蚕茧近红外反射（NIR）光谱的模式识别──Ⅰ．对雌雄鲜茧、死笼茧的非破坏性识别

探讨了利用蚕茧近红外反向光谱识别雌雄茧、死笼茧的方法及可行性。采用６２５０型近红外光谱分析仪,从波长６８０ｎｍ到１２３５ｎｍ对２０５颗鲜茧做了非破坏性扫描测试,用逐步判别方法从一、二阶导数光谱数据中抽取特征向量,以此特征向量建立Ｂａｙｅｓ差别函数,对３７５个检验样本进行识别,其符合率达９５．７％,该方法明显优于以茧的重和大小差别雌雄的方法。实验结果还表明,雌雄茧近红外反射光谱的差别,主要是由于蚕肾     

蚕茧近红外反射（NIR）光谱的模式识别──Ⅰ．对雌雄鲜茧、死笼茧的非破坏性识别

探讨了利用蚕茧近红外反射光谱识别雌雄茧、死笼茧的方法及可行性。采用６２５０型近红外光谱分析仪,从波长６８０ｎｍ到１２３５ｎｍ对２０５颗鲜茧做了非破坏性扫描测试,用逐步判别方法从一、二阶导数光谱数据中抽取特征向量,以此特征向量建立Ｂａｙｅｓ判别函数,对３７５个检验样本进行识别,其符合率达９５．７％,该方法明显优于以茧的重量和大小判别雌雄的方法。实验结果还表明,雌雄茧近红外反射光谱的差别,主要是由于蚕蛹性质不同所致,而与茧层的关系不大。     

肉类及肉制品中动物源性成分鉴别方法研究进展

肉类掺假问题直接影响着人类健康、公共卫生安全以及社会稳定等方面,成为当今食品安全热点话题之一,因此,高效、精确的肉类及肉制品中动物源性成分的检测鉴定势在必行。基于此,主要介绍了对于动物源性成分检测及鉴别的不同研究方法,分析了利弊,并对后续肉类及肉制品中动物源性成分的鉴别方法的研发方向进行了展望,以期为此领域提供资料性参考。     

近红外光谱测定小麦粉常规营养成分的模型优化

目的：应用近红外光谱（NIR）结合偏最小二乘法（PLS）建立小麦粉常规营养成分蛋白质、水分和脂肪的含量预测模型,并选择最佳模型。方法：收集117份小麦粉样品的近红外光谱,化学法测定蛋白质、水分和脂肪的含量,利用主成分分析（PCA）随机分组,81份样品用于构建模型、36份样品用作验证模型的预测能力。探讨波长范围和光谱预处理方法对所建模型预测能力的影响。结果：3个营养成分预测能力最好的模型分别是：对于蛋白质,预处理采用矢量归一化（SNV）,波长选取7 505.9~5 446.2 cm-1和4 605.4~4 242.8 cm-1,预测模型的RPD值是7.02;对于水分,无预处理,波长选择全谱12 800~3 960 cm-1,模型的RPD值是6.83;对于脂肪,无预处理,波长在9 000~4 000 cm-1,模型的RPD值是5.06。结论：近红外光谱法可以实现对小麦粉常规营养成分的快速预测,通过选择波长范围和光谱预处理方法可以显著提高模型的预测能力。     

基于近红外光谱法的枳实含量测定北大核心CSCD

本文应用近红外漫反射光谱法快速测定枳实中辛弗林与醇浸出物的含量。采用高效液相色谱法测定辛弗林的含量,以热浸法测定醇浸出物的含量,运用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立枳实中辛弗林与醇浸出物的定量分析模型。并用未知样品验证该模型。结果表明辛弗林与醇浸出物的定量分析模型的内部交叉验证相关系数(R2)分别为0.98052、0.98489,校正均方差(RMSEC)分别为0.00915、0.153,预测均方差(RMSEP)分别为0.0119、0.188,验证集的预测相关系数(r)分别为0.9106、0.9484。该方法简便、快速、准确,可用于枳实中辛弗林与醇浸出物含量的快速测定。     

