基于近红外监测系统的天麻素干预糖尿病脑损伤显微组织的研究及HPLC法验证

目的糖尿病脑损伤早期病灶定位诊断和药物治疗难度大,本研究拟建立基于近红外监测系统的脑组织天麻素及其代谢物含量定量校正模型和脑中枢神经不同部位判别模型,并运用高效液相色谱(HPLC)技术对其进行验证。方法选用SPF级雄性昆明小鼠为对象构建糖尿病模型并观察组织病理学改变,利用近红外监测系统监测小鼠脑组织,并测定药物含量;使用偏最小二乘算法(PLS)及判别分析(DA)建立天麻素干预糖尿病鼠脑组织模型并进行比较研究,运用DAS2.0软件评价天麻素在脑中枢不同位置的药代动力学相关参数。结果以动物实验体外模型验证成功为基础,基于PLS算法的脑组织天麻素GAS及其代谢物对羟基苯甲醇HBA含量定量校正模型R_(p)和RMSEP分别为0.9579、3.28及0.9020、2.68;DA分析模型能够对脑中枢不同病变组织进行正确的分类,且近红外监测系统监测和HPLC法得到药代动力学相关参数无统计学差异,方法学验证表明所建立的分析方法具有较好的精密度、重现性和稳定性。结论本研究为探讨近红外监测系统作为快速判定脑中枢神经组织病灶位置和实时药代动力学研究新方法提供实验数据基础,具有广阔的应用前景。

高脉冲功率能量PLD法制备MgZnO薄膜中的沉积机理

用PLD法成功制备了一系列高质量的MgZnO薄膜。实验中发现高脉冲能量沉积薄膜的结构和发光特性随基片温度的变化规律与低脉冲能量下的结果不一样:基片在室温时高脉冲能量制备薄膜的XRD峰的半峰全宽比高基片温度时的结果相对更小;AFM显示其颗粒变大,柱状生长突出;PL谱紫峰与绿峰强度比最大,结晶质量反而提高。另一方面,与低脉冲能量时相反,增大氧气压强后高脉冲能量沉积的薄膜XRD半峰全宽变窄。结合实验现象和表征,合理解释了高脉冲能量沉积的机理。室温制备高质量MgZnO薄膜的PLD沉积机理对于以后在柔性衬底上沉积薄膜的研究有重要的参考价值。

基于近红外的PLS量化模型鉴定西湖龙井真伪的研究

对西湖龙井进行原产地精确鉴定是规范市场,打击假冒伪劣的迫切需求。文章利用近红外技术对西湖龙井的真伪鉴定进行了研究,提出了一种模型以进行西湖龙井鉴别的新方法。结果表明,利用西湖龙井茶和其他地区以龙井加工工艺制成的扁形茶全区域的近红外原始光谱,分别对其进行赋值,采用PLS法建立了西湖龙井的预测模型(主成分数为15),通过预测值和西湖龙井的临界值进行比对实现了对西湖龙井的真伪的准确鉴定。对70份定标样品和24份外部验证未知样品鉴定结果的准确率都达到了100%,证明利用定量分析的PLS法建立的模型能有效准确地进行西湖龙井的真伪鉴定。

玻璃中CdSeS量子点的PLE谱研究

用光致发光激发光 (PLE)谱与光吸收谱和光致发光 (PL)谱相结合 ,对半导体CdSeS量子点的电子能级和电子跃迁发光的弛豫过程进行了深入分析 .PLE谱表明带边激子发光的主要来源是 1S3/2 - 1se和 2S3/2 - 1se能态的电子弛豫 ,而缺陷态发光的来源除了 1S3/2 - 1se和 2S3/2 - 1se能态的电子弛豫外 。

近红外光谱快速检测小麦面粉中滑石粉含量研究——基于PLS

应用近红外光谱技术分别对含滑石粉的小麦面粉样品进行快速检测,对使用不同方法预处理后的光谱采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型。同时,比较各个模型内部交互验证均方根误差(RMSECV)、交互验证预测值与真实值间的相关系数(R2)和外部均方根误差(RMSEP),选取最优模型。实验表明:使用多元散射校正预处理方法所得效果最好,应用近红外光谱在分析检测小麦面粉中滑石粉含量方面有广阔的应用前景。

