基于近红外光谱技术,结合不同预处理和特征波长筛选方法,构建小麦专用粉的破损淀粉含量、降落数值、吸水率、稳定时间、拉伸面积、延伸度和最大拉伸阻力的偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)预测模型和总体预测模型,并对模型的预测...基于近红外光谱技术,结合不同预处理和特征波长筛选方法,构建小麦专用粉的破损淀粉含量、降落数值、吸水率、稳定时间、拉伸面积、延伸度和最大拉伸阻力的偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)预测模型和总体预测模型,并对模型的预测能力进行评估。结果表明:去线性趋势(Detrend,DT)是破损淀粉含量和吸水率预测模型的最佳预处理方法,Savitzky-Gloay(SG)卷积平滑是降落数值和拉伸面积预测模型的最佳预处理方法,标准正态变量变换(Standard Normal Variable Transformation,SNV)是延伸度和最大拉伸阻力预测模型的最佳预处理方法。竞争性自适应重加权法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)可有效提高破损淀粉含量、降落数值、吸水率、拉伸面积和最大拉伸阻力预测模型的预测精度,预测决定系数分别为0.9641、0.7140、0.9755、0.9434和0.8283;连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)可有效提高稳定时间和延伸度预测模型的效果,预测决定系数分别为0.7135和0.9530。总体预测模型对稳定时间、拉伸面积和最大拉伸阻力的预测效果均有所提升,剩余预测偏差(Residual Predictive Deviation,RPD)分别从1.86、4.27和2.51提升到2.43、5.26和3.11。综上可知,近红外光谱技术对小麦专用粉品质特性的无损快速检测是有效的、可行的。展开更多
针对现有污水样本快速检测技术存在的不足,以及传统实验室质谱技术无法应用于现场快速检测、检测耗时较长等问题,本文提出了一种基于脉冲直流电喷雾电离质谱(pulsed-DC-ESI-MS)测定生活污水中11种常见毒品(吗啡、甲基苯丙胺、去甲氯胺...针对现有污水样本快速检测技术存在的不足,以及传统实验室质谱技术无法应用于现场快速检测、检测耗时较长等问题,本文提出了一种基于脉冲直流电喷雾电离质谱(pulsed-DC-ESI-MS)测定生活污水中11种常见毒品(吗啡、甲基苯丙胺、去甲氯胺酮、苯丙胺、3,4-亚甲基双氧甲基苯丙胺、可卡因、6-单乙酰吗啡、3,4-亚甲基双氧苯丙胺、苯甲酰爱康宁、氯胺酮、可待因)的快速检测方法。污水样品经浓盐酸调节pH至2,用Oasis PRiME MCX固相萃取柱进行萃取,萃取液经氮吹至近干后用200μL甲醇复溶,涡旋0.5 min;复溶后的样品溶液经0.22μm有机相滤膜过滤后采用pulsed-DC-ESI-MS进行分析。方法学验证结果表明,11种毒品在各自的线性范围内具有良好的线性关系,相关系数(r2)均≥0.9986,检出限(LOD)为0.01~0.5μg/L,定量限(LOQ)为0.05~5μg/L。在低、中、高3个加标水平下,11种毒品的回收率为88.0%~107.6%,日内和日间精密度均≤8.5%。该方法检测速度快,大大提高了检测效率,适用于生活污水中常见毒品的快速检测分析。展开更多
为实现南极磷虾粉中虾青素含量的快速检测,借助计算机视觉和卷积神经网络建立了一种虾粉虾青素含量的测定方法。以70个南极磷虾粉样本,通过高效液相色谱法测定虾青素含量,计算机视觉系统采集图像,将虾青素含量与图像对应组成数据集并对...为实现南极磷虾粉中虾青素含量的快速检测,借助计算机视觉和卷积神经网络建立了一种虾粉虾青素含量的测定方法。以70个南极磷虾粉样本,通过高效液相色谱法测定虾青素含量,计算机视觉系统采集图像,将虾青素含量与图像对应组成数据集并对数据集进行数据增强;使用TensorFlow学习框架构建模型,使用5折交叉验证进行模型调参及评估并选出最优参数模型;随机划分数据集对最优参数模型进行评估,最后随机挑选数据集中的30张图像进行模型验证。结果显示经过交叉验证后的最优参数模型的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为3.59;模型评估阶段,模型重复运行3次,测试集的决定系数(Coefficient of Determination,R2)、均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、RMSE的平均值分别为0.9626、1.49、4.22、2.05。模型验证阶段,模型预测虾青素含量的相对误差介于0.10%~6.46%之间,预测结果与观测值之间偏差较小。因此,该虾青素含量预测模型能够较准确地预测虾青素含量,进而实现虾粉虾青素含量的快速无损检测。展开更多
文摘针对现有污水样本快速检测技术存在的不足,以及传统实验室质谱技术无法应用于现场快速检测、检测耗时较长等问题,本文提出了一种基于脉冲直流电喷雾电离质谱(pulsed-DC-ESI-MS)测定生活污水中11种常见毒品(吗啡、甲基苯丙胺、去甲氯胺酮、苯丙胺、3,4-亚甲基双氧甲基苯丙胺、可卡因、6-单乙酰吗啡、3,4-亚甲基双氧苯丙胺、苯甲酰爱康宁、氯胺酮、可待因)的快速检测方法。污水样品经浓盐酸调节pH至2,用Oasis PRiME MCX固相萃取柱进行萃取,萃取液经氮吹至近干后用200μL甲醇复溶,涡旋0.5 min;复溶后的样品溶液经0.22μm有机相滤膜过滤后采用pulsed-DC-ESI-MS进行分析。方法学验证结果表明,11种毒品在各自的线性范围内具有良好的线性关系,相关系数(r2)均≥0.9986,检出限(LOD)为0.01~0.5μg/L,定量限(LOQ)为0.05~5μg/L。在低、中、高3个加标水平下,11种毒品的回收率为88.0%~107.6%,日内和日间精密度均≤8.5%。该方法检测速度快,大大提高了检测效率,适用于生活污水中常见毒品的快速检测分析。
文摘为实现南极磷虾粉中虾青素含量的快速检测,借助计算机视觉和卷积神经网络建立了一种虾粉虾青素含量的测定方法。以70个南极磷虾粉样本,通过高效液相色谱法测定虾青素含量,计算机视觉系统采集图像,将虾青素含量与图像对应组成数据集并对数据集进行数据增强;使用TensorFlow学习框架构建模型,使用5折交叉验证进行模型调参及评估并选出最优参数模型;随机划分数据集对最优参数模型进行评估,最后随机挑选数据集中的30张图像进行模型验证。结果显示经过交叉验证后的最优参数模型的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为3.59;模型评估阶段,模型重复运行3次,测试集的决定系数(Coefficient of Determination,R2)、均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、RMSE的平均值分别为0.9626、1.49、4.22、2.05。模型验证阶段,模型预测虾青素含量的相对误差介于0.10%~6.46%之间,预测结果与观测值之间偏差较小。因此,该虾青素含量预测模型能够较准确地预测虾青素含量,进而实现虾粉虾青素含量的快速无损检测。
