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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
程士超 李丹 张求慧 黄安民
为了提供识别花梨木品种的新思路和新方法，采用红外光谱分析方法，对越柬紫檀、刺猬紫檀、印度紫檀、大果紫檀、鸟足紫檀５种花梨木的一维红外光谱（ＦＴＩＲ）、二阶导数光谱（ＳＤＩＲ）、二维相关红外光谱（２ＤＩＲ）进行对比分析。结果表明：１）在ＦＴＩＲ谱图中，５种花梨木在７８１ ｃｍ－１处的差异可以把越柬紫檀和刺猬紫檀与其他３种花梨木区分开；２）在ＳＤＩＲ谱图中，刺猬紫檀在１ １７９ ｃｍ－１处存在１个吸收峰；大果紫檀在７８１ ｃｍ－１处存在吸收峰；鸟足紫檀在１ ３５１、１ ２９９、１ １４７、１ １３１、９３８ ｃｍ－１处都有明显的吸收峰，而印度紫檀没有吸收峰；３）在２ＤＩＲ谱图中，１ １００、１ １．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄安民 江泽慧 李改云
该文用近红外光谱法对毛竹和杉木的木质素含量进行了快速测定.首先依据常规湿化学方法测定了54个毛竹和48个杉木样品的木质素含量,用近红外光谱仪采集相应的光谱,对原始光谱进行平滑预处理和二阶微分处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立了相应的校正模型和预测模型.结果表明,毛竹和杉木木质素含量预测模型的相关系数R分别为0·97和0·90;预测标准误差SEP分别为0·65和0·28·将毛竹和杉木样品混合,建立的混合分析模型,R为0·98,SEP为0·83·结果表明,近红外光谱法可以快速预测杉木和毛竹中的木质素含量.
关键词：
近红外光谱 木质素 毛竹 杉木
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
杨翠玲 陈文杰 赵兴忠 田建华 李殿荣
应用近红外光谱技术(NIRS)对油菜种子9种主要品质参数进行了分析研究,并建立了数学模型。内部交叉验证结果表明,油菜种子油酸、亚油酸、亚麻酸、芥酸和饱和脂肪酸的决定系数R2分别为98．97％, 93．02％,86．49％,99．53％和84．78％,均方差分别为2．20,1．12,0．46,1．51和0．29;油菜种子含水量、含油量、硫苷和蛋白质含量的R2分别为99．64％,98．91％,82．46％-98．40％和89．32％,均方差分别为0．23,0．39,2．59- 13．50和0．74。对于含量较小而极差较大的硫苷采用分段建模,可提高分析结果的准确性。外部检验结果表明:各参数近红外预测...
[期刊] 林业科学
[作者]
朱翰文 杜官本 杨忠 吕斌 卢胜高
【目的】基于近红外光谱分析技术,判别纤维板生产过程中施胶量高低,为施胶工艺阶段提供技术支撑。【方法】以桉木纤维为研究对象,以脲醛树脂胶黏剂施胶量高低为判别指标,对同一批桉木纤维,控制含水率5%左右,建立施胶量为无(0%)、低(3%)、中(12%)、高(20%) 4种类别的近红外光谱偏最小二乘法回归模型(PLS),采用PLS-DA法判别施胶量高低,探究光谱采集方式(施胶纤维运动或静态状态)、施胶后纤维陈放时间对模型判别准确性的影响。【结果】1)随着施胶量增加,近红外光谱吸光度增大,PCA分析可区分无、低、中、高4种施胶量类别的桉木纤维; PLS-DA法能够建立相关性好、准确性高的近红外光谱模型,对未知样品的判别正确率达100%; 2)静态或动态光谱采集方式不会影响模型建立,对未知样品的判别正确率达100%;施胶后纤维陈放时间对近红外光谱影响很大,施胶后长时间陈放的纤维几乎不能正确判别施胶量高低。【结论】不同施胶量桉木纤维对近红外光谱的吸光度不同,PLS-DA法可准确判别桉木纤维施胶量高低;样品处于静止或运动状态均不影响模型建立和判别的准确性,可为在线识别纤维施胶量提供一定思路。
关键词：
桉木纤维 纤维板 施胶量 近红外光谱
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵海燕 郭波莉 魏益民 张波 孙淑敏 严军辉 张磊
【目的】对不同产地来源小麦的近红外光谱进行判别分析,为小麦的产地鉴别提供一种新方法。【方法】应用近红外光谱分析仪检测2007/2008年度和2008/2009年度中国小麦主产区河北省、河南省、山东省和陕西省共240份小麦籽粒样品,对近红外光谱数据分别进行均值标准化、一阶求导和多元散射校正(MSC)处理后,利用偏最小二乘判别分析法(DPLS)分析预处理后的数据。【结果】2007/2008年度小麦籽粒样品总体正确判别率为87.5%,2008/2009年度样品总体正确判别率为91.7%;用2007/2008年度样品所建模型来预测2008/2009年度的样品,结果总体正确判别率为48.3%;两年样品混...
