近红外分析中光谱波长选择方法进展与应用_柳艳云

1、 药 物分析杂志 C h i nJ P h a r mA n a l 2010, 30( 5 973 息 , 由依次迭代选择的变量建立定量校正模型 , 根据 R M S E C V 值确定最佳波长变量个数 。 该波长变量选 择方法是一种确定性算法 , 无复杂的参数设置 , 克服 了 G A和 模 拟 退火 等 优 化方 法 选 择变 量 的 随机 25, 40 性 ; 选出的原始波长变量与主成分分析 ( p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s , P C A 和 P L S 中的 潜变量概 念不同 63 软件 , 在建立 N I

2、R 定量模型过程中提供模型自动优 化功能 , 将预先选定的多个波长区间和各种预处理 方法等参数自动进行各种组合 , 计算出建模的效果 , 当优化计算完成后 , 按照 R M S E C V 或 R M S E P 值从 小到大排序 , 得到 1 个包括波长区间和预处理方法 的优化结果列表 , 从而得到较理想的组合 。 其优点 在于 : 波长选择的同时考虑了光谱预处理方法 , 使建 模效率大大提高 。 但在实际使用中要注意在优化结 果的基础上进一步进行人工干预 , 扩大或缩小得到 的波长区间范围 , 得到更稳定的模型 。 目前 , 文献涉及的波长选取方法多达几十种 , 本 综述中主要介绍 N I

3、 R光谱结合 P L S 方法建模中经 常使用的最佳波长选择方法 。 这些方法在解决实际 问题时往往有各自的优点和缺点 , 有各自的使用范 围 , 且每种方法又有不同的参数和函数 。 所以 , 在实 际应用时 , 不同的分析体系及所解决问题的不同 , 最 佳选取方法也不尽相同 , 应根据具体情况来选择 , 或 同时使用多种可能的方法进行比较 , 以从中选择最 合适的解决方法 , 确定最佳结果 。 本综述中对各种 方法应用文献的介绍可作为参考 。 参考文献 1 Y A NY a n l u ( 严衍禄 ,Z H A OL o n g l i a n ( 赵龙莲 , H A ND o n g h

4、a i ( 韩东海 , e t a l . N e a r -I n f r a r e dS p e c t r o s c o p y F u n d a m e n t a l s a n dA p p l i c a t i o n s ( 近红外光谱分析基础与应用 . B e i j i n g ( 北京 : C h i n a L i g h t I n d u s t r y P r e s s ( 中国轻工业出版社 , 2005 2 K EY i k a n ( 柯以 侃 , D O N GH u i -r u ( 董 慧茹 . H a n d b o o ko f A n a

5、 l y t i c a l C h e m i s t r y ( 分析化学 手册 . 3r dV o l u m e ( 第 三分册 : S p e c t r a l A n a l y s i s ( 光谱分析 . 2n de d ( 第二版 . B e i j i n g ( 北京 : 3 C h e m i c a l I n d u s t r y P r e s s ( 化学工业出版社 . 1998. 176 Y A NY a n l u ( 严衍 禄 ,Z H A OL o n g -l i a n ( 赵 龙莲 , L I J u n h u i ( 李军会 ,e t a

6、l . I n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y o f m o d e r nN I Rs p e c t r a l a n a l y s i s ( 现代近红外光谱分析 的信息处 理技术 . S p e c t r o s c S p e c t A n a l ( 光谱学与光谱分析 , 2000, 20( 6 : 777 4 C H UX i a o l i ( 褚小立 ,X UY u p e n g ( 许育鹏 ,L UWa n z h e n ( 陆 婉珍 . R e s e a r c ha n da p p l i c a t i o

7、np r o g r e s so fc h e m o m e t r i c s m e t h o d s i n n e a r i n f r a r e d s p e c t r o s c o p y a n a l y s i s ( 用于近红外光谱分 析的化学计量学方 法研究 与应用 进展 . C h i nJA n a l C h e m ( 分 析化学 , 2008, 36( 5 : 702 5 C H E N GZ h o n g ( 成忠 ,Z H UA i -s h i ( 诸爱士 . C l a s s i f i c a t i o no f m a s s

