当前位置: 仪器信息网 > 行业主题 > >

快速鉴别

仪器信息网快速鉴别专题为您整合快速鉴别相关的最新文章，在快速鉴别专题，您不仅可以免费浏览快速鉴别的资讯， 同时您还可以浏览快速鉴别的相关资料、解决方案，参与社区快速鉴别话题讨论。

快速鉴别相关的论坛

  • 【整理汇总】食品快速鉴别汇总

    1、食品快速鉴别之一：木耳2、食品快速鉴别之二：橄榄油　　　　　怎么鉴别橄榄油3、食品快速鉴别之三：小麦4、食品快速鉴别之四：糯米5、地沟油的快速检测技术与方法6、辨别真假豆腐用“三招”7、如何鉴别是否含有机物？8、真假鸡蛋的签别及假鸡蛋的制作过程9、绿茶质量安全鉴别之法10、检测哪些可以分辨大豆磷脂油11、你会辨别人工合成假食品吗？12、如何鉴别激素催生的豆芽13、蛋及蛋制品的感官鉴别要点14、八角与莽草（充当假八角），你分得清吗？当心中毒15、人工豆腐如何检测和鉴别？16、假葡萄酒的鉴定17、如何分辨真假蜂蜜？18、15种最易掺“毒”的食品19、辨别真假蜂胶方法20、如何鉴别火锅底料21、三招教你识别无增白剂面粉22、含碘盐的鉴别与保管23、四招鉴别劣质猪肉24、鉴别化学水果25、鉴别真伪虫草26、如何鉴别激素草莓？27、识别染色馒头一看二闻三泡28、教你怎么怎么挑出安全食品29、食品快速鉴别：辨别染色馒头有妙招30、六招识别真假茅台酒31、如何鉴别月饼莲蓉？32、如何鉴别“加料”馒头？33、如何选购纯正的燕窝？ 34、4招教你区分PVC和PE保鲜膜35、火锅口水油当老油重上餐桌 四招教你识别口水油36、如何鉴别食品“生日”真假37、 有效鉴别松花蛋质量的三种方法38、教你识别染色食品39、如何鉴别啤酒的优劣？40、怎样识别亚硝酸盐制品41、三招鉴别食用猪油42、如何挑选合格洋酒 检验检疫为你支招43、专家支招如何鉴别“注胶虾44、五步分辨激素草莓45、

  • 【求助】关于快速鉴别的问题，应该怎么去做？？

    想利用近红外做一个关于快速鉴别的课题，用PE的近红外，但是现在就知道需要进行标准谱图的扫描（建立标准集），建模，然后就是快速定性分析了，其它的就不懂了，请教各位我应该怎么去做，很是棘手感觉，谢谢！怎么建模？标准集中的标准样品的成分会很复杂！！

  • 【求助】关于快速鉴别的问题，应该怎么去做？？

    想利用近红外做一个关于快速鉴别的课题，用PE的近红外，但是现在就知道需要进行标准谱图的扫描（建立标准集），建模，然后就是快速定性分析了，其它的就不懂了，请教各位我应该怎么去做，很是棘手感觉，谢谢！怎么建模？标准集中的标准样品的成分会很复杂！！

