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应用红外光谱定量分析模型测定进口血竭中血竭素的含量 被引量:2
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作者 李梦 杨瑶珺 +3 位作者 刘杰 吕晓娜 李红霞 王文祎 《西部中医药》 2017年第6期22-24,共3页
目的:利用红外光谱定量分析模型快速测定进口血竭中血竭素的含量。方法:根据进口血竭在1 135.87~1 025.94/cm、779.10~719.32/cm、715.46~649.89/cm的中红外吸收光谱以及4 485.61~4 420.05/cm的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建... 目的:利用红外光谱定量分析模型快速测定进口血竭中血竭素的含量。方法:根据进口血竭在1 135.87~1 025.94/cm、779.10~719.32/cm、715.46~649.89/cm的中红外吸收光谱以及4 485.61~4 420.05/cm的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了校正模型。采用二阶导数预处理方法时能最有效的提取光谱的信息。结果:中红外定量校正模型中血竭素的校正集标准偏差(RMSEC)为0.034,校正集相关系数为0.999 5,预测集标准偏差(RMSEP)为0.536,预测集相关系数为0.906 1;近红外定量校正模型中血竭素的校正集标准偏差为0.169,校正集相关系数为0.993 9,预测集标准偏差为0.351,预测集相关系数为0.984 3。结论:红外光谱技术快速简便,适合中药指标成分的快速分析。 展开更多
关键词 进口血竭 血竭素 红外光谱技术 偏最小二乘法 中红外定量校正模型 近红外定量校正模型
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基于LVF-NIR的樱桃可溶性固形物含量无损速测模型的建立与优化 被引量:6
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作者 王冬 张鹤冬 +3 位作者 朱业伟 汪军 曹江娜 韩平 《食品安全质量检测学报》 CAS 2020年第3期854-859,共6页
目的建立基于便携式近红外光谱仪的樱桃可溶性固形物含量无损快速定量检测模型,从而实现樱桃品质的无损快速检测。方法以北京通州产红灯樱桃、黄玉樱桃为研究对象,采用便携式线性渐变分光近红外光谱仪采集光谱数据,并采用折光仪测定其... 目的建立基于便携式近红外光谱仪的樱桃可溶性固形物含量无损快速定量检测模型,从而实现樱桃品质的无损快速检测。方法以北京通州产红灯樱桃、黄玉樱桃为研究对象,采用便携式线性渐变分光近红外光谱仪采集光谱数据,并采用折光仪测定其可溶性固形物含量;采用偏最小二乘回归结合全交互验证算法将光谱数据与可溶性固形物含量测定值建立定量校正模型,采用外部验证集对模型的预测性能做进一步测试。结果红灯樱桃可溶性固形物含量模型的RC2、RMSEC、RCV2、RMSECV、RPD分别为0.9194、0.79、0.8920、0.92、3.54,黄玉樱桃可溶性固形物含量模型的RC2、RMSEC、RCV2、RMSECV、RPD分别为0.8618、0.76、0.8246、0.86、2.70;两种樱桃可溶性固形物含量合并模型的RC2、RMSEC、RCV2、RMSECV、RPD分别为0.9125、0.81、0.8946、0.89、3.38。结论基于便携式线性渐变分光近红外光谱仪数据所建校正模型具有较好的准确度,可满足樱桃可溶性固形物含量的无损快速检测需求。 展开更多
关键词 樱桃 可溶性固形物含量 线性渐变分光 定量校正模型
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近红外光谱法快速检测毛/涤混纺面料中的毛含量 被引量:11
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作者 刘荣欣 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2015年第12期52-56,共5页
为提高纺织面料成分的检测速度和分析精度,文章以80个纯羊毛、80个纯涤纶、150个毛/涤混纺样品为研究对象,建立近红外光谱图库,选用均值中心化、Savitzky-Golay导数、Savitzky-Golay平滑、多元散射校正光谱预处理方法,然后结合偏最小二... 为提高纺织面料成分的检测速度和分析精度,文章以80个纯羊毛、80个纯涤纶、150个毛/涤混纺样品为研究对象,建立近红外光谱图库,选用均值中心化、Savitzky-Golay导数、Savitzky-Golay平滑、多元散射校正光谱预处理方法,然后结合偏最小二乘法建立PLS定量校正模型。为验证模型的实用性,对50个毛/涤样品进行了预测。检测结果显示:毛含量的预测平均绝对误差(MAE)为1.036 4%,预测标准差(RMSE/SEP)为0.695 4%,该研究为近红外光谱分析快速检测混纺织物纤维含量及纺织应用领域提供了重要依据。 展开更多
关键词 近红外光谱法 毛/涤混纺样品 偏最小二乘法 定量校正模型
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基于NIR光谱的固体推进剂代用料混合特性 被引量:7
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作者 程士超 蔺向阳 +1 位作者 李燕 菅桂星 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期373-377,共5页
建立了AOTF近红外光谱仪检测固体推进剂中多固体组分混合的方法,以PVB、MA、Al粉三固体组分在水中的混合为基础,扫描样品得到近红外光谱,经平滑、均值归一化、标准归一化(SNV)、基线校正和一阶、二阶导数预处理后,用偏最小二乘法(PLS)... 建立了AOTF近红外光谱仪检测固体推进剂中多固体组分混合的方法,以PVB、MA、Al粉三固体组分在水中的混合为基础,扫描样品得到近红外光谱,经平滑、均值归一化、标准归一化(SNV)、基线校正和一阶、二阶导数预处理后,用偏最小二乘法(PLS)、交互验证建立3种组分的定量校正模型。结果表明,不同预处理方法对结果影响不一,其中使用SNV预处理消除了光谱散射对结果的影响,得到的各组分定量校正模型最优。3种组分中,定量校正模型决定系数均在0.95以上,以MA的模型决定系数最大,为0.991 377,对近红外光谱本身没有特殊吸收的组分Al粉,也得到了很好的定量校正模型,模型决定系数达到0.984 637。3种组分的定量校正模型对未知样品进行预测时,绝对误差均小于1%。因此,可用近红外光谱分析法对多固体组分的混合进行测试。 展开更多
关键词 近红外光谱 固体推进剂 组分混合 定量校正模型
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