8、s p e c t r o m e t r i cd a t ab a s e do nk e r n e l s l i c e di n v e r s er e g r e s s i o n a n dl i n e a r d i s c r i m i n a n t a n a l y s i s ( 核分 段逆回 归集成 线性 判别分 析用于质谱数据分类 . C h i n JA n a l C h e m ( 分析化 学 , 2008, 36 ( 6 : 788 6 F A N GL i m i n ( 方利 民 ,L I NM i n ( 林敏 . Am e t h o d

9、o f n e a r i n f r a r e dm u l t i -c o m p o n e n t a n a l y s i s b a s e d o ni n d e p e n d e n t c o m p o n e n t a n a l y s i s a n dn e u r a l n e t w o r k s m o d e l ( 基于独立分 量和神经网络的 近红外多组分分析方法 基于独立 分量和 神经网 络的近 红外多 组分分析方 法 . C h i nJ A n a l C h e m( 分析 化学 , 2008, 36( 6 : 815 7 L I

10、Q i n g b o ,S U NX u e -j u n ,X UY i z h u a n g , e t a l . D i a g n o s i so f , 易于获得物理解释 ; 通过选出的少数几 个原始变量建模可提高 N I R光谱分析定量校正模 64 型的预测精度和建模效率 。 李丽娜等 提出了一 种基于 S I M P L I S M A 的波长优选方法 , 并给出了基于 S I M P L I S M A 的波长变量优选算法 : 根据光谱各波长 变量的纯度值和标准差值 , 选择含有用信息的波长 变量 , 并引入相关权函 数解决变量间 共线性问题 。 通过依次 迭代选 择的

11、变 量建 立定 量校 正模型 , 由 R M S E C V 值确定最佳波长变量个数 , 并应用该波长 变量优选方法分析了不同葡萄糖含量的 2 组 ( 四成 分葡萄糖水溶液实验和人体血浆实验 N I R光谱数 据 , 以优选出的波长组得到较好的定量校正模型 。 3结语 采用全谱建立 N I R多变量校正模型不仅计算 工作量大 , 而且校正模型的预测精度未必能达到最 优值 。 N I R 光谱分析中建模波长的选择是光谱前处 理的一种 , 也是对光谱数据集压缩的一种方法 。 波 长选择过宽会增加无效信息 , 降低有效信息率 ; 分析 波长区间过窄 , 则可能丢掉有效信息降低数学模型 分析的准确度

12、, 因此波长的选择要根据分析对象的 1 不同进行反复的优化 。 波长选择的重要性在于 : ( 1 一些光谱区域中 样品的有效光谱差异很小 , 即光谱信息很弱 , 不能提 供样品结构的信息 ; ( 2 由于 N I R区域光谱重叠现 象严重 , 使得有些波长处的光谱信息的测量选择性 和灵敏度较差 , 直接影响模型的预测精度 ; ( 3 由于 N I R 光谱信息存在多重相关性 , 即不同波长下的光 谱存在着线性相关的现象 , 所以光谱信息中存在冗 余信息 ; ( 4 由于光谱仪器噪声的影响 , 一些波长处 的样品光谱信噪比 ( s i g n a l -t o n o i s e r a t i

13、 o ,S N R 较 低 , 光谱质量较差 。 因此波长选取方法在 N I R光谱 分析中的重要地位已是不言而喻的 , 其直接决定着 所建分析模型的预测能力和长期可靠性 。 目前一些大的 N I R仪器公司也推出自己的应 用软件以方便用户选择建模波长或波长区间 。 例如 T h e r m oN i c o l e t 公司 N I R 光谱仪的 T QA n a l y s t 软件 能够根据建模样本的光谱特征 , 自动优化光谱范围 建模 。 B r u k e r O p t i c s 公司 N I R 光谱仪的 O P U S 应用 974 药 物分析杂志 C h i nJ P h

14、a r mA n a l 2010, 30( 5 m u n i c a t i o n s P u b l i s h i n g H o u s e ( 人民邮电出版社 , 1996 23 L I Y a n x i a o ( 李艳 肖 , Z O UX i a o -b o ( 邹小波 ,D O N GY i n g ( 蕫英 . N e a r i n f r a r e dd e t e r m i n a t i o no f s u g a rc o n t e n t i na p p l e s b a s e do nG AI P L S ( 用遗传区间偏最小二乘法建立苹