  • 近红外光谱快速鉴别酸奶的品种

    近红外光谱快速鉴别酸奶的品种

    提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法。 首先应用光谱仪获得 5 种典型酸奶品种的光谱曲线 , 用主成分分析法对 5 种酸奶品种进行聚类分析 ,建立模型后进行品种鉴别。 主成分分析表明 , 主成分 1 和主成分 2 的累积可信度已达 98.986 % , 前 7 个主成分的累积可信度达到 99.197 %。本实验选择前 7 个主成分的输入, 建立模型。 每个品种各 27 个样本 , 5 个品种共 135 个样本用来建立模型 , 余下每个品种各 5 个共 25 个用于预测。 建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为 100 %。 说明该方法能快速无损的检测酸奶品种 , 为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法。酸奶所含有的蛋白质经一定程度的分解后易于被人体消化吸收 , 有较高的营养价值和口味 , 也具有健美和减肥等功效 , 深受广大的消费群体(儿童、 青少年、 中青年女性等)喜爱。 近年来我国一批大中型乳品企业在市场竞争中奇迹般地崛起 , 市场超市中的酸奶品种也五花八门 , 但市场中也不乏各种假冒产品。一些学者利用近红外光谱技术在牛奶的脂肪、 蛋白质和乳糖等含量方面做了一些研究, 但是对于酸奶品种鉴别方面的研究还做得很少 , 主要是在实验室进行。 随着市场上酸奶品种的加速发展 , 品种鉴别将越来越凸现出它的必要性 , 所以研究一种简单、 快速、 无损的酸奶品种鉴别方法很有必要。 由于近红外光谱分析技术具有速度快、效率高、成本低、 测试重现性好、 测试方便等特点 , 已经被越来越多地应用于食品工业、 石油化工、 制药工业等领域。但进行光谱测试后如何从大量的信息中获取有效信息是研究的一个热点。 主成分分析是多元统计中的一种数据挖掘技术。 在不丢失主要光谱信息的前提下选择为数较少的新变量来代替原来较多的变量 , 解决了由于谱带的重叠而无法分析的困难。 我们选用主成分分析( PCA)建立不同品种酸奶品种的近红外光谱鉴别模型。一． 仪器条件：仪器为近红外光谱仪，主要部件包括：单色仪、集成电脑、电源适配器，置顶旋转测样系统。采集处理软件，建模软件。 测样方式：漫反射方式；检测方法：置顶旋转测样系统；实验所用的参数设置为： 波长范围：1400nm ~ 2500nm，波长步长：1.0nm，平均次数：60次。二． 实验方法：从超市买来生产日期为同一天的三种原味酸奶 , 分别是蒙牛(内蒙古) 、光明(上海) 、 伊利(内蒙古) , 每种酸奶各取 30 样本 , 共计 90 个样本。 为减少实验过程中的操作误差 , 酸奶装样容器均采用直径为4cm，高度为,4cm的样品杯 , 装好的酸奶的样品杯放置于光谱仪置上方 , 通过样品杯的旋转，对每个样品扫描60 次 , 取平均值。为了消除外界环境的影响 , 提高光谱数据的有效信息量 , 我们对光谱数据采用平均平滑法进行预处理 , 选用平滑窗口大小为9 , 此时能很好地滤除各种因素产生的高频噪声。将光谱数据导入建模软件，采用PCA分析方法，分别建立三种原味酸奶的PCA模型。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/06/201406140844_502036_1344_3.jpg 图1.三种酸奶的吸收光谱 通过建立三种原味酸奶的PCA模型后，对三种厂家未知的酸奶作定性判别，拟合率和预测品种的识别率均为 100 %。三．结论：　 提出了一种应用光谱技术并结合主成分分析技术对酸奶品种进行快速无损检测的新方法 , 该方法使用方便 , 准确度高。 试验表明对三种酸奶品种的识别率达到100 %。 说明运用近红外光谱技术可以快速、 准确、 无损的对酸奶品种进行鉴别。 提出的基于主成分分析的光谱数据分析方法可大大地减少计算量 , 加快了分析和识别速度 , 同时得出的酸奶品种的主成分变量为快速鉴别酸奶种类和开发酸奶快速识别仪器提供了依据 , 也为其他液体食品品种的鉴别提供了有效的方法。

  • 药品快速鉴别方法介绍－薄层色谱法

    这是药检系统的培训资料，幻灯片格式，约12M,共91页。介绍了薄层色谱法在药品快速鉴别中的应用，我这还有几篇相关的资料，大家如果觉得有用的话我继续上传。[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=10121]药品快速鉴别方法介绍－薄层色谱法[/url]

  • 快速鉴别不同材质台面板性能的方法

    快速鉴别不同材质台面板性能的方法1、耐强酸测试：在“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”上采用98%浓硫酸检测，24小时后观察台面变化。2、耐刮磨测试：在“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”上分别采用尖锐的金属利器刻刮后观察台面变化。3、采用高温及环保性测试：采用打火机同时烧烤“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”边角后观察台面变化。4、采用染色剂测试：采用染色剂分别滴到“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”台面上，经过24小时后用洗涤液清洗。观察不同台面变化。

