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乙醇浓度测量模型的建立与应用——美国ASD-LabSpec近红外光谱仪的应用实例
被引量:
7
1
作者
王斌
魏志奇
李霞
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期1361-1362,共2页
应用近红外光谱分析方法实现乙醇浓度鉴别是一种快速而简便的方法。文章讨论了近红外光谱应用中影响模型精度的主要因素,以及实现精确预测模型所必须把握的关键。文章揭示了应用近红外光谱测量法实现《乙醇浓度(0-66%)测量模型》的全过程。
关键词
近红外
乙醇(CH3CH2OH)
光谱分析模型
asd
—
labspec
近红外光谱仪
应用实例
乙醇浓度
测量模型
美国
光谱分析方法
下载PDF
职称材料
酱油中总酸和氨基酸态氮成分的快速检测及研究
被引量:
18
2
作者
郭峰
王斌
陆洋
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期699-703,共5页
本文论述了应用ASD-LabSpec近红外光谱仪实现酱油中总酸和氨基酸态氮的测量,根据近红外(NIR)光谱的振动吸收强度与被测物质特征信息之间的关系,对酱油样品采集近红外光谱,透射光谱经过基线校正处理后,采用偏最小二乘(PLS1)以及完全交互...
本文论述了应用ASD-LabSpec近红外光谱仪实现酱油中总酸和氨基酸态氮的测量,根据近红外(NIR)光谱的振动吸收强度与被测物质特征信息之间的关系,对酱油样品采集近红外光谱,透射光谱经过基线校正处理后,采用偏最小二乘(PLS1)以及完全交互验证法,与酱油总酸和氨基酸态氮进行线性回归,建立了预测模型。用该模型对随机抽取未参与建模的8个酱油样品的总酸和氨基酸态氮进行了预测,预测结果的相关系数分别为:R12=0.97;R22=0.98以及标准偏差分别为:STDEV1=0.09;STDEV2=0.07**,该文章应用[模型回归系数图],解析了被检测物质成分与模型之间的关联性。
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关键词
酱油
总酸
氨基酸态氮
近红外光谱
模型
asd
-
labspec
光谱仪
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职称材料
题名
乙醇浓度测量模型的建立与应用——美国ASD-LabSpec近红外光谱仪的应用实例
被引量:
7
1
作者
王斌
魏志奇
李霞
机构
北京欧普特科技有限公司
出处
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期1361-1362,共2页
文摘
应用近红外光谱分析方法实现乙醇浓度鉴别是一种快速而简便的方法。文章讨论了近红外光谱应用中影响模型精度的主要因素,以及实现精确预测模型所必须把握的关键。文章揭示了应用近红外光谱测量法实现《乙醇浓度(0-66%)测量模型》的全过程。
关键词
近红外
乙醇(CH3CH2OH)
光谱分析模型
asd
—
labspec
近红外光谱仪
应用实例
乙醇浓度
测量模型
美国
光谱分析方法
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
酱油中总酸和氨基酸态氮成分的快速检测及研究
被引量:
18
2
作者
郭峰
王斌
陆洋
机构
贵州省理化测试分析研究中心
北京欧普特科技有限公司
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期699-703,共5页
文摘
本文论述了应用ASD-LabSpec近红外光谱仪实现酱油中总酸和氨基酸态氮的测量,根据近红外(NIR)光谱的振动吸收强度与被测物质特征信息之间的关系,对酱油样品采集近红外光谱,透射光谱经过基线校正处理后,采用偏最小二乘(PLS1)以及完全交互验证法,与酱油总酸和氨基酸态氮进行线性回归,建立了预测模型。用该模型对随机抽取未参与建模的8个酱油样品的总酸和氨基酸态氮进行了预测,预测结果的相关系数分别为:R12=0.97;R22=0.98以及标准偏差分别为:STDEV1=0.09;STDEV2=0.07**,该文章应用[模型回归系数图],解析了被检测物质成分与模型之间的关联性。
关键词
酱油
总酸
氨基酸态氮
近红外光谱
模型
asd
-
labspec
光谱仪
Keywords
sauce
total acid
amino acid nitrogen
near infrared (NIR) spectroscopy
model
asd
-
labspec
spectrometer
分类号
TS264.21 [轻工技术与工程—发酵工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
乙醇浓度测量模型的建立与应用——美国ASD-LabSpec近红外光谱仪的应用实例
王斌
魏志奇
李霞
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
7
下载PDF
职称材料
2
酱油中总酸和氨基酸态氮成分的快速检测及研究
郭峰
王斌
陆洋
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
18
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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