15、果糖度近 红外光 谱 模 型 . S p e c t r o s cS p e c t A n a l ( 光谱学与光谱分析 , 2007, 27( 10 : 2001 24 25 Z h a n g W, X i a n gB R . Ad u f f i n go s c i l l a t o ra l g o r i t h mt od e t e c tt h e w e a kc h r o m a t o g r a p h i c s i g n a l . A n a l C h i mA c t a , 2007, 585( 1 : 55 G UX i a o y u (

16、谷筱玉 ,X UK e x i n ( 徐可欣 , WA N GY a n ( 汪 曣 . A p p l i c a t i o no f w a v e l e n g t hs e l e c t i o na l g o r i t h mt om e a s u r et h e e f f e c t i v e c o m p o n e n t o f C h i n e s em e d i c i n eb a s e do nn e a r -i n f r a r e d s p e c t r o s c o p y ( 波长选择算法在近红外光谱法中 药有效成分测量

17、中的应用 . S p e c t r o s c S p e c t A n a l ( 光谱学 与光谱 分析 , 2006, 26 ( 9 : 1618 26 Y i n gY i b i n , L i uY a n d e . N o n d e s t r u c t i v em e a s u r e m e n to fi n t e r n a l q u a l i t y i np e a r u s i n g g e n e t i c a l g o r i t h m s a n dF T N I Rs p e c t r o s c o p y . J F o o

18、 dE n g , 2008, 84( 2 : 206 27 D u r a n dA ,D e v o s O ,R u c k e b u s c h C ,e t a l . G e n e t i c a l g o r i t h mo p t i m i s a t i o n c o m b i n e dw i t h p a r t i a l l e a s t s q u a r e s r e g r e s s i o na n dm u t u a l i n f o r m a t i o nv a r i a b l e s e l e c t i o np r

19、 o c e d u r e s i nn e a r i n f r a r e dq u a n t i t a t i v e a n a l y s i s o f c o t t o nv i s c o s e t e x t i l e s . A n a l C h i mA c t a , 2007, 595( 128 29 2 : 72 L e a r d i R . G e n e t i c a l g o r i t h m s i nc h e m o m e t r i c sa n dc h e m i s t r y : a r e v i e w . JC

20、h e m o m , 2001, 15( 7 : 559 L u c a s i u sC B , K a t e m a nG . U n d e r s t a n d i n ga n du s i n gg e n e t i ca l g o r i t h m s . P a r t 1. C o n c e p t s ,p r o p e r t i e s a n dc o n t e x t . C h e m o mI n t e l l L a b S y s t , 1993, 19( 1 : 1 30 31 H i b b e r t D B . G e n e

21、t i ca l g o r i t h m si nc h e m i s t r y . C h e m o mI n t e l l L a b S y s t , 1993, 19( 3 : 277 G h a s e m i J , N i a z i A , L e a r d i R . G e n e t i c -a l g o r i t h m -b a s e dw a v e l e n g t hs e l e c t i o n i nm u l t i c o m p o n e n t s p e c t r o p h o t o m e t r i c d

22、 e t e r m i n a t i o n b yP L S : a p p l i c a t i o no nc o p p e r a n dz i n cm i x t u r e . T a l a n t a , 2003, 59 32 ( 2 : 311 Z o uX B ,Z h a oJ W, H u a n gX Y ,e t a l . U s e o f F T-N I Rs p e c t r o m e t r y i n n o n i n v a s i v em e a s u r e m e n t s o f s o l u b l e s o l

23、i dc o n t e n t s ( S S C o f F u j i a p p l e b a s e d o n d i f f e r e n t P L Sm o d e l s . C h e m o mI n t e l l L a b S y s t , 2007, 87( 1 : 43 33 S w i e r e n g a H ,D e G r o o t P J ,D e We i j e r A P ,e t a l . I m p r o v e m e n t o f P L S m o d e l t r a n s f e r a b i l i t y