关键词：
小麦 产地 近红外光谱 DPLS
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李杰 李蒙 傅童成 徐强 肖晶 易自力 王晓玉
为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度)，以采集的126份种质资源为材料，分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱，基于不同组合方式优化光谱及原始光谱，结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型，筛选针对7个品质指标的双重优化模型，基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性，且大致呈正态分布，符合近红外建模的要求；基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异，其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27，决定系数(R_C~2)为0.99；交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77，决定系数(R~2_(CV))为0.97，预测集的相对分析误差为5.07，相关系数(R_V~2)为0.88；基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异，模型的RMSEC为0.14～10.20,R_C~2为0.98～0.99,RMSECV为0.28～19.46,R~2_(CV)为0.94～0.98,R_V~2为0.87～0.98，相对分析误差(RPD)为4.84～15.65；表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质，且具有较高的稳定性；通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估，发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布，其利用潜力分数的均值为54.4，一级种质资源4个，二级种质资源40个，三级种质资源63个，四级种质资源14个，五级种质资源5个。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李杰 李蒙 傅童成 徐强 肖晶 易自力 王晓玉
为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度)，以采集的126份种质资源为材料，分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱，基于不同组合方式优化光谱及原始光谱，结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型，筛选针对7个品质指标的双重优化模型，基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性，且大致呈正态分布，符合近红外建模的要求；基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异，其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27，决定系数(R_C~2)为0.99；交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77，决定系数(R~2_(CV))为0.97，预测集的相对分析误差为5.07，相关系数(R_V~2)为0.88；基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异，模型的RMSEC为0.14～10.20,R_C~2为0.98～0.99,RMSECV为0.28～19.46,R~2_(CV)为0.94～0.98,R_V~2为0.87～0.98，相对分析误差(RPD)为4.84～15.65；表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质，且具有较高的稳定性；通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估，发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布，其利用潜力分数的均值为54.4，一级种质资源4个，二级种质资源40个，三级种质资源63个，四级种质资源14个，五级种质资源5个。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
申云霞 赵艳丽 张霁 李涛 刘鸿高 王元忠
采用傅里叶红外光谱仪采集58份巨大口蘑样品的红外光谱,对光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,进行判别分析.结果表明,样品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有2295、2851、1652、1149、1075、1030、995和807 cm-1.在500-3000cm-1波段范围内,用原始光谱结合标准正态变量校正法,能够对野生和栽培样品菌盖和菌柄校正集、预测集的样品进行正确识别.表明用傅里叶红外光谱法结合判别分析法对野生和栽培巨大口蘑进行鉴别,方法简便,结果可靠.
关键词：
巨大口蘑 傅里叶红外光谱 判别分析
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
鄂爽 巴浩楠 马瑞洁 陈东雨 刘璐 高冬笑 黄顺朝
为深入探讨谷子秸秆热解工艺的过程和机理,采用热重分析仪(TGA)对比分析了谷子秸秆在5个(5,10,15,20,25℃·min-1)不同升温速率下的热解特性,使用Flynn-Wall-Ozawa(FWO)和Kissinger-Akahira-Sunose(KAS)两种方法分别计算了谷子秸秆在13个(15%75%)转化率下的活化能值及其偏差,同时选取不同终止温度(半纤维素反应后、峰值以及纤维素反应后所对应的温度),采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)分析谷子秸秆热解剩余物的有机结构。结果表明:谷子秸秆的热解
