王艳伟
- 作品数：11 被引量：40H指数：4
- 供职机构：河北大学质量技术监督学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省科技计划项目更多>>
- 相关领域：理学轻工技术与工程医药卫生农业科学更多>>
- HPLC指纹图谱法鉴别宁夏枸杞被引量：3
- 2014年
- 为建立宁夏枸杞的高效液相色谱指纹图谱,6个批次的宁夏枸杞样品经甲醇超声提取,乙腈、水、10%乙酸梯度洗脱,Waters Atlantis T3色谱柱分离,流速0.6 mL/min;柱温30℃,进样量20μL;二极管阵列检测器310 nm检测。结果表明,不同批次的宁夏枸杞的指纹图谱包含20个共有峰,相似度大于95%,共有峰的峰面积的RSD小于2.13%,该指纹图谱稳定可靠,能够对宁夏枸杞的真伪识别及质量评价提供技术支持。
- 杨诗繁王艳伟程卫李瑞盈赵志磊
- 关键词：高效液相色谱宁夏枸杞指纹图谱
- 李果实中ATP、ADP和AMP的色谱分析条件的优化
- 2016年
- 为实现高效液相色谱法高效定量分析李果实中的ATP、ADP和AMP,通过对流动相的组成、p H值、流速、柱温、检测器波长的比较及其他条件的探讨,确定了高效液相色谱法测定3种能量物质的最佳色谱条件。结果表明,采用p H6.25的0.05 mol/L的磷酸二氢铵溶液（含3.0%甲醇）作为流动相,流速1.0 m L/min,柱温35℃,3种能量物质在30 min内有效分离。经方法学验证,线性范围为1~15 mg/L,回收率在52.18%~72.86%;RSD≤5.56%。该色谱条件可为定量测定李果实中ATP、ADP和AMP含量提供技术支持。
- 程卫王艳伟陈培云张晓瑜赵志磊
- 关键词：高效液相色谱ATPADPAMP
- 近红外光谱的李果实褐变鉴别方法研究被引量：8
- 2016年
- 在采后冷藏过程中,李果实很容易发生褐变,这是影响其品质的重要因素之一。有关李果实褐变的传统检验手段绝大多数为破坏性检验,且主观性强、一致性差。为此,使用了近红外光谱的方法来实现对李果实褐变和非褐变的无损、快速鉴别。采集4 000~12 500 cm^(-1)波长范围内的124个李果实样品(褐变样品70个,非褐变样品54个)的近红外漫反射光谱,基于主成分分析的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络定性鉴别模型,通过比较和考察上述模型对褐变样品和非褐变样品识别的准确程度,筛选出能够有效鉴别李果实褐变的新方法。结果表明:在对样品全波段光谱数据做主成分分析后,以前10主成分得分作为输入变量所建立起来的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络模型均能够对李果实褐变与否进行有效识别,且后者判别效果更佳,其校正集和预测集的判别正确率分别为100%和97.56%,对非褐变样品和褐变样品的判别正确率分别达到100%和98.57%。因此,采用近红外光谱分析技术并结合化学计量学方法能够对李果实是否褐变进行快速、无损、有效的鉴别。
- 赵志磊王艳伟贡东军牛晓颖程卫顾玉红
- 关键词：褐变近红外光谱
- 基于矿质元素的绞股蓝产地鉴别研究被引量：1
- 2014年
- 为了鉴别绞股蓝产地的来源,采用火焰原子吸收光谱法测定了8个产地绞股蓝中K,Ca,Na,Mg,Fe,Zn,Cu,Mn等矿质元素的含量,运用化学计量学方法对测定结果进行分析。结果表明运用主成分分析及聚类分析方法的聚类结果比较理想,8个产地能够各自聚为一类。采用判别分析方法的总判别正确率为98.96%。矿质元素结合化学计量学方法为鉴别绞股蓝产地提供一种快速、准确的方法。
- 刘秀华王婧李小亭赵志磊王艳伟
- 近红外光谱法检测李果坚实度的研究被引量：3
- 2018年
- 为了实现准确无损检测"安哥诺"李果实的坚实度,试验利用MPA近红外光谱仪在4 000~12 500 cm^(-1)光谱范围采集了515个李果实样品的漫反射光谱,采用偏最小二乘法和反向传播人工神经网络建立"安哥诺"李果实坚实度的定量分析模型,使用波段筛选和多种光谱预处理方法优化了偏最小二乘模型。结果表明,4 000~7 267 cm^(-1)波段光谱数据经MSC校正的预处理方法处理后,偏最小二乘定量模型的校正集相关系数和均方根误差分别为0.878 1和1.22 kg/cm^2,预测集相关系数和均方根误差分别为0.836 5和1.51 kg/cm^2,优于BP-ANN模型。因此认为试验所建立的定量模型可为实现近红外无损检测"安哥诺"李果实坚实度提供技术支持和理论依据。
- 白凤华张晓瑜王艳伟赵志磊顾玉红牛晓颖
- 关键词：坚实度近红外光谱PLS
- 基于近红外光谱和化学计量学的李果实成熟度鉴别方法研究被引量：10
- 2014年