24、b yr o b u s t w a v e l e n g t hs e l e c t i o n . C h e m o mI n t e l l L a bS y s t , 1998, 41( 2 : 237 34 S w i e r e n g a H , Wl f e r t b F ,D EN o o r d O E . D e v e l o p m e n t o f r o b u s t c a l i b r a t i o nm o d e l s i nn e a r i n f r a-r e ds p e c t r o m e t r i ca p p l

25、i c a t i o n s . A n a l 35 C h i mA c t a , 2000, 411( 12 : 121 B a n g a l o r eA S , S h a f f e rR E , S m a l lG W. G e n e t i ca l g o r i t h m -b a s e d m e t h o df o r s e l e c t i n g w a v e l e n g t h s a n d m o d e l s i z e f o r u s e w i t hp a r t i a l l e a s t s q u a r e

26、s r e g r e s s i o n : a p p l i c a t i o nt on e a r -i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y . A n a l C h e m , 1996, 68( 23 : 4200 36 37 L e a r d i R . A p p l i c a t i o no f g e n e t i c a l g o r i t h mP L Sf o r f e a t u r es e l e c t i o ni ns p e c t r a l d a t a s e t s . JC h e m

27、 o m , 2000, 14( 5 : 643 L e a r d i R . G e n e t i c a l g o r i t h m s a p p l i e dt of e a t u r e s e l e c t i o ni nP L S r e g r e s s i o n : h o wa n dw h e n t o u s et h e m . C h e m o mI n t e l l L a b S y s t , 1998, 41( 2 : 195 38 L e a r d i R ,S e a s h o l t z M B , P e l l R J

28、 . V a r i a b l es e l e c t i o nf o r m u l t i v a r i a t e c a l i b r a t i o nu s i n g a g e n e t i ca l g o r i t h m : p r e d i c t i o no f a d d i t i v ec o n c e n t r a t i o n s i np o l y m e r f i l m s f r o mF o u r i e r t r a n s f o r m-i n f r a r e ds p e c t r a l d a t

29、a . A n a l C h i mA c t a , 2002, 461( 2 : 189 39 C H UX i a o l i ( 褚小立 ,Y U A NH o n g -f u ( 袁洪福 , WA N GY a n b i n ( 王 艳斌 ,e t a l . V a r i a b l es e l e c t i o nf o rp a r t i a l l e a s t s q u a r e s g a s t r i c i n f l a m m a t i o na n dm a l i g n a n c yi ne n d o s c o p i cb i

30、 o p s i e s b a s e d o nF o u r i e rt r a n s f o r mi n f r a r e ds p e c t r o s c o p y . C l i nC h e m , 2005, 51 ( 2 : 346 8 M o b l e y P R ,K o w a l s k i B R , Wo r k m a nJ RJ J ,e t a l . R e v i e wo f c h e m o m e t r i c s a p p l i e dt os p e c t r o s c o p y : 1985 - 95, P a

31、r t 2. A p p l S p e c t r o s c R e v , 1996, 31( 4 : 347 9 C H UX i a o l i ( 褚小立 ,Y U A NH o n g f u ( 袁洪福 , L UWa nz h e n ( 陆婉珍 . P r o g r e s s a n da p p l i c a t i o no f s p e c t r a l d a t a p r e t r e a t m e n t a n dw a v e l e n g t hs e l e c t i o nm e t h o d s i nn i r a n a l

32、 y t i c a l t e c h n i q u e ( 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进 展与应用 . P r o g C h e m ( 化学进展 , 2004, 16( 4 : 528 10 11 S e a s h o l t zM B , K o w a l s k iB R . T h ep a r s i m o n yp r i n c i p l ea p p l i e dt o m u l t i v a r i a t e c a l i b r a t i o n . A n a l C h i mA c t a , 1993, 277( 2 : 165

33、 L UWa n z h e n ( 陆婉珍 ,Y U A NH o n g f u ( 袁洪福 , X UG u a n g t o n g ( 徐广通 ,e t a l . M o d e r n N e a r I n f r a r e d S p e c t r o s c o p y A n a l y s i s T e c h n o l o g y ( 现代近红外 光谱分析 技术 . B e i j i n g ( 北京 :C h i n a P e t r o c h e m i c a l P r e s s ( 中国石化出版社 , 2001 12 T h o m a s