基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究

可溶性固形物(SSC)和可滴定总酸(TA)含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化(SNV)、最大-最小归一化、多元散射校正(MSC)、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)建立李果实SSC、TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4000~8852和4605~6523 cm^(-1)。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数(R_(c))为0.9144,预测相关系数(R_(p))为0.8785,校正均方根误差(RMSEC)为0.91,预测均方根误差(RMSEP)为1.00。经一阶微分结合SNV和9点平滑的方法预处理后,TA的PLS模型效果最佳,R_(c),R_(p),RMSEC,RMSEP分别为0.8603,0.8196,0.80和0.86。提取了李果实SSC和TA光谱数据的主成分,并基于前10个主成分得分建立了李果实SSC和TA最佳BP-ANN定量分析模型,其R_(c),R_(p),RMSEC和RMSEP分别为0.9767,0.8897,0.75和0.99;TA的BP-ANN模型的相应参数值依次为0.9743,0.8977,0.62和0.83,与采用PLS算法建立的定量模型相比较,BP-ANN模型具有较高的R_(c),R_(p)和较低的RMSEC,RMSEP,因此BP-ANN模型对SSC和TA指标的定量分析结果更佳。

小麦PLS近红外定量分析中温度修正的研究

以45个小麦籽粒为实验样品,研究样品温度对小麦PLS近红外定量分析的影响,并提出引入温度修正量对样品光谱进行修正的方法。采用PLS算法将光谱受温度影响部分剔除后,得到不受温度影响的光谱,再进行模型建立与样品分析。实验结果表明:引入温度修正可以有效的消除温度对模型预测结果的影响,从而提高模型的稳定性及应用范围。

PLS-DA优化模型的马铃薯黑心病可见近红外透射光谱检测

马铃薯黑心病是一种马铃薯主要内部缺陷,严重损害薯条、薯片、全粉等加工制品的质量和产率。目前对马铃薯的分级主要侧重于外部品质检测,针对内部缺陷检测的研究很少。旨在开发一种马铃薯黑心病的快速无损检测技术,为此搭建了马铃薯可见近红外透射光谱分析平台,分析健康与黑心病马铃薯的透射光谱特性并优化光谱判别模型参数。基于现有马铃薯分级线和复享PG2000高速光谱仪,采用左右透射方式(光源与光纤探头位于分级线果盘左右两侧),采集470个马铃薯(其中健康薯234个、黑心薯236个)的透射光谱图,建立偏最小二乘判别模型(PLS-DA),并利用主成分分析(PCA)与光谱形态特征相结合的方法选择特征波长,优化模型。分析发现,健康薯与黑心薯的可见近红外透射光谱在吸光度值和光谱形态特征方面均存在明显区别。黑心薯的平均光谱吸光度值高于健康薯(650~900 nm范围内),但黑心薯的平均光谱曲线较为平缓,无明显吸收峰,而健康薯平均光谱曲线在665,732和839 nm附近有明显吸收峰,并且健康薯与黑心薯的平均光谱差值在705 nm处达到最大值。基于PLS-DA法建立了马铃薯黑心病判别模型,对黑心病的判别效果显著,分类器特性曲线(ROC)下面积(AUC)值为0.9942,黑心薯识别总正确率能够达到97.16%,RMSE CV和RMSE P分别为0.28和0.26。此外,成功利用PCA与光谱形态特征相结合的方法对模型进行简化,最终得到由6个波长(658,705,716,800,816和839 nm)组成的特征波长组合,简化后的模型总正确率能够达到96.73%,接近全波段模型判别水平。研究表明,左右透射的方式能够准确识别黑心马铃薯,实现对马铃薯内部缺陷的快速无损检测。对我国马铃薯产业的发展起到一定的促进作用,为马铃薯内部缺陷在线检测技术的提高提供了重要的理论基础和实践依据。

InAs/GaAs/InP及InAs/InP自组装量子点室温PL谱的研究

用五带 k· p模型计算 In As/ Ga As/ In P及 In As/ In P的室温 PL谱的能级分布 ,分析PL谱峰值 .发现 Ga As的张应变层影响 PL峰值位置 ,与 In As/ In P量子点相比 ,In As/Ga As/ In P量子点 PL谱峰值有明显红移 。

氧气压力对PLD ZnO薄膜形貌及光学性质影响

使用脉冲激光沉积(PLD)方法在石英(SiO2)和单晶Si(111)基底上制备了具有c轴择优取向的ZnO薄膜。采用X射线衍射仪(XRD)、表面轮廓仪、扫描电子显微镜(SEM)、荧光光谱(PL)、紫外可见分光光度计,对合成样品进行了结构、成分以及光学性能的分析。结果显示,在1~10Pa的氧气压力条件下制备的所有ZnO薄膜均有着较高的光学透过率(】75%),氧气压力临界值为2Pa。氧气压力2Pa时合成的ZnO薄膜有着较平整的表面及较高的沉积速率(250nm/h),(002)峰的半高宽为0.20°,此时薄膜中氧空位含量较少,薄膜显示出良好的PL特性。

