科研产出
不同年份和产地美味牛肝菌的红外光谱鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶变换红外光谱技术结合多元统计分析建立快速鉴别不同年份、不同产地美味牛肝菌的方法。采集2011年一2014年云南26个不同地区152个美味牛肝菌样品的红外光谱,使用正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、微波压缩(wavelet compression)方法对原始光谱进行优化处理,OSCW校正前后的光谱数据进行偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),比较光谱预处理前后PLS-DA的分类效果。将152个美味牛肝菌随机分为训练集(120个)和验证集(32个),建立OS--CW校正前后的PLS分类预测模型。结果显示,经OSCW处理后的PLS-DA分类效果明显优于处理前的结果,主成分得分图能准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,表明OSCW处理能有效滤除光谱中的噪音及与因变量无关的干扰信息,提高光谱分析的准确性和计算速率。OSCW处理前PLS模型训练集的R~2和RMSEE分别为0.790 1和21.246 5,验证集的R~2和RMSEP分别为0.922 5和14.429 2;OSCW预处理后训练集的R~2和RMSEE分别为0.852 3和17.238 1,验证集的R~2和RMSEP分别为0.845 4和20.87,表明OSCW预处理提高了训练集的预测效果,但OSCW-PLS出现了过拟合现象降低验证集的预测能力,因此,OSCW不适宜与PLS结合建立模型。OSCW结合PLS-DA能滤除光谱中大量的干扰信息,准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,为野生食用菌的鉴别分类提供可靠依据。
关键词： 红外光谱 正交信号校正-微波压缩 偏最小二乘判别分析 美味牛肝菌 鉴别
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薯蓣属5种药食同源植物红外光谱鉴别研究
《食品研究与开发 》 2016 北大核心
摘要：采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)结合化学计量学鉴别不同种药食同源薯蓣植物。采集云南5种药食同源薯蓣属(淮山药、黄独、高山薯蓣、粘山药、参薯)样品红外光谱数据,选择基线校正、9点平滑、自动归一化、二阶导数等预处理方法对光谱进行优化。原始光谱显示,除粘山药样品,其余4种薯蓣属样品红外光谱相似度较高,在1 154、1 081、1 021、928、763、577 cm~(-1)附近均出现表征淀粉和一些糖苷类成分的吸收峰。选取1 800 cm~(-1)~400 cm~(-1)波段二阶导数光谱数据,结合聚类分析(HCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法进一步挖掘红外光谱数据信息。通过HCA提取727个变量建立矩形阵列获得树状图,分类正确率为91.2%。PLS-DA模型前6个主成分累积贡献率为97.3%;得分图显示,5种样品分类效果理想。证明FT-IR结合HCA和PLS-DA方法,对5种不同种薯蓣植物的鉴别可行。
关键词： 薯蓣 药食同源 红外光谱 聚类分析 偏最小二乘判别分析
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紫外光谱结合化学计量学区分不同产地川东獐牙菜
《中国实验方剂学杂志 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：目的:分析鉴别4个产地川东獐牙菜,并建立预测模型,预测产地区分准确性。方法:光谱数据导入UVProbe2.34,比较不同产地相同部位的紫外光谱图,将原始光谱数据以及经过8点平滑、一阶求导和二阶求导后的数据导入SIMCA-P11.5,进行主成分分析(PCA),比较三维得分图的产地鉴别效果。结果:主成分分析中以叶的原始数据以及8点平滑处理数据鉴别效果最佳,主成分累计贡献率均为98.8%,其余预处理方式无法取得较好的鉴别效果可能与主成分数累计值有关(一阶求导为83.9%,二阶求导为47.3%)。根部数据能将重庆、湖北的样品和湖南样品分开,但重庆和湖北的样品无法区分。建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,检测鉴别模型的可靠性,并为预测更多产地的区分提供依据。将验证集带入训练集建立的模型进行偏最小二乘判别分析,能区分产地,证明该模型产地鉴别效果可行。PLS-DA中训练集的预测值和真实值相关系数为0.985,其评估均方差(RMSEE)为0.159,验证集导入训练集后其预测值与真实值的相关系数为0.927,预测均方差(RMSEP)为0.327,RMSEE与RMSEP两者相近,且都<0.500,该模型的预测可靠性高。结论:运用紫外光谱结合主成分分析和偏最小二乘判别分析能够较好的鉴别不同产地川东獐牙菜,构建模型预测效果较好,加入未知产地样品也能较好区分。
关键词： 主成分分析 偏最小二乘判别分析 川东獐牙菜 产地鉴别
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红外光谱在滇龙胆干燥方法选择上的应用