34、E V , H a a l a n dD M , C o m p a r i s o no fm u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o n m e t h o d sf o rq u a n t i t a t i v es p e c t r a la n a l y s i s . A n a lC h e m , 1990, 62 ( 10 : 1091 13 B A I Y i n g k u i ( 白 英奎 ,M E N GX i a nj i a n g ( 孟宪江 , D I N G D o n g ( 丁东 ,e t a l . I

35、 m p r o v i n gp a r t i a l l e a s t s q u a r er e g r e s s i o np r e c i s i o ni nN I Rm u l t i -c o m p o n e n t a n a l y s i su s i n ga r t i f i c i a l n e u r a l n e t w o r k ( 利用神经 网络 提高 偏最小 二乘 法的 N I R多 组分 分析 精 度 . S p e c t r o s c S p e c t A n a l ( 光谱学与光谱分析 , 2005, 25( 3 : 3

36、81 14 15 T h o m a s E V . Ap r i m e r o n m u l t i v a r i a t e c a l i b r a t i o n . A n a l C h e m , 1994, 66( 15 : 795A H A OY o n g ( 郝勇 , C A I We n-s h e n g ( 蔡文生 , S H A OX u eg u a n g ( 邵学广 . C o n s t r u c t i o no f t h ec a l i b r a t i o nm o d e l f o r n e a r i n f r a r e

37、ds p e c t r a l a n a l y s i s o f c o m p l e x s a m p l e s ( 复杂样品近红外 光谱 定量分析模型的构建 方法 . C h e mJ C h i nU n i v ( 高 等学校 化学 学报 , 2009, 30( 1 : 28 16 Wu W, Wa l c z a kB , M a s s a r t D L . S p e c t r a l t r a n s f o r m a t i o na n dw a v e l e n g t hs e l e c t i o n i nn e a r -i n f r

38、a r e ds p e c t r ac l a s s i f i c a t i o n . A n a l C h i m A c t a , 1995, 315: 243 17 WUZ h o n g -c h e n ( 武中 臣 ,X UX i a o -x u a n ( 徐晓 轩 , Y A N G R e n j i e ( 杨仁杰 ,e t a l . A d o p t i n gt h e m e t h o do f p r i n c i p a l c o m p o n e n t s a n a l y s i s c o m b i n e dw i t

39、hc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t t oi n c r e a s et h e p r e d i c t e dc o n c e n t r a t i o n s a c c u r a c y o f b e n z e n e a n d i t s h o m o l o g y m i x t u r e ( 采用主成分分析结合相关 系数法提 高苯及其 同系物 含量 预测结果的准确度 . S p e c t r o s c S p e c t A n a l ( 光谱学与 光谱分析 , 2004, 24( 12 : 1566

40、 18 D A NT u n a n ( 淡图南 ,D A I L i a n k u i ( 戴连奎 . S p e c t r a l w a v e l e n g t hs e l e c t i o nb a s e do n P L S p r o j e c t i o n a n a l y s i s ( 基于 P L S 投影分 析的光谱波段选择方法 . S p e c t r o s c S p e c t A n a l ( 光谱学与光 谱分 析 , 2009, 29( 2 : 351 19 C e n t n e r V ,M a s s a r t D L ,D e

41、N o o r dO E . E l i m i n a t i o no f u n i n f o r m a t i v e v a r i a b l e s f o r m u l t i v a r i a t ec a l i b r a t i o n . A n a l C h e m , 1996, 68( 21 : 3851 20 K o s h o u b uJ ,I w a t a T ,M i n a m i S . A p p l i c a t i o no f t h em o d i f i e dU V EP L S m e t h o d f o r a

42、 m i d i n f r a r e d a b s o r p t i o n s p e c t r a l d a t a s e t o f w a t e r e t h a n o l m i x t u r e s . A p p l S p e c t r o s c , 2000, 54( 1 : 148 21 J o u a n-R i m b a u dD , Wa l c z a kB , P o p p i R J , e t a l . A p p l i c a t i o no f w a v e l e t t r a n s f o r mt o e x