  • 【原创大赛】利用紫外可见光谱快速鉴别天然呈色与人工改色的宝玉石

    【原创大赛】利用紫外可见光谱快速鉴别天然呈色与人工改色的宝玉石

    [align=center][b]利用紫外可见光谱快速鉴别天然呈色与人工改色的宝玉石[/b][/align][align=center]刘畅（南京质检NQI）[/align] 染色珠宝玉石与天然珠宝玉石存在巨大的差价，因此染色珠宝玉石已经大量混入了市场，如何鉴别它们成为一个难题。有经验的行家可以通过可见光颜色的细微差异来辨别是否人工染色，因此利用可见光范围波长光谱可以区分大部分人工染色产品。 在珠宝玉石检验实际操作中利用GEM3000紫外可见光谱仪测试染色处理翡翠、染色珍珠、染色绿松石，根据本人经验及查阅文献总结出部分染色宝玉石与天然宝玉石的可见光谱快速判断方法。1、染色翡翠（红色）主要在670nm处有明显吸收宽带，与天然翡翠（绿色）的630 nm、660 nm、690nm吸收带相区分，这主要由于染色翡翠与天然翡翠铬离子吸收存在差异，此处应为铬离子吸收差异造成。[img=,634,336]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220951_01_3048281_3.png[/img]2、染色黑珍珠（红色）主要在700nm处无吸收，与天然黑珍珠（绿色）有吸收相区分，这与天然珍珠中的有机物吸收有关。[img=,650,325]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220952_01_3048281_3.png[/img]3、天然金珍珠（绿色）主要在430nm处有吸收，与染色金珍珠（红色）无吸收相区分。[img=,588,344]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220953_01_3048281_3.png[/img]4、天然绿松石（绿色）主要在432nm处有吸收，与染色绿松石（红色）无吸收相区分，这主要与天然绿松石中的致色Cu离子有关。[img=,591,328]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220953_02_3048281_3.png[/img]5、天然青金石（绿色）主要在410nm处有宽吸收，与染色青金石（红色）无吸收相区分，这主要与天然青金石中硫离子致色有关。[img=,590,333]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220954_01_3048281_3.png[/img] 以上为部分染色宝玉石快速判断方法，在其他染色处理珠宝玉石中还存在更多区分方法等待我们不断探索。在实际测试中，紫外可见光谱具有测试速度快、无损、准确性高的特点，因此对于快速判断宝玉石颜色是否为天然有着极其大的实际应用价值。

  • 【原创】食品快速鉴别之四：糯米

    鉴别糯米中掺入大米的方法如下(1)感官鉴别方法①色泽：糯米色泽乳白或蜡白，不透明，也有半透明的(俗称阴糯)，大米腹白度小，多为透明和半透明的，有光泽。②形态：糯米为长椭圆形，较细长，大米为椭圆形，较圆胖。③质地：糯米硬度较小，大米硬度较大。④米饭：糯米煮成的饭，胶结成团，膨胀不多，但粘性大，光亮透明，大米煮成的饭，粒粒膨大而散开，粘性小。从以上糯米与大米的品质特征来比较，可识别出糯米中是否掺入大米。(2)化学鉴别方法糯米中的淀粉是支链淀粉，大米中的淀粉是直链淀粉，不同的淀粉遇到碘溶液，会显示出不同的颜色，以此来鉴别糯米中掺入的大米。取米样数10粒，用水洗净表面，淋干，放在白色的瓷盘中，滴上碘溶液，拌匀，如果米粒呈褐棕色，则为糯米，如果米粒呈深蓝色，则为大米。这种方法可测算出大米的掺入量。