[期刊] 草业科学
[作者]
李钰 李欣荣 刘保仓 邓晓裕 郭涛 史艳丽 年芳 李飞 许辉 徐国延 王新基
本研究旨在利用近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy，NIRS)构建茴香秸秆营养成分预测模型。于甘肃省民勤县采集109份茴香秸秆样品，使用近红外光谱仪扫描样品得到吸光度值，分别测定其干物质（dry matter，DM）、粗蛋白质（crude protein，CP）、有机物（organic matter，OM）、中性洗涤纤维（neutral detergent fiber，NDF)）、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber，ADF）、粗脂肪（ether extract，EE）和粗灰分（crude ash，Ash）含量；运用改良偏最小二乘法（Modified partial least square，MPLS）分别构建各营养成分预测模型并进行外部验证。研究结果表明：茴香秸秆中DM、CP、OM、NDF、ADF和Ash含量的预测决定系数(coefficient of determination for validation，RSQ)为0.853～0.951，外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation，RPD)为2.574～4.239，模型的预测能力良好，可用于实际检测；而EE含量的RSQ和RPD分别为0.806和2.259，定标模型只能用于样品的粗略筛选。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
郭伟 牛晓霆 李伟 王逢瑚 蔡英春
为了提升传统烫蜡工艺处理后木材的表面性能，采用３种质量分数（０．５％、１．０％、２．０％）的纳米ＺｎＯ分别对烫蜡原料蜂蜡进行共混改性，并按照传统烫蜡工艺对缅甸花梨木试件进行表面改性蜂蜡烫蜡处理。采用扫描电子显微镜和能谱仪对处理材的微观形貌及纳米材料分散情况进行表征，通过分析处理材表面的耐紫外老化性、疏水性及抗菌性，探讨不同纳米ＺｎＯ含量对烫蜡后木材表面性能的影响。结果表明：经纳米ＺｎＯ改性蜂蜡烫蜡后的木材表面的颜色稳定性、疏水性和抗菌性均得到了明显改善。质量分数为１％的纳米ＺｎＯ改性蜂蜡处理材的表面性能最佳；９６ ｈ紫外老化后，其总色差较纯蜂蜡处理材降低了４２％，接触角始终保持在１０２°以上；．．．
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
刘明地 宋萍 王博
运用红外光谱技术结合主成分分析和系统聚类分析快速鉴别大叶三七的产地.利用红外光谱测定了13个不同产地的大叶三七的红外光谱原始数据,对比标准正态变换、一阶导数校正、多元散射校正等常规预处理方法与小波变换处理的降噪效果,得知小波变换处理能大大降低原始红外光谱中的噪音和一些不需要的信息.利用小波变换后的红外光谱的标准化数据实现主成分分析和系统聚类分析来鉴别大叶三七的产地,主成分分析和系统聚类分析结果一致,可将13个不同产地大叶三七分为云贵高原、秦岭以南、秦岭以北等3类,即云南昭通(3号)、山西绵山(6号)、云南文山(11号)聚为一大类;陕西太白山(1号)、青海互助(2号)、云南迪庆(4号)、云南大理(5号)、甘肃麦积山(8号)、湖北神农架(9号)、甘肃六盘山(13号)聚为一大类;安徽黄山(7号)、陕西汉中(10号)、四川马边县(12号)样品聚为一大类.实验结果表明:红外光谱技术结合主成分分析和系统聚类分析可以快速、科学地进行大叶三七的产地鉴别,此法可以为中药材产地鉴别提供参考.
[期刊] 草业科学
[作者]
代露茗 郭涛 李飞 王芳彬 贾倩民 潘发明 张爱文 李发弟
本研究利用近红外光谱(NIRS)技术构建高羊茅(Festuca arundinacea)干草的近红外预测模型，于甘肃省庆阳市采集101份高羊茅样品，将湿化学分析结果和NIRS结合，利用改良偏最小二乘法(MPLS)进行预测模型的建立和验证。最终建立了高羊茅干草干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)、灰分(Ash)这7种营养成分的预测模型，其中建立的CP和DM的预测模型外部验证相对分析误差(RPD)值为3.53和2.55，预测模型的预测效果较好，可以用于实际生产中预测成分含量；OM、 NDF、 ADF、EE和Ash的预测模型RPD值为2.17、2.04、2.06、2.06和2.02，所预测的结果可以作为一些饲料生产中的参考。
[期刊] 草业科学
[作者]
代露茗 郭涛 史艳丽 李飞 贾倩民 王芳彬
无芒雀麦(Bromus inermis)具有丰富的营养价值。近红外光谱技术(NIRS)具有快速、高效和无损等优点，本研究利用NIRS和改良偏最小二乘法(MPLS)，结合湿化学分析方法分析了101份无芒雀麦样品中K、Ca、P、Mg、Fe、Al和Mn元素含量。结果表明：所建立的预测模型中，K、P、Fe和Al的外部验证相对分析误差(RPD)较高，分别为2.60、2.88、4.60和2.68，说明预测准确性较高，可以替代传统分析方法来预测无芒雀麦中K、P、Fe和Al含量；Ca和Mg的RPD值为2.37和2.38，预测精度较弱，能够在样品数量较大时粗略预测含量来进行样品筛选；Mn的RPD值较低，为1.93，预测效果较差，预测值与实测值的误差较大。
关键词：
无芒雀麦 元素含量 NIRS 预测模型
[期刊] 华北农学报
[作者]
赵婷婷 张丽珍 郑淑华 杨良良 冯耐红 刘根科
利用FOSS1241型近红外谷物分析仪对100份黍稷籽粒原样进行光谱扫描,分别采用偏最小二乘法和改进偏最小二乘法两种定标方法,并对原始光谱分别进行不同的预处理,建立了黍稷籽粒淀粉定标模型。试验结果显示:对黍稷籽粒原样扫描的光谱采用偏最小二乘法进行定标,在标准正常化+趋势变化散射处理、采用一阶导数、每隔4点求导、每隔4点作平滑处理的光谱预处理下建立的模型较好。近红外透射光谱分析技术为定量检测黍稷籽粒淀粉总量提供了一种新方法。
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