43、 t r a c t t h e r e l e v a n t c o m p o n e n t f r o ms p e c t r a l d a t a f o r m u l t i v a r i a t e c a l i b r a t i o n . A n a l C h e m , 1997, 69( 21 : 4317 22 C H E NG u o l i a n g ( 陈国良 , WA N GX u f a ( 王煦法 ,Z H U A N G Z h e n q u a n ( 庄 镇泉 . G e n e t i cA l g o r i t h ma n

44、dI t sA p p l i c a t i o n ( 遗 传算法及其应用 . B e i j i n g ( 北京 :P e o p l e sP o s t sa n dT e l e c o m - 药 物分析杂志 C h i nJ P h a r mA n a l 2010, 30( 5 m o d e l i n gb y g e n e t i c a l g o r i t h m s ( 遗传算法用于偏最小二乘方法建 模中的变量筛选 . C h i nJ A n a l C h e m ( 分析化学 , 2001, 29( 4 : 437 40 WA N GH o n g

45、( 王宏 ,L I Q i n g -b o ( 李 庆波 , L I UZ e -y i ( 刘则 毅 ,e t a l . A p p l i c a t i o no f g e n e t i c a l g o r i t h m s i n f u n d a m e n t a l s t u d y o f n o n i n v a s i v e m e a s u r e m e n t o f h u ma nb l o o dg l u c o s ec o n c e n t r a t i o n w i t hn e a r i n f r a r e ds p

46、 e c t r o s c o p y ( 遗传算法在近红外无创伤人体血 糖浓度测量 基 础研 究 中 的应 用 . C h i nJA n a l C h e m( 分析化 学 , 2002, 30( 7 : 779 41 C H UX i a o l i ( 褚小立 ,Y U A NH o n g f u ( 袁 洪福 , WA N GY a n b i n ( 王 艳斌 , e t a l . D e v e l o p i n gr o b u s t n e a r i n f r a r e dc a l i b r a t i o n m o d e l s ( 近红外稳健分析

47、校正模型的建立 ( 样品温 度的影 响 . S p e c t r o s c S p e c t A n a l ( 光谱学与光谱分析 , 2004, 24( 6 : 666 42 Z E N GL i b o ( 曾 立波 , H EZ h i -p i n g ( 贺 志平 . S t u d y o nt h e a p p l i c a t i o no f g e n e t i ca l g o r i t h mf o r s y n c h r o n o u s s e l e c t i o no f w a v e l e n g t ha n ds p e c t

48、r a l d a t ap r e t r e a t m e n tm e t h o di nn e a r -i n f r a r e d s p e c t r o m e t r i ca n a l y s i s ( 遗传算法在近红 外光谱 分析 波长及 预处 理方法 同 步选 择 中 的 应 用 . A n a l I n s t r u m( 分析 仪 器 , 2006 ( 3 : 23 43 S U NQ i a n ( 孙谦 , W A N GJ i ah u a ( 王 加华 ,H A ND o n g -h a i ( 韩东海 . I m p r o v i n

49、g t h ep r e d i c t i o nm o d e l o f p r o t e i ni nm i l kp o w d e r u s i n g G AP L S c o m b i n e d w i t h P C A N Na r i t h m e t i c ( G AP L S 结合 P CA N N算法提高奶粉蛋白 质模型精 度 . S p e c t r o s c S p e c t A n a l ( 光谱学与光谱分析 , 2009, 29( 7 : 1818 44 G E N GZ h a o x i ( 耿朝曦 ,S U NQ i a n ( 孙

50、谦 ,T I A NL e i ( 田磊 , e t a l . F e a s i b i l i t y o f u s i n g e t h a n o l l i q u o r N I R S m o d e l t o p r e d i c t e t h a n o l i nv i n o u s f e r m e n t l i q u i d ( 用酒 精水溶 液 N I R S 模 型预测 葡萄 酒发酵液酒精 度 . S p e c t r o s cS p e c t A n a l ( 光谱 学 与光 谱分 析 , 2009, 29( 7 : 1805 45 N

