模式较为相似;相似度分析表明,当归、川芎单煎与当归-川芎1∶1合煎的NIRDRS指纹图谱相似度均大于0.90,但川芎单煎的平均相似度小于当归单煎;所建立的OPLS-DA模型能够实现当归、川芎单煎及当归-川芎1∶1合煎NIRDRS指纹图谱的分类鉴别,表明3种指纹图谱存在显著区别;光谱差异分析及载荷分析表明,3种NIRDRS指纹图谱的光谱差异分布在9761~9016 cm^(-1)、7449~6997 cm^(-1)、6880~6928 cm^(-1)、5561~5352 cm^(-1)、5291~5196 cm^(-1)、4296~4211 cm^(-1)波数范围内。结论与当归、川芎单煎比较,当归-川芎1∶1配伍合煎表现为新出现某些化合物基团,同时某些化合物基团消失或降低。

反刍动物源肉骨粉的近红外漫反射光谱判别分析

为了探讨利用近红外漫反射光谱判别分析技术快速鉴别非反刍动物源肉骨粉中是否掺有反刍动物源肉骨粉的可行性,收集了来源于国内不同地区的不同种类的肉骨粉样本39个,其中猪、鸡肉骨粉各15个,牛肉骨粉5个和羊肉骨粉4个。通过在非反刍动物源猪或鸡肉骨粉中人为掺入0%～48%的反刍类动物源牛或羊肉骨粉,制备了252个肉骨粉的样本。利用FOSS6500型近红外光谱仪获取样本光谱,WINISI软件随机选取180个样本作为校正集,72个样本作为独立的验证集。采用基于偏最小二乘回归法(PLS)的判别分析技术,建立了判别分析模型,利用独立的验证集对判别分析模型进行了验证,最优判别分析模型正确判别率为90%。结果表明所建立的判别分析模型可以对非反刍动物源肉骨粉中含有的反刍动物成分进行快速鉴别,但对反刍动物成分含量低于2%的肉骨粉样本,模型的判别精度还有待提高。文章结果为反刍动物源性肉骨粉的鉴别分析提供了一种有效的快速筛选方法。

基于近红外光谱快速鉴别木材种类的研究

通过采集5种木材近红外光谱特征曲线,结合化学计量学技术建立预测模型,对不同种木材进行快速无损检测.设计正交试验L24（2 ×4 ×3 ×8）对光谱特征曲线进行优化预处理.利用TQ8.6软件对正交试验结果进行判别分析.结果显示,选择多元散射校正（MSC）、Savitzky-Golay平滑对波段10000～4000 cm-1进行光谱预处理,提取主成分为8时,光谱判别正确率为100％.将22种已知种类木材光谱信息导入预测模型,进一步评估预测模型的性能,验证通过率为100％,获得了较理想的预测结果.该方法的建立为木材种类鉴别提供了一个新方法,同时为其他木种植物的鉴别提供参考.