改进的PLS-NIR光谱法非破坏定量分析Norvasc药片

本文用改进的偏最小二乘法(PLS)解析Norvasc药片的近红外(NIR)漫反射光谱,实现了对其中的有效成分苯磺酸氨氯地平的精确的非破坏定量分析。用样品的主成分得分趋势图选择PLS的最佳主成分数。分别讨论了最佳波长范围以及NIR原始光谱、NIR一阶导数光谱、NIR二阶导数光谱对测定结果的影响。用HPLC法的测定结果作标准,苯磺酸氨氯地平预测值的相对误差RE(%)<2.53%,可以满足Norvasc药片实际生产中的质量控制要求。

AlGaInP材料LED的电子束辐照效应的PL谱分析

应用电子束辐照可以揭示载流子注入的半导体器件的电子注入对残余杂质和结构性缺陷的效应影响,对辐照引起改性的研究也十分重要。本文主要研究1.5Me V电子加速器、3Me V电子加速器、7.5Me V电子加速器、7.5Me V电子加速器X射线转靶几种电子束辐照对Al Ga In P材料LED发光性能的影响,并应用PL谱对比分析不同能量和剂量的电子束辐照对Al Ga In P材料LED外延片的辐照效应。在发光强度的变化上,在10k Gy剂量以下的1.5Me V电子束辐照和5k Gy剂量以下的3Me V电子束辐照下,辐照效应使发光强度增强,并随着剂量的增加,发光强度逐渐降低。本实验结果将被用于指导Al Ga In P材料LED的辐照改性实验。

基于多元散射校正和偏最小二乘(MSC/PLS)的傅里叶变换近红外光谱检测蜂蜜中还原糖

为快速无损测定蜂蜜的还原糖,提出一种用近红外光谱技术进行检测的新方法。选用SN/T0852——2000铁氰化钾滴定法作为光谱还原糖测定的标定方法,用不同光谱预处理方法对模型的影响进行比较。首先用MSC对光谱数据进行校正,在经过Norris导数平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。利用光谱专用分析软件TQAnalyst7.2,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。最优光谱模型校正相关系数(R)、校正相关均方差(RMSEC)、预测相关均方差(RMSEP)、交互验证相关系数(RCV)、交叉验证均方差(REMSECV)分别为0.97056,1.21,1.54,0.96267,1.36。结果表明,应用多元散射校正(MSC)处理,并经过Norris二阶导数平滑后的PLS模型优于经典PLS算法所建立的模型。

动态光谱和PLS在人体血液红细胞无创测量中的应用

首次利用动态光谱指端透射法进行了人体红细胞无创测量的研究.对28名健康志愿者进行了在体测量,选用偏最小二乘法(PLS)对获取的动态光谱数据和红细胞实测值进行建模分析,得到定标集和验证集的相关系数分别为0.9193和0.9058,验证集的相对误差最大为7.96%,平均相对误差为6.21%.结果表明,动态光谱法可以有效地克服个体差异等对光谱测量的影响,较准确地进行人体红细胞含量的测量,是一种比较好的血液成分无创测量方法.

基于iPLS原理最优化信息区间的桃糖度组合权重PLS模型研究

采用反向区间偏最小二乘法和组合区间偏最小二乘法优化桃糖度可见/近红外光谱的信息区间组合,在选择的信息区间的基础上建立了一种线性组合权重PLS模型.对近红外光谱进行二阶导数处理、卷积平滑校正后,发现在区间分割数为15时筛选结果最优,BiPLS所选择的信息区间为742～770nm和862～920nm,SiPLS所选择的信息区间为742～770nm、832～860nm和892～920nm.直接组合信息区间BiPLS和SiPLS模型的RMSEP值分别为0.386和0.308,线性组合权重PLS模型的RMSEP值分别为0.351和0.364.结果说明在近红外定量分析中线性组合权重模型的建立克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题.

采用低温PL谱研究探测器级CdZnTe晶体

采用低温光致发光谱技术研究了核辐射探测器用高阻CdZnTe晶体。发现PL谱中的三个特征峰均与晶体质量有关,其中(D0,X)峰FWHM值和I DAP/I(D0,X)与晶格完整性和浅能级缺陷密度有关联,D2峰则与位错密度密切相关。采用双晶X射线摇摆曲线和位错腐蚀坑密度对此表征进行了验证。低温PL谱测试结果显示晶体质量较高的CdZnTe晶片,其探测器的能谱分辨率也相对较高。