51、 o r g a a r dL , S a u d l a n dA , Wa g n e rJ , e ta l . I n t e r v a lp a r t i a ll e a s t s q u a r e s r e g r e s s i o n( i P L S : ac o m p a r a t i v ec h e m o m e t r i cs t u d yw i t h a ne x a m p l e f r o mn e a r i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y . A p p l S p e c t r o s

52、c , 2000, 46 54( 3 : 413 L e a r d i R , N o r g a a r dL . S e q u e n t i a l a p p l i c a t i o no f b a c k w a r di n t e r v a l p a r t i a l l e a s t s q u a r e s a n dg e n e t i c a l g o r i t h m s f o r t h e s e l e c t i o n o f r e l e v a n t s p e c t r a l r e g i o n s . J C h

53、 e m o m , 2004, 18( 11 : 486 47 Z H UX i a n g r o n g ( 朱向荣 ,L I N a ( 李娜 ,S H I X i ny u a n ( 史新 元 ,e t a l . A n a l y s i s o f g e n i p o s i d e a n d t o t a l n i t r o g e n c o n t e n t i n Q i n g k a i l i n g i n j e c t i o n i n t e r m e d i a t e b y n e a r i n f r a r e ds p e

54、 c t r o s c o p y a n ds y n e r g y i n t e r v a l p a r t i a l l e a s t s q u a r e s ( 近红外光谱与组合的间 隔偏最 小二乘法测定清开灵四混 液中总氮 和栀子 苷的含 量 . C h e mJ C h i nU n i v ( 高等学校化学学报 , 2008, 29( 5 : 906 48 P a t a c a L C M ,B o r g e sN e t oW, M a r c u c c i M C ,e t a l . D e t e r m i n a t i o no f a p

55、p a r e n t r e d u c i n gs u g a r s ,m o i s t u r e a n d a c i d i t y i nh o n e y b ya t t e n u a t e dt o t a l r e f l e c t a n c e -F o u r i e r t r a n s f o r mi n f r a r e ds p e c t r o m e t r y . T a l a n t a , 2007, 7l ( 5 : 1926 49 N a v e aS , T a u l e rR , J u a nA D . A p

56、p l i c a t i o no ft h el o c a l r e g r e s s i o n m e t h o di n t e r v a l p a r t i a l l e a s t s q u a r e st ot h ee l u c i d a t i o no f p r o t e i n s e c o n d a r y s t r u c t u r e . A n a l B i o c h e m , 2005, 336( 2 : 231 50 Z H O UX i a o b o ( 邹小波 ,Z H A OJ i e w e n ( 赵 杰

57、文 ,X I AR o n g ( 夏蓉 ,e t a l . N e a r i n f r a r e dd e t e r m i n a t i o no f s u g a r c o n t e n t i na p p l e s b a s e do n m u l t i r e s o l u t i o n d e c o m p o s i t i o n a n d i n t e r v a l p a r t i a l l e a s t s q u a r e ( i P L S m e t h o d ( 苹果糖度近红外光谱小波去噪和 i P L S 建 模

58、 . T r a n s C h i nS o c A g r i c M a c h ( 农业 机械学报 , 2006, 37( 6 : 79 51 C h e nQ , Z h a oJ , L i uM , e t a l . D e t e r m i n a t i o no f t o t a l p o l y p h e n o l s 64 63 62 61 60 59 58 57 56 55 54 53 52 975 c o n t e n t i n g r e e nt e au s i n gF T N I Rs p e c t r o s c o p y a n d

59、 d i f f e r e n t P L S a l g o r i t h m s . J P h a r mB i o m e d A n a l , 2008, 46( 3 : 568 M u n c k L ,P r a mN i e l s e nJ ,M o l l e r B ,e t a l . E x p l o r i n g t h ep h e n o t y p i c e x p r e s s i o n o f a r e g u l a t o r yp r o t e o m e a l t e r i n gg e n eb ys p e c t r o s c o p y a n dc h e m o m e t r i c s . A n a l C h i mA c t a , 2001, 446( 1 : 171 Z o uX i a o b o ,Z h a o J i e -w e n ,L i Y a n -x i a o . S e l e c t i o no f t h ee f f c i e n t w a v e l e n g t h r e g i o n s i n F T N I Rs p e c t r o s