稀土卟啉近红外发光配合物在生命科学领域中的应用研究进展

稀土近红外发光材料具有独特的光物理性质,如发光谱带窄、较大的Stock位移、荧光寿命长可达毫秒级等,在医学诊断和成像、免疫分析等热门领域具有重大的应用前景。但由于跃迁选择定则,稀土离子本身的吸收系数较小,需要用特定的生色团对其进行敏化,以增强其发光性能。在众多生色团中,卟啉化合物由于其激发态能级与近红外发光的稀土离子能级较为匹配,可以较好的敏化稀土离子,获得较高的近红外发光效率,因此,近年来受到了极大的关注。本文总结了近年来近红外发光卟啉稀土配合物在生命科学领域中的应用研究进展,并对其发展前景进行了展望。     

半导体型单壁碳纳米管用于近红外二区(NIR-Ⅱ)深层组织光声成像

传统光声成像外源对比剂的光吸收主要集中在可见光区和传统近红外区(NIR,750～900 nm),开发具有更高光学组织穿透能力的近红外二区(NIR-Ⅱ,1 000～1 700 nm)光吸收外源对比剂对活体深层组织光声成像具有重要意义。本文中,作者选取了光吸收峰在1 000 nm左右的半导体型单壁碳纳米管为近红外二区光学吸收外源对比剂,测试了其在近红外二区激光激发下能够产生较强的光声效应。进一步地,作者通过将该纳米材料包埋在仿体组织的不同深度的位置,获得了仿体组织的深层光声成像,成像深度可达1.5 cm。试验结果表明,具有近红外二区光吸收能力的半导体型单壁碳纳米管在活体深层组织光声成像中有很大的应用潜力。     

印度犀牛角的化学成分分析

本文以印度犀牛角为主要研究对象,利用傅里叶变换红外光谱仪、X射线荧光光谱仪、全自动氨基酸分析仪分析其红外光谱、化学成分等特征,旨在为犀牛角替代品、人工合成品的研究提供部分基础数据。结果表明：红外光谱中氨基酸、磷脂酸、牛磺酸等相关的吸收峰明显;犀牛角主要的无机成分为CaO、Fe₂O₃、K₂O、ZnO、SiO₂等;氨基酸含量为481.01 mg/g,药用氨基酸含量丰富,氨基酸组成与标准蛋白的贴近度为0.74。结果表明犀牛角具有较高的营养价值。     

落叶阔叶林反照率的时间变化与影响因素

反照率原位测量对生态系统能量收支及其遥感应用至关重要,但目前坡面地形反照率的测量方式有局限且可见光与近红外波段反照率时间变化的差异尚不清楚。本研究以东北地区帽儿山森林生态站的落叶阔叶林为例,探究入射和反射太阳辐射(SR,300～2800 nm)、光合有效辐射(PAR,400～700 nm)、近红外辐射(NIR,700～2800 nm)的反照率时间变化特征及其影响因子,同时分析了两种辐射表安装方式反照率的差异。结果表明: 晴天SR和NIR反照率日变化呈上下午不对称的U型曲线,但PAR从早到晚递增;阴天反照率均先急剧下降后趋于稳定。平行于坡面测量增大了反照率的日均值,但缓和了SR、NIR反照率日不对称的现象。从整个生长季来看,SR、NIR与PAR反照率水平测量时最大值分别为0.16、0.27和0.11,最小值分别为0.07、0.11和0.03。SR和NIR反照率季节变化均为先增大后减小(7月为峰值),PAR则相反,SR反照率主要受NIR而不是PAR控制。各波段反照率季节变化的影响因子按照贡献率排序为宽带归一化植被指数(61.7%～78.5%,可表征叶面积指数)>太阳高度角(15.4%～36.9%)>晴空指数(0.4%～36.9%)。     

近红外光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量北大核心CSCD

应用近红外漫反射光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量。运用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立不同产地女贞子中特女贞苷含量的定量校正模型。特女贞苷的定量校正模型内部交叉验证决定系数(R2)为0.98075,校正均方根偏差(RMSEC)为0.216,预测均方根偏差(RMSEP)为0.223,交互验证均方根偏差(RMSECV)为0.52276。该方法具有简便快速,准确无损,可用于女贞子中特女贞苷含量的快速测定。