  • 食用醋是否含有添加剂的快速鉴别方法有哪些？——上海阿姨教你快速鉴别方法（求真相）

    食用醋是否含有添加剂的快速鉴别方法有哪些？——上海阿姨教你快速鉴别方法（求真相）

    刚才微博上看到这样一个消息，不知道真假，欢迎各位做食品添加剂的朋友聊聊是否是真的能鉴别。方法如下：——————————————————————————————————————经验谈：“去超市选醋，上海老阿姨传授秘技－－用力摇晃瓶身，静置下来，泡沫经久不消的为好醋！消失的越快越不好，含添加物多。据说是一在醋厂工作的老邻居教的。反复测试，准！最贵的一瓶完胜！”这个方法到底靠谱不？求教http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2011/08/201108161355_310544_1622715_3.jpg

  • 基于UPLC-Q-Exactive-MS/MS和HPLC法对假东风草和东风草的化学成分分析和快速鉴别

    [b][font=宋体]基于[/font]UPLC-Q-Exactive-MS/MS[font=宋体]和[/font]HPLC[font=宋体]法对假东风草和东风草的化学成分分析和快速鉴别 [/font][/b][font=宋体]滇桂艾纳香是广西壮医常用药材，具有活络经血、祛风除湿、止血、利尿等功效，用于治疗经期不准、产后大出血、不孕症、阴疮、风湿骨痛等症状，是伊血安颗粒、滇桂艾纳香片等上市药品的君药。假东风草[/font][i]Blumeariparia [/i](Bl. ) DC.[font=宋体]是滇桂艾纳香的基原植物，收载于广西和湖南省中药材标准中。通过实地调研及文献研究发现，假东风草主要来源为野生资源，但随着需求量的日益增加，另一种形态相似的植物东风草[/font][[i]B. megacephala[/i] (Randeria) Chang et Tseng][font=宋体]被用作[/font][font=宋体]滇桂艾纳香的替代品，但东风草并未收载于药材标准中。由于两种植物无论是原植物形态还是化学成分都非常相似，头状花序大小是区分这两个物种的主要形态特征。因此亟待开发一种在化学成分水平上快速、准确的方法来区分、鉴别两种药材，为临床用药提供安全保障。本研究采用[/font]UPLC-Q-Exactive-MS/MS[font=宋体]和[/font]HPLC[font=宋体]法对东风草和假东风草的化学成分进行了分析鉴定、化学模式识别以及质量评价研究。研究发现异绿原酸[/font]A[font=宋体]和隐绿原酸的峰面积比例可作为差异指数用于假东风草和东风草的鉴别及质量控制。本研究为假东风草和东风草的鉴别及质量评价提供了简单、快速的研究方法。[/font] [img=,690,480]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/09/202409101136114608_620_6561489_3.png!w690x480.jpg[/img]

