介绍了激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术、主元分析(principal component an alysis,PCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法的基本原理。对Pb元素特征谱线附近的36个维度进行主成分信息提取...介绍了激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术、主元分析(principal component an alysis,PCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法的基本原理。对Pb元素特征谱线附近的36个维度进行主成分信息提取,对36维波长数据压缩到2维后,采用每个样品的20个脉冲的主元分数进行偏最小二乘拟合,对数据进行平均处理后,拟合结果质量较高,拟合系数平方的值从0.49810提高到0.97000;残差平方和从0.72529下降到1.36366*10^(-4)。PCA法可以有效的缩减具有一定相关性的样本数据空间,对于数据维度较大的数据处理能显著提升效率,再结合PLS法拟合压缩后的主元,实验结论得出PLS适合用于LIBS定量分析。展开更多
利用氢核磁共振(1H nuclear magnetic resonance,1H NMR)谱图结合正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)法对油菜蜂蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜进行判别分析。采集了303个油菜蜜样品和180个按照不同比例配制的果葡糖浆掺假...利用氢核磁共振(1H nuclear magnetic resonance,1H NMR)谱图结合正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)法对油菜蜂蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜进行判别分析。采集了303个油菜蜜样品和180个按照不同比例配制的果葡糖浆掺假蜂蜜样品的1H NMR谱图,并对油菜蜜主要糖类成分和部分低含量化合物进行了信号归属。采用OPLS对训练集数据进行分析,建立蜂蜜果葡糖浆掺假判别模型。通过排列实验法对模型进行可靠性检验。结果显示,油菜蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜样品在OPLS得分图中能明显区分。训练集和测试集样品的总体判别正确率分别为98.40%和98.24%。因此,1H NMR与OPLS相结合可以实现油菜蜜中果葡糖浆掺假的快速鉴别。该方法是基于对蜂蜜成分的整体分析,避免了仅仅分析个别成分指标的检验方法中存在的缺陷,为蜂蜜质量监控提供了一种新思路。展开更多
目的建立热裂解-气相色谱-质谱法(pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry,Py-GC-MS)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)鉴别地理标志产品镇江香醋的方法。方法利用Py-GC/MS采集106个食醋样本的总离子流图,挑选21个...目的建立热裂解-气相色谱-质谱法(pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry,Py-GC-MS)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)鉴别地理标志产品镇江香醋的方法。方法利用Py-GC/MS采集106个食醋样本的总离子流图,挑选21个共有峰,并通过美国国家标准与技术研究院质谱数据库(National Institute of Standards and Technology Mass Spectral Database,NIST MS)对其进行定性分析。21个共有峰的峰面积组成样品的基本矢量数据,经标准化处理后,通过“去N法”筛选模型特征变量,并利用经典的PLS算法构建地理标志产品镇江香醋鉴别模型。结果模型验证结果显示:建模集食醋样品(71个)的正确识别率为94.4%,验证集食醋样品(106个样品)的正确识别率为96.2%,表现出较高的准确性和稳定性。结论本研究提供了一种简便、可靠的地理标志产品镇江香醋鉴别方法,具有较高的应用价值。展开更多
文摘介绍了激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术、主元分析(principal component an alysis,PCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法的基本原理。对Pb元素特征谱线附近的36个维度进行主成分信息提取,对36维波长数据压缩到2维后,采用每个样品的20个脉冲的主元分数进行偏最小二乘拟合,对数据进行平均处理后,拟合结果质量较高,拟合系数平方的值从0.49810提高到0.97000;残差平方和从0.72529下降到1.36366*10^(-4)。PCA法可以有效的缩减具有一定相关性的样本数据空间,对于数据维度较大的数据处理能显著提升效率,再结合PLS法拟合压缩后的主元,实验结论得出PLS适合用于LIBS定量分析。
文摘利用氢核磁共振(1H nuclear magnetic resonance,1H NMR)谱图结合正交偏最小二乘(orthogonal partial least squares,OPLS)法对油菜蜂蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜进行判别分析。采集了303个油菜蜜样品和180个按照不同比例配制的果葡糖浆掺假蜂蜜样品的1H NMR谱图,并对油菜蜜主要糖类成分和部分低含量化合物进行了信号归属。采用OPLS对训练集数据进行分析,建立蜂蜜果葡糖浆掺假判别模型。通过排列实验法对模型进行可靠性检验。结果显示,油菜蜜和果葡糖浆掺假蜂蜜样品在OPLS得分图中能明显区分。训练集和测试集样品的总体判别正确率分别为98.40%和98.24%。因此,1H NMR与OPLS相结合可以实现油菜蜜中果葡糖浆掺假的快速鉴别。该方法是基于对蜂蜜成分的整体分析,避免了仅仅分析个别成分指标的检验方法中存在的缺陷,为蜂蜜质量监控提供了一种新思路。
文摘目的建立热裂解-气相色谱-质谱法(pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry,Py-GC-MS)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)鉴别地理标志产品镇江香醋的方法。方法利用Py-GC/MS采集106个食醋样本的总离子流图,挑选21个共有峰,并通过美国国家标准与技术研究院质谱数据库(National Institute of Standards and Technology Mass Spectral Database,NIST MS)对其进行定性分析。21个共有峰的峰面积组成样品的基本矢量数据,经标准化处理后,通过“去N法”筛选模型特征变量,并利用经典的PLS算法构建地理标志产品镇江香醋鉴别模型。结果模型验证结果显示:建模集食醋样品(71个)的正确识别率为94.4%,验证集食醋样品(106个样品)的正确识别率为96.2%,表现出较高的准确性和稳定性。结论本研究提供了一种简便、可靠的地理标志产品镇江香醋鉴别方法,具有较高的应用价值。