运用PLS算法由小麦冠层反射光谱反演氮素垂直分布

文章提出了利用遥感光谱数据反演小麦冠层氮素垂直分布的化学计量学方法,运用偏最小二乘算法（PLS）,穷尽测定的小麦田间冠层可见光和近红外光谱不同波长处的冠层光谱反射率及其组合与小麦不同层次的叶绿素、叶片全氮含量之间的关系。通过2001~2002年的建模和2003~2004年的验证试验,求得了用PLS算法对叶片全氮上层、中层、下层垂直分布估算结果的相关性。表明PLS算法能够用于反演作物冠层生物化学参数的垂直分布。运用PLS的小麦氮素垂直分布的估算方法,较以往单一冠层估算方法精度明显提高,对于生产上迫切需求对作物中、下层叶片氮素状况的监测来指导适时和适量施肥具有指导意义。

油脂酸价近红外光谱检测PLS建模方法研究

将目前广泛流行的近红外光谱分析技术应用于食用油脂酸价的检测。由于近红外光谱分析是一种间接检测方法,需要先利用校正集样本建立统计模型,然后再利用模型来预测未知样品性质,因此建立准确可靠的模型是近红外光谱分析的关键。详细介绍了偏最小二乘(PLS)回归的基本思想和建模方法。为使建立的校正模型更稳健,还研究了光谱波段选择。通过间隔偏最小二乘回归波段选择法进行特征波段提取,对提取的特征波段和全谱分别进行偏最小二乘回归建模,对比分析以说明波段选择的必要性。

基于PLS和组合预测方法的冬小麦收获指数高光谱估测

【目的】通过遥感反演测量收获指数(HI),可节省时间和人力,但需要提高精度。通过权重最优组合算法改善收获指数估算精度,为基于多时相多光谱信息的HI遥感估算提供新方法参考。【方法】利用测定的冬小麦多个关键生育期的冠层光谱数据,对筛选的44种常用植被指数与实测收获指数进行相关性分析,挑选出每个育期中5种最优的典型植被指数;应用偏最小二乘(PLS)的方法建模,分别得到基于单个生育期光谱信息的HI遥感估测模型;借鉴组合预测原理,应用组合预测方法对全部单生育期的各HI光谱模型赋予最优权重,最终构建基于多生育期数据的HI光谱组合预测模型。【结果】(1)利用PLS后,单一生育期的建模结果较单一植被指数有所改进,但仍有待提高;(2)应用组合预测原理的HI组合预测模型,显著改善了HI的估测精度,R2达到0.55,较单生育期的建模预测,提升了13%。【结论】基于多生育期信息的组合预测方法,对各单一生育期HI预测模型赋予最优权重进行优化组合,实质间接利用了各生育期对作物HI形成的贡献,显著提高冬小麦收获指数的估测精度,是一种新颖的作物HI遥感估测方法。

基于岩石光谱吸收特征的白云母含量反演

岩石是由多种矿物组成,其反射率光谱吸收特征与矿物含量之间存在紧密联系,矿物光谱在特定波段处的光谱吸收特征是定量估算含量的重要指标之一。为提升岩石光谱吸收特征定量反演矿物含量的准确度与精度,以白云母为研究对象,分析岩石光谱在2.2μm附近的光谱吸收特征及其白云母含量,采用Savitzky-Golay平滑滤波和连续统去除法对岩石光谱反射率进行处理,进而提取光谱吸收特征参数(吸收深度、吸收宽度、吸收面积),分析岩石光谱在2.2μm附近吸收特征与白云母含量之间的相关性。研究中采用单一吸收特征建立统计模型、多维吸收特征建立偏最小二乘法(PLS)和多层感知器(MLP)模型,对岩石中白云母含量与光谱吸收特征参数进行分析,进而提出一种非线性预测岩石中矿物含量的方法。研究结果表明,岩石光谱在2.2μm附近的光谱吸收特征中,吸收深度与白云母含量之间的相关性最高。基于单一吸收特征的统计模型中,二次曲线模型对吸收深度拟合的效果最佳,R 2为0.9350,RMSE为0.0630,岩石光谱的吸收深度随白云母丰度满足二次曲线变化,岩石中白云母的含量越高,岩石光谱吸收深度值越大;基于多维光谱吸收特征的PLS模型相较于MLP模型拟合的效果更佳,其R 2为0.9477高于MLP的0.9012,RMSE为0.0027低于MLP的0.0051;整体上,多维模型优于单一维度模型,PLS模型反演能力最佳,该模型在预测白云母含量上具有运算量小、精度高的特点。通过分析岩石在诊断特征处的光谱吸收特征,为其矿物组分的含量等进行定量反演提供理论参考,为矿产资源监测与评估提供快速高效便捷的方法。