应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷含量测定的新方法.首先采用Kernard-Stone法对训练集样本和预测集样品进行分类,然后应用组合的间隔偏最小二乘法(Synergy interval partial least s...应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷含量测定的新方法.首先采用Kernard-Stone法对训练集样本和预测集样品进行分类,然后应用组合的间隔偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares,siPLS)对所得近红外透射光谱进行有效谱段范围的选择以及二者定量校正模型的建立,并对光谱预处理方法进行了详细的讨论.所建立的总氮和栀子苷校正模型的预测相关系数(R)分别为0.999和0.708;交叉验证误差均方根(RMSECV)均为0.023;预测误差均方根(RMSEP)分别为0.074和0.159;预测结果表明,本实验所建方法快速、无损且可靠,可推广并应用于中药注射液中间体的在线质量控制.展开更多
利用傅里叶近红外光谱(FT-NIRS)测定了苹果的硬度。通过使用几种基于遗传算法和间隔偏最小二乘法的特征波长选取方法,包括动态向后间隔偏最小二乘(dynamic backward version of interval PLS,dynamic biPLS)、动态向后间隔偏最小二乘结...利用傅里叶近红外光谱(FT-NIRS)测定了苹果的硬度。通过使用几种基于遗传算法和间隔偏最小二乘法的特征波长选取方法,包括动态向后间隔偏最小二乘(dynamic backward version of interval PLS,dynamic biPLS)、动态向后间隔偏最小二乘结合遗传算法(dynamic biPLS & GA-PLS)和反复的遗传算法(iterative GA-PLS),分析了苹果硬度的特征波长。结果表明,运用遗传算法和间隔偏最小二乘选择特征波长后,不但可以降低模型的复杂度,同时能够达到提高模型预测精度的效果。在此基础上,研究分析了苹果硬度特征波长的物理化学意义。由于果胶是在苹果成熟过程中一种和硬度有很大关联的物质,通过比较苹果硬度的特征波长和果胶的特征吸收峰,发现两者具有有很好的一致性。因此,采用遗传算法和间隔偏最小二乘法得到的苹果硬度的特征波长能够反映果胶的吸收信息,从而解释了近红外技术检测苹果硬度的机理。展开更多
在大豆油脂过氧化值近红外光谱分析中,利用间隔偏最小二乘法(interval partial least square,iPLS)实现油脂光谱特征波段选择。分别将全谱波段以10个数据点间隔和20个数据点间隔分成若干个小波段,然后对全谱和每个小波段分别用PLS回归建...在大豆油脂过氧化值近红外光谱分析中,利用间隔偏最小二乘法(interval partial least square,iPLS)实现油脂光谱特征波段选择。分别将全谱波段以10个数据点间隔和20个数据点间隔分成若干个小波段,然后对全谱和每个小波段分别用PLS回归建模,用预测残差平方和(predicted residual sum of squares,PRESS)对模型进行评价。结果表明:经过特征波段选择后,50个波长点模型的决定系数、预测误差均方根、相对误差均值分别为0.9791、0.0513和2.12%,有效地减少建模的变量数,预测精度得到提高。展开更多
文摘应用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法,建立了中药清开灵注射液中间体总氮和栀子苷含量测定的新方法.首先采用Kernard-Stone法对训练集样本和预测集样品进行分类,然后应用组合的间隔偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares,siPLS)对所得近红外透射光谱进行有效谱段范围的选择以及二者定量校正模型的建立,并对光谱预处理方法进行了详细的讨论.所建立的总氮和栀子苷校正模型的预测相关系数(R)分别为0.999和0.708;交叉验证误差均方根(RMSECV)均为0.023;预测误差均方根(RMSEP)分别为0.074和0.159;预测结果表明,本实验所建方法快速、无损且可靠,可推广并应用于中药注射液中间体的在线质量控制.
文摘在大豆油脂过氧化值近红外光谱分析中,利用间隔偏最小二乘法(interval partial least square,iPLS)实现油脂光谱特征波段选择。分别将全谱波段以10个数据点间隔和20个数据点间隔分成若干个小波段,然后对全谱和每个小波段分别用PLS回归建模,用预测残差平方和(predicted residual sum of squares,PRESS)对模型进行评价。结果表明:经过特征波段选择后,50个波长点模型的决定系数、预测误差均方根、相对误差均值分别为0.9791、0.0513和2.12%,有效地减少建模的变量数,预测精度得到提高。
