教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-09-0168)
- 作品数：13 被引量：86H指数：7
- 相关作者：刘木华薛龙黎静姚明印罗春生更多>>
- 相关机构：江西农业大学华东交通大学南昌航空大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金江西省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：理学机械工程农业科学电子电信更多>>
- 激光诱导击穿光谱检测水溶液中的Cr被引量：2
- 2012年
- 利用激光诱导击穿光谱(LIBS)对溶液中的重金属元素Cr进行分析,开发一种快速、实时、在线的原位检测技术。采用1064nm的Nd∶YAG脉冲激光发生器作为光源,在相同的实验条件下,对配制的5种浓度的K2Cr2O7溶液进行击穿以产生等离子体,选取Cr的425.43nm线作为特征谱线,利用光谱仪自带的CCD探测器对谱线的LIBS信号进行收集,获得了5种浓度下Cr元素的光谱强度,建立了Cr元素谱线强度与其浓度拟合曲线。结果表明,溶液中Cr元素的浓度与其LIBS谱线强度有很好的线性关系,线性拟合决定系数达到0.9822。实验所得的结果为LIBS技术探测水质中的微量有毒金属元素提供了可行性,同时也为LIBS技术检测水质中金属元素含量提供了依据。
- 姚明印刘木华徐媛雷泽剑彭秋梅张旭陈添兵
- 关键词：激光诱导击穿光谱铬
- 利用可见―近红外光谱术无损检测牛奶中的三聚氰胺被引量：7
- 2012年
- 初步探讨了利用可见一近红外光谱术检测牛奶中三聚氰胺的可行性及方法。通过往牛奶中掺人不同浓度三聚氰胺的方法．制备了165个样品，三聚氰胺浓度为0-1000ppm。利用光纤光谱仪采集样本的可见一近红外光谱。其光谱范围为350。1800nm。然后分别采用最小二乘法（PtS）、区间偏最小二乘法（IPLS）及联合区间偏最小二乘法（siPtS）建立预测模型。比较实验结果表明：把光谱分为10个子区间，通过SIPLS方法。选出3个光谱子区间（4、7、9）联合建立的预测模型最优．其校正集和预测集得相关系数分别为0．9981和0．9946．校正集和预测集的均方根误差分别为0．1942和0．3299。因此，可见近红外光谱术结合联合区间偏最小二乘法能无损、快速的检测牛奶中的三聚氰胺。
- 张露薛龙刘木华何秀文严霖元黎静
- 关键词：牛奶三聚氰胺最小二乘法
- 用激光诱导击穿光谱技术定量分析土壤中Ba和Sr被引量：15
- 2012年
- 利用激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术检测土壤标准样品中Ba和Sr的含量,用光纤光谱仪探测等离子体冷却过程中的发射谱线,选取BaⅡ455.41nm和SrⅠ460.73nm特征谱线为分析线。为了减小误差,采用Lorenizian函数进行光谱轮廓曲线拟合对数据预处理,提取光谱净强度值。选择多元素谱线强度和作为内标,根据分析线与内标线强度值之比建立定标曲线,Ba和Sr含量与其强度比的线性系数分别达到0.990 0和0.990 6,采用这种强度比定标法对Ba和Sr的含量进行反演,测定Ba和Sr含量值与标准值的相对偏差分别为5.7%和5.1%。
- 陈添兵姚明印刘木华雷泽剑彭秋梅徐媛张旭
- 关键词：激光诱导击穿光谱
- 基于SSPA-同步荧光法的鸭蛋蛋清中强力霉素残留含量的检测研究被引量：4
- 2013年
- 应用同步荧光光谱技术结合分段连续投影算法(SSPA)实现了对鸭蛋蛋清中强力霉素含量的快速检测。首先对蛋清、强力霉素标准品和含有强力霉素的蛋清进行三维同步荧光光谱分析,确定了其最佳波长差(△λ)为110 nm;然后对60个含有强力霉素的蛋清样本进行同步荧光光谱扫描,运用SSPA分别从全光谱和划分不同子区间中提取特征波长,作为多线性回归(MLR)、偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)的输入变量,分别建立了SSPA-MLR、SSPA-PLS和SSPA-PCR模型。结果表明,利用SSPA法可以压缩模型的输入变量,缩减率为90.8%。划分为6个光谱子区间的SSPA-MLR模型的预测结果最好,其预测集样本的决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9896和0.89,有效地提高了模型的效率和预测能力。该方法为快速检测鸭蛋蛋清中抗生素提供新的方法。
- 肖海斌何秀文赵进辉刘木华袁海超徐将
- 关键词：同步荧光光谱法强力霉素
- 基于遗传算法的脐橙可溶性固形物的可见/近红外光谱无损检测被引量：18
- 2010年
- 应用可见/近红外光谱结合遗传偏最小二乘法(GA-PLS),建立了柑桔类水果可溶性固形物(SSC)的快速无损检测模型。应用光纤光谱仪采集脐橙的可见/近红外光谱,其光谱范围为350～1800nm。把脐橙的可见/近红外光谱划分成15个光谱区间,通过GA-PLS方法,选出5个光谱区间(包含波段446个,对应波长范围为554～643nm,1000～1088nm,1089～1177nm,1445～1533nm和1623～1711nm)建立了预测脐橙可溶性固形物的模型。验证组的最佳预测结果为相关系数和均方根误差分别为0.9132和1.2579。实验结果表明,应用GA-PLS方法选出的可见/近红外特征光谱区域,不仅提高了脐橙可溶性固形物模型的预测精度,而且使模型更加简洁。
