北京市自然科学基金(4073031)
- 作品数：20 被引量：100H指数：6
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- 基于近红外光谱的微量成分(毒死蜱)检测技术研究被引量：5
- 2008年
- 基于近红外光谱方法对测定溶液中微量毒死蜱的应用情况进行了研究，选择了两组不同背景的液体样本，对混合溶液中的有机磷农药应用近红外光谱法进行微量检测。选取溶液光谱的有效谱段，采用二阶导数＋17点平滑和一阶导数＋21点平滑预处理方法和最小二乘定量分析方法，对样品进行定量分析。结果表明，在两种背景下，近红外光谱法对分析混合溶液中的毒死蜱含量在3～10mg／kg之间的溶液样本取得了良好的测量效果。
- 刘翠玲隋淑霞吴静珠孙晓荣
- 关键词：近红外光谱有机磷农药毒死蜱
- 基于近红外光谱的淀粉含水量快速检测研究被引量：3
- 2011年
- 运用近红外光谱分析技术检测淀粉的含水量,收集了国内常用的不同种类的淀粉,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用偏最小二乘法(PLS)进行定量分析研究。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关系数R2达0.9912,预测均方根误差RMSEP为0.0784,偏差为0.132。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测淀粉含水量是可行的。
- 孙晓荣刘翠玲吴静珠董秀丽吴胜男
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法淀粉含水量
- 近红外光谱技术用于菠菜中毒死蜱残留的定量分析研究被引量：6
- 2008年
- 本实验基于近红外光谱方法对菠菜中农药残留量定量分析情况进行研究,前期实验通过模拟果蔬成分背景,配制了37个有机磷农药毒死蜱浓度为0.005～0.1mg/kg的模拟混合液体样本;后期对经化学处理后的毒死蜱浓度在0.1～3.65mg/kg的36个菠菜萃取液体样品进行定量分析研究。结果表明,近红外光谱法对分析模拟溶液中的毒死蜱及菠菜萃取溶液中的毒死蜱样本均取得良好的预测效果。
- 刘翠玲隋淑霞孙晓荣吴静珠
- 关键词：近红外光谱农药残留量毒死蜱菠菜
- 微量农药溶液近红外光谱PLS模型的不同预处理方法对比研究被引量：5
- 2012年
- 比较了常用的多种预处理方法对近红外光谱技术(NIR)检测微量农药溶液含量的影响,使用偏最小二乘法(PLS)分别对各预处理方法处理后的数据建立了数学模型,利用两种不同农药初步探讨了数据量对PLS建模结果的影响。结果表明:矢量归一化(SNV)对26个微量毒死蜱溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9957,RMSECV=0.182,预测集参数为R=0.9992,RMSEP=0.0802;减去一条趋势线对20个微量炔螨特溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9925,RMSECV=0.649,预测集参数为R=0.9952,RMSEP=0.646。26个样本的微量毒死蜱溶液PLS建模结果优于20个样本的微量炔螨特溶液。
- 索少增刘翠玲吴静珠孙晓荣吴胜男
- 关键词：近红外光谱预处理偏最小二乘毒死蜱炔螨特
- 近红外光谱技术检测溶液中毒死蜱含量试验被引量：16
- 2009年
- 用近红外光谱（NIR）方法对溶液中极微量毒死蜱进行了测定,通过模拟蔬果成分背景,配制了47个混合液样本,其中37个样本为含有质量比为0.005~0.100 mg/kg毒死蜱的混合液样本,用于定量分析,同时10个不含农药的混合液样本,用于聚类分析。结果表明,近红外光谱法对混合溶液中质量比在0.008~0.090 mg/kg之间的毒死蜱取得良好的检测效果。
- 刘翠玲隋淑霞吴静珠孙晓荣
- 关键词：近红外光谱有机磷农药毒死蜱聚类分析
- BP神经网络在ATR-FTIR技术微量农药溶液检测中的应用被引量：1
- 2011年
- 利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)技术分别对毒死蜱、炔螨特的微量溶液进行了检测,采用差谱、基线校正和矢量归一化对谱图进行预处理,利用BP神经网络分别使用自适应调整学习率并附加动量因子的梯度下降反向传播算法训练函数和SCG反向传播算法训练函数建立了毒死蜱和炔螨特农药溶液的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析.毒死蜱溶液模型的分析结果为:R=0.998 6,RMSEC=0.100 0,RMSEP=0.220 1;炔螨特溶液模型的分析结果为:R=0.997 4,RMSEC=0.391 8,RMSEP=0.624 1.结果表明,BP神经网络结合ATR-FT-IR技术检测微量农药溶液含量具有快速、精度高、泛化能力强的优点,可用于农药溶液含量的快速、准确鉴定.
- 刘翠玲索少增吴静珠孙晓荣吴胜男苏淼
- 关键词：BP神经网络ATR-FTIR农药残留毒死蜱炔螨特
- SVM方法在淀粉分类问题中的应用被引量：5
- 2011年
- 采用不同品牌的马铃薯淀粉和玉米淀粉共计49个样品,运用VERTEX70进行光谱扫描,在不同光谱范围内,通过对原始光谱进行不同的预处理,得到淀粉样品的近红外光谱数据。在Matlab6.5仿真环境下,采用SVM工具包实现对样品数据的训练和预测,选取不同的核函数和惩罚因子C,可以准确地将淀粉进行分类。实验结果表明,利用近红外技术结合支持向量机对淀粉类别进行判别是可行的。
- 孙晓荣刘翠玲吴静珠董秀丽韩明璐
- 关键词：支持向量机淀粉近红外光谱
- 近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质被引量：7
- 2010年
- 提出一种基于近红外光谱技术和聚类分析法对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别的方法,研究了近红外光谱结合聚类分析法快速鉴别淀粉种类的可行性.采集样品在12 500~4 000cm-1范围内的近红外漫反射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.光谱经一阶导数预处理后,采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类,分类准确率达到100%.同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,经实验得出预测准确率也是100%.实验结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法.
- 孙晓荣刘翠玲吴静珠方平李慧
- 关键词：近红外光谱聚类分析淀粉
- 基于近红外的蔬菜农残快速定性检测技术研究被引量：7
- 2010年
- 将基于统计学理论的支持向量机(SVM)和近红外光谱(NIR)技术相结合,用于蔬菜上有机磷农药残留的快速检测分析。实验以蔬菜上常用的毒死蜱农药为分析对象,配制了浓度为0.005～5mg/kg共86个模拟的蔬菜农残样品,分别采用含量梯度法和Kennard-Stone法挑选训练集样品,以0.05mg/kg为检测阈值,建立基于样品近红外光谱的支持向量机定性识别模型,通过对惩罚参数的调整取得了满意的鉴别效果,为实现对蔬菜上的农药残留分析进行快速检测提供了一条可能的途径。
- 吴静珠李慧刘翠玲王克栋
- 关键词：近红外光谱支持向量机农药残留
- 基于近红外无损快速检测淀粉品质的研究被引量：3
- 2011年
- 实验选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用近红外光谱分析中的聚类分析法和偏最小二乘法(PLS)分别进行了定性和定量分析研究。结果表明,采用聚类分析法可准确地将样品分为两类,同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,预测准确率达90%以上。采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关性较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求。
- 孙晓荣刘翠玲吴静珠李昂
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法马铃薯淀粉玉米淀粉