  • 【原创大赛】基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究

    【原创大赛】基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究

    [align=center][color=#333333] [/color][b]基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究[/b][/align][color=#333333] [/color][color=#333333] [/color][color=#333333]化橘红Pummelo Peel，拉丁文exocarpium citri grandis，Citrus grandis‘Tomentosa'，化橘红Pummelo Peel，拉丁文exocarpium citri grandis，Citrus grandis‘Tomentosa'，异名，化皮、化州橘红、柚皮橘红、柚类橘红、兴化红、毛柑、毛化红、赖橘红。本草记载，橘红一词始出于元王好古《汤液本草》，柚出自《本草经集注》。《神农本草经》仅载有橘柚。《唐本草》记载：柚皮厚味甘，不似橘皮薄，味辛而苦。其肉有亦如橘，有甘有酸。特产于广东省化州市部分村镇，其外果皮为道地药材化橘红，由于密被绒毛，称之为毛橘红，为治疗痰证常用中药。明代《本草原始》云：“橘红，广东化州者胜”。自古以来，化州特产毛橘红就以质优效佳而闻名于世，曾列为明清两代皇室镇咳祛痰贡品。这种外果皮密被绒毛的柚(化州柚)种植历史已有千年，仅分布于东经110°~111°、北纬21°~22°15'的广东省化州市部分地区。20世纪80年代初，受到来源于柚的非道地化橘红~光橘红的冲击，化州柚一度濒临灭绝。如何判断中药的品质并进行鉴定是中药科技工作者工作的重要内容之一。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]中药鉴定常用的鉴别方法主要有性状鉴定、显微鉴定、高效液相色谱法。这些方法虽然各有优势，但是有的对人员经验要求极高，有的实验过程较为复杂等特点，不能满足市场快速、可靠检测的需要。本研究探讨建立一种高光谱检测方法，结合计算机人工智能算法，对四种不同的化橘红进行了鉴定研究，并用独立样本数据对不同的模型进行验证。[/color][b][color=#333333]1. [/color][color=#333333]材料与方法[/color][color=#333333]1.1[/color][color=#333333]材料[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]化橘红四种不同成分正品皮、伪品皮、正品果、伪品果由中山大学提供，其中正品皮样本32个自编批号ZPP1-32、正品果10个自编编号ZPG1-10、伪品果11个自编编号WPG1-11，伪品皮7个自编编号WPP1-7。样本经粉碎均匀后，各取5g放置于培养皿上，备用。[/color][b][color=#333333]1.2[/color][color=#333333]高光谱图像采集[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]利用GaiaSorter高光谱分选仪系统（V10E、N25E-SWIR）。高光谱成像仪、面阵列相机、卤素灯光源、暗箱、计算机组成。图像采集软件采用高光谱成像系统采集软件完成。高光谱图像预处理在specview上进行，后期的图像处理和光谱处理采用 ENVI5.3和MATLAB2011b 进行处理。[/color][align=center][img=,400,300]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301716370797_992_488_3.jpg!w400x300.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图1 GaiaSorter双系统分选仪[/color][/align][b][color=#333333]1.3 [/color][color=#333333]特征波长选择[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]光谱信息之间存在大量的冗余和共线性信息特征，对光谱有效信息的提取产生了较大的干扰，且大量光谱数据造成模型复杂、计算量大的问题。本文采用连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）进行特征波长的选择，以减少信息冗余和共线性的影响，简化模型，减少计算量。[/color][color=#333333] SPA [/color][color=#333333]是一种特征变量前向选择算法，在光谱特征波长中取得了广泛的应用。本文采用 SPA 算法对去噪处理后的光谱进行特征波长选择。进行SPA 计算时，以建模集的光谱数据和类别赋值为输入，设置选择特征波长数的范围为 5～30。[/color][b][color=#333333]1.4 [/color][color=#333333]光谱指数[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]光谱指数的产生来源于植被指数，植被指数是指利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。光谱指数是通过任意两波段组合或三波段组合成各种光谱指数，如归一化植被指数（Normalized difference vegetable index，NDVI）、差值植被指数Difference vegetable index，DVI等，探寻最佳的波段组合用于各个领域的模型构建等。[/color][b][color=#333333]1.5 [/color][color=#333333]判别分析方法[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]偏最小二乘法判别分析( Partial least squaresdiscrimination analysis，PLS-DA)是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。判别分析是一种根据观察或测量到的若干变量值，来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。其原理是对不同处理样本（如观测样本、对照样本）的特性分别进行训练，产生训练集，并检验训练集的可信度。本文分别基于全光谱、特别波长光谱建立 PLS-DA 判别分析模型，通过建立光谱数据与类别特征之间的回归模型，进行判别分析。[/color][b][color=#333333]1.6 [/color][color=#333333]极限学习机[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]极限学习机（extreme learning machine，ELM）是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。本文中隐含层神经元个数从 1 到 520（288）以步长 1 进行寻优，以最小训练误差下的神经元个数为 ELM 模型隐含层神经元个数。[/color][b][color=#333333]1.7 [/color][color=#333333]评价指标[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]回归模型得到的样本的预测值不是整数，需要设置阈值以判断样本的归属。