- 采收成熟度是影响李果实贮藏质量的重要因素,为实现快速无损判别李果实的成熟度,本文根据开花后发育时间的不同,将163个李果实样品分为早期(n=53)、中期(n=55)和晚期(n=55)三个成熟度,利用近红外光谱分析技术,对不同成熟度的李果实进行了分类。通过对马氏距离判别法、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机的分类模型结果进行比较,发现原始光谱前20个主成分得分作为输入时的马氏距离判别法模型结果最优,校正集和预测集判别正确率分别为96.33%和96.30%。对不同成熟度样品的可溶性固形物、可滴定酸及坚实度进行单因素方差分析发现,各指标均存在显著差异,坚实度差异最大。提取品质指标数据的主成分发现,其聚类趋势与光谱主成分聚类趋势相似。结果表明,使用近红外光谱技术结合化学计量学方法对李果实成熟度进行鉴别是有效的、可行的,且其品质指标含量的差异可作为近红外光谱分类结果的理化验证。
- 牛晓颖贡东军王艳伟陆文卿梁贺赵志磊任瑞
- 关键词：成熟度近红外光谱主成分分析方差分析
- 过氧乙酸对采后李果实褐腐菌抑制作用的研究被引量：1
- 2015年
- 通过离体抑菌试验,研究过氧乙酸对李果实褐腐菌（Monilinia fructicola）的抑制效果。结果表明,0.018%-0.360%的过氧乙酸处理1-30 min对褐腐菌孢子的抑制率达99.9%以上;过氧乙酸对褐腐菌的MIC和MBC均为0.003%。李果实接种褐腐菌孢子后20℃贮藏72 h,0.27%过氧乙酸浸泡1 min,褐腐病发病率显著降低,病斑面积也显著减小,且不影响果实外观品质。
- 张晓瑜张晓宇王艳伟程卫赵志磊
- 关键词：过氧乙酸
- 支持向量机在李果实坚实度近红外检测中的应用被引量：3
- 2015年
- 为增强模型的适应性，选取了3个不同成熟期（绿熟、半红熟和红熟）的李果实样品建立坚实度指标的近红外检测模型，建模所使用的光谱范围为4000～12492 cm-1。为改善模型性能，比较了最小二乘支持向量机和偏最小二乘法两种建模算法对李果实坚实度指标的建模结果。研究结果表明，所建立的最小二乘-支持向量机模型的预测性能和稳定性均好于偏最小二乘模型，并以前10个潜在变量得分作为输入变量的最小二乘-支持向量机模型为最佳模型，其校正相关系数、校正和预测均方根误差分别为0．989及1．31、1．84kg/cm2，剩余预测偏差为4．79。与以往研究文献相比，获得了较为理想的预测精度和稳定性能。研究结果表明，最小二乘支持向量机算法结合偏最小二乘法提取的潜在变量作为输入变量，可以使李果实坚实度近红外定量模型有较大程度的改善。
- 贡东军牛晓颖王艳伟赵志磊
- 关键词：坚实度近红外最小二乘支持向量机
- 基于HPLC指纹图谱鉴别平利绞股蓝的研究被引量：2
- 2014年
- 建立高效液相色谱指纹图谱结合化学计量学方法鉴别平利绞股蓝。利用高效液相色谱法建立陕西平利、四川、湖南、湖北、山东、安徽、福建、广西8个产地绞股蓝的黄酮类物质的指纹图谱,结合指纹图谱相似度评价系统软件分析。结果表明,不同产地的绞股蓝指纹图谱相似度分别为1,0.989,0.959,0.891,0.673,0.667,0.550,0.336。利用Matlab软件进行主成分分析法和系统聚类分析对不同产地的绞股蓝进行判别,平利绞股蓝的识别准确率达到100%。因此,认为HPLC指纹图谱结合化学计量学方法可准确地识别平利绞股蓝,为保护地理性标志产品提供可靠的技术支持。
- 刘秀华杨诗繁李小亭王婧王艳伟赵志磊
- 关键词：绞股蓝指纹图谱主成分分析聚类分析
- 基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究被引量：6
- 2022年
- 可溶性固形物(SSC)和可滴定总酸(TA)含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化(SNV)、最大-最小归一化、多元散射校正(MSC)、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)建立李果实SSC、TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4000~8852和4605~6523 cm^(-1)。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数(R_(c))为0.9144,预测相关系数(R_(p))为0.8785,校正均方根误差(RMSEC)为0.91,预测均方根误差(RMSEP)为1.00。经一阶微分结合SNV和9点平滑的方法预处理后,TA的PLS模型效果最佳,R_(c),R_(p),RMSEC,RMSEP分别为0.8603,0.8196,0.80和0.86。提取了李果实SSC和TA光谱数据的主成分,并基于前10个主成分得分建立了李果实SSC和TA最佳BP-ANN定量分析模型,其R_(c),R_(p),RMSEC和RMSEP分别为0.9767,0.8897,0.75和0.99;TA的BP-ANN模型的相应参数值依次为0.9743,0.8977,0.62和0.83,与采用PLS算法建立的定量模型相比较,BP-ANN模型具有较高的R_(c),R_(p)和较低的RMSEC,RMSEP,因此BP-ANN模型对SSC和TA指标的定量分析结果更佳。
- 赵志磊王雪妹刘冬冬王艳伟王艳伟滕佳鑫顾玉红
- 关键词：偏最小二乘法近红外光谱