- 薛龙黎静刘木华王晓罗春生
- 关键词：光谱学遗传算法偏最小二乘法可溶性固形物脐橙
- 激光能量及延迟时间对土壤中Cr等离子体特性的影响被引量：3
- 2011年
- 采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对土壤样品中的Cr元素进行了分析,通过改变激光器能量及延迟时间,观测Cr等离子体信号强度的变化关系。实验结果表明,谱线强度随着激光能量的增大而增加,其信背比是先增大后减小,当激光能量为110 mJ时信背比最好;改变延迟时间时信背比随延迟时间的增大呈现先增后减的变化规律,谱线强度随延迟时间的增大而减小,最佳延时时间为0.84μs。根据谱线强度与元素浓度的关系,建立了定标曲线,曲线拟合度为0.988,得出Cr元素的最低检测限约为25.22μg/g。通过对数据的计算分析可知,选择合适的激光能量及延迟时间可以减少强烈的高温辐射干扰,提高检测限,有利于实现土壤中激光诱导击穿光谱方法的重金属元素在线检测。
- 陈添兵姚明印刘木华雷泽剑彭秋梅徐媛张旭
- 关键词：激光诱导击穿光谱激光能量延迟时间信背比
- 支持向量回归-同步荧光光谱法预测鸭肉中克百威残留被引量：1
- 2013年
- 为了满足鸭肉中克百威残留分析及快速检测的要求,基于克百威水解物在巯基乙醇存在的条件下能与邻苯二甲醛反应产生具有强荧光性衍生物的方法,建立了应用同步荧光光谱法测定鸭肉中克百威残留量的预测模型。对含有克百威鸭肉样品的三维同步荧光光谱进行分析,确定其最佳波长差Δλ为120 nm;利用遗传算法(GA)结合交互验证均方根误差(RMSECV)从240～450 nm光谱中筛选出19个波长作为定量分析模型的输入特征变量;对SVR、PCR、PLS 3种回归模型的性能进行比较,实验发现SVR模型的预测结果最好,其预测集的决定系数(r2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.999 4和0.878 7。研究结果表明,采用同步荧光光谱法结合支持向量回归算法测定鸭肉中克百威的残留量,具有快速、预测精度高等特点,可为检测鸭肉中的克百威残留量提供一种可行的方法。
- 肖海斌赵进辉袁海超徐将李倩刘木华
- 关键词：同步荧光光谱法支持向量回归克百威鸭肉
- 基于近红外光谱法无损检测芦柑表面多种农药残留研究被引量：6
- 2012年
- 以表面喷施不同浓度梯度的乙酰甲胺磷和毒死蜱混合农药的芦柑为研究对象。把两种农药以1:1比例混合,然后用自来水配置成1:100、1:300、1:500三种浓度农药溶液,分别喷施在192个芦柑表面上。采集近红外光谱数据后,应用NY/T761―2008方法 ,通过SP―6890气象色谱仪检测芦柑表面两种农药的残留量。对所得数据分别采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)两种光谱预处理方法 ,并结合联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立农药残留预测模型。结果表明:采用MSC的光谱预处理方法时建立的乙酰甲胺磷预测模型较优,其预测集相关系数R为0.8199;而采用SNV的光谱预处理时建立的SiPLS毒死蜱预测模型较优,其预测集相关系数为0.8434。可见,应用近红外光谱技术定量检测芦柑表面多种农药残留是可行的。
- 罗春生薛龙刘木华严霖元
- 关键词：近红外光谱无损检测农药残留气相色谱法芦柑
- 基于可见近红外光谱结合不同光谱选择方法检测生姜含水率研究被引量：2
- 2012年
- 快速检测生姜含水率对生姜的存储加工和国际贸易非常重要。本文应用可见近红外光谱快速检测生姜含水率，采集330个生姜的可见近红外光谱（光谱范围350-1800mm），然后用烘干法测定生姜的含水率，把330个生姜样本按照含水率的大小以2：1的比例分成校正组和预测组。应用专业知识法、偏最小二乘法和遗传算法j种光谱选择方法建立生姜含水率的预测模型，其模型的精度比应用全光谱（包含1451个光谱变量）所建立的模型精度高。通过比较，应用遗传算法所得预测模型的效果最好，选定的光谱数和因子数分别是300和6，预测组的相关系数、均方根误差和分别是0．9900和4．4440。
- 薛龙蔡隽刘木华黎静严霖元
- 关键词：无损检测近红外最小二乘法
- 荧光光谱检测脐橙表面敌敌畏残留试验研究被引量：8
- 2011年
- 果蔬农药残留严重危害人类健康。实验使用农药为敌敌畏,用自来水分别配制不同浓度的农药溶液。将400个喷施不同浓度农药的脐橙样品风干后采集其荧光光谱,光谱范围是350～1 800 nm,然后用气相色谱法检测脐橙表皮的农药残留量。把采集的光谱数据分成30个光谱区间,通过间隔偏最小二乘法对数据进行分析计算得出5个最佳的特征光谱区间。基于5个特征光谱区间建立农药残留的偏最小二乘法预测模型,其校正组和预测组的相关系数r分别为0.860 7和0.837 5。试验结果表明应用荧光光谱方法检测脐橙表皮敌敌畏农药残留的方法是可行的,而且通过特征光谱区间的选择还能有效地简化模型的复杂程度,为今后农药残留的快速无损检测提供理论基础。
- 薛龙黎静刘木华王晓罗春生
- 关键词：荧光光谱无损检测偏最小二乘法脐橙