《时珍国医国药 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：目的筛选滇龙胆的最佳干燥方法。方法采用傅里叶变换红外光谱法(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)结合多元统计分析对晒干(GZCK)、发汗干燥(FZ)、45℃烘箱干燥(HZ45)、微波干燥(WZ)及室内阴干(YG)5种干燥方法处理的45份滇龙胆样品进行分析。结果精密度、稳定性及重现性试验的匹配值在99.33~99.90之间,RSD≤0.01%,表明该法稳定可靠。谱峰比较发现,晒干处理样品在龙胆苦苷的两个主要特征吸收峰1 611和1 075 cm-1附近吸光度值比其它干燥处理的高,表明晒干有利于滇龙胆中龙胆苦苷的保留。原始光谱经自动平滑+自动基线校正+Norris平滑(5∶5)+二阶求导预处理并进行偏最小二乘判别分析(Partial least square discriminant analysis,PLS-DA),结果显示同一干燥处理的样品相对聚集,判别效果较好。谱图检索显示相同干燥方法处理的样品匹配正确率为93.3%,表明该法用于分析不同干燥方法的滇龙胆样品效果较理想。结论晒干是滇龙胆的最佳干燥方法。该法可直观有效地评价中药干燥方法的优劣。
关键词： 滇龙胆 干燥方法 傅里叶变换红外光谱 谱图检索 偏最小二乘判别分析
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紫外指纹图谱结合PLS-DA法鉴定不同产地珠子参
《河南农业科学 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：建立快速鉴别不同产地珠子参的方法,为其质量评价提供依据。采用UV指纹图谱结合PLSDA法鉴别不同产地的珠子参样品,分析珠子参的UV特征光谱存在的差异,利用PLS-DA方法分析不同珠子参样品UV特征光谱的吸光度值。结果表明,不同产地珠子参样品的UV指纹图谱的特征吸收峰的吸收波长相似,峰强度存在差异,能有效区别不同产地的珠子参样品;PLS-DA方法能把怒江、玉溪、大理和文山的珠子参样品分为4类,除了大理和文山样品相近,其余产地样品相距较远。
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红外光谱结合多元统计分析快速鉴别不同种类牛肝菌
《食品科学 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶变换红外光谱结合多元统计分析方法快速鉴别不同种类食用牛肝菌。采集10个不同种类93个牛肝菌子实体的红外光谱,分析食用牛肝菌的红外光谱特征;用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、二阶导数(second derivative,SD)、Norris平滑(ND)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、小波压缩等方法对光谱进行优化处理;经优化处理的光谱数据分别建立马氏距离分类模型及偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)。结果显示,牛肝菌在3 325、2 934、2 927、1 637、1 547、1 402、1 375、1 259、1 453、1 081、1 029 cm-1等附近有多个吸收峰,主要归属为蛋白质、多糖、氨基酸等的特征吸收峰。MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)两种预处理方式前10个主成分累积贡献率分别为95.58%、95.54%,基于两种预处理方法建立马氏距离分类模型,验证集预测准确率分别为90%和95%。PLS-DA结果显示经MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)预处理不易于区分牛肝菌种类;原始光谱经正交信号校正及小波压缩(orthogonal signal correction wavelet compression,OSCW)、优化处理并进行PLS-DA分析,能够很好地区分不同种类牛肝菌。马氏距离分类模型不仅能反映样品的分类情况,同时计算出与测试样品相似度最大的物种,可为食用菌种类鉴别和未知物种鉴定提供可靠依据;OSCW预处理后进行PLS-DA分析能有效鉴别不同种类牛肝菌,为野生食用菌的鉴别分类提供一种辅助方法。
关键词： 红外光谱 牛肝菌 鉴别 马氏距离 偏最小二乘判别分析
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不同产地铁皮石斛紫外指纹图谱鉴别分析
《云南大学学报(自然科学版) 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：采用紫外指纹图谱结合化学计量学方法分析铁皮石斛样品,建立快速鉴别不同产地铁皮石斛的方法.通过单因素实验确定铁皮石斛特征成分提取条件:最适称样量0.2000 g,最佳提取时间30 min;分别用石油醚、氯仿和无水乙醇3种溶剂提取铁皮石斛样品并进行紫外光谱测定,建立不同产地铁皮石斛紫外指纹图谱.结果显示,铁皮石斛的石油醚、氯仿、无水乙醇提取液在24 h内稳定性RSD分别在0~0.99%、0~1.79%、0~0.52%之间,精密度RSD分别在0~0.04%、0~0.04%、0~0.09%,重现性RSD分别在0~0.34%、0~0.30%、0.03%~0.13%,表明该方法稳定、可靠.以样品紫外吸收波长、吸光度值进行偏最小二乘判别分析,结果表明,主成分得分的二维投影图可以准确区分5个产地铁皮石斛样品.该方法能够简单快速地鉴别同一种源不同产地种植的铁皮石斛,为其他物种的产地鉴别提供参考.
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近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。
关键词： 石斛 近红外漫反射光谱 主成分分析 偏最小二乘判别分析
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近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。
关键词： 重楼 近红外光谱 主成分分析-马氏距离 偏最小二乘判别分析 光谱波段选择
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