本文中阈值设置为 0.5 ，预测值小数点大于或等于0.5则加1归整，小于0.5则减1归整。总体识别精度是指正确识别的个数除以总数，正品皮识别精度是指正品皮正确识别的个数除以正品皮的总数，正品皮识别错误率指数被错误分为正品皮的个数除以正品皮的总数。[/color][b][color=#333333]2 [/color][color=#333333]结果与分析[/color][color=#333333]2.1 [/color][color=#333333]化橘红不同成分的原始光谱曲线[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本试验采用V10E 相机获取400-1000 nm波长范围共520个波段的可见/[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据，N25E-SWIR相机获取1000-2500 nm波长范围共288个波段的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据，正品皮、伪品皮、正品果、伪品果的光谱比较图如图2所示。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]从图1可以看到，总体而言，无论是400-1000 nm或1000-2500 nm波长范围内，正品皮的光谱反射率值低于其他三种成分的光谱曲线，从曲线变化趋势来看四种不同成分并没有十分明显的差异。本研究按照Kennard-Stone 算法将样本分成建模集和预测集，其中建模集 38 个样本，预测集32个样本。正品皮、伪品皮、正品果、伪品果分别赋值为 1、2、3、4（表1），不同化橘红成分建模集和预测集样本的划分如表1所示。[/color][align=center][img=,32,32]https://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img][img=,690,316]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301716490687_6323_488_3.png!w690x316.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图2化橘红不同成分反射光谱曲线图[/color][/align][align=center][color=#333333]表1 化橘红不同成分类别赋值与建模集合检验集样本划分[/color][/align] [table=568][tr][td] [align=center] [/align] [/td][td] [align=center]正品皮[/align] [/td][td] [align=center]伪品皮[/align] [/td][td] [align=center]正品果[/align] [/td][td] [align=center]伪品果[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]类别赋值[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]4[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]建模集[/align] [/td][td] [align=center]22[/align] [/td][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]7[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]检验集[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]4[/align] [/td][/tr][/table][b][color=#333333] [/color][color=#333333]2.2 [/color][color=#333333]化橘红鉴别算法分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]综合表2、表3和表4，对比光谱指数模型，PLS-DA模型，和 ELM 模型的识别效果可知，无论是光谱指数模型，PLS-DA模型或ELM 模型，基于1000-2500nm范围内构建的模型，其预测值的总体识别率、正品皮识别率均高于400-1000nm范围内的模型，且正品皮的识别错误率也低于400-1000nm范围内的模型。在光谱指数模型、PLS-DA 模型和 ELM 模型的模型中，ELM模型的识别准确性最高，其次是PLS-DA模型，最后是光谱指数模型。基于特征波段光谱的PLS-DA模型其识别准确性低于基于全波段光谱的PLS-DA的模型，但是基于特征波段光谱的ELM模型在400-1000 nm范围内，其识别准确性高于基于全波段光谱的ELM模型，在1000-2500nm范围内，其识别准确性与基于全波段光谱的ELM模型相同。图3为利用ELM模型在400-1000nm和1000-2500nm光谱范围内，基于特征波长和全波段检验集的实测值与预测值的赋予值。[/color][align=center][color=#333333]表2基于光谱指数模型检验化橘红样本的精度评价[/color][/align][align=center][img=,690,200]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718080089_2220_488_3.png!w690x200.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]表3基于PLS-DA模型检验化橘红样本的精度评价[/color][/align][align=center][img=,690,240]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718171948_4107_488_3.png!w690x240.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]表4 基于ELM模型检验化橘红样本的精度评价[/color][/align][align=center][img=,690,200]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718314357_9332_488_3.png!w690x200.jpg[/img][/align][align=center][img=,690,662]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718433557_9929_488_3.png!w690x662.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图3 基于400-1000和1000-2500nm的ELM模型预测结果[/color][/align][b][color=#333333]3 [/color][color=#333333]结论与讨论[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本研究分别基于V10E与N25E-SWIR两款成像高光谱相机在400-1000nm、1000-2500nm波段分别获取四种化橘红样品的高光谱反射率，采用 SG 平滑算法对提取出的光谱数据进行去噪处理，同时采用 SPA 算法对去噪后的光谱提取特征波长，并分别基于全波段光谱、特征波段光谱建立 PLS-DA 判别模型和 ELM 模型，同时采用全波段循环，探寻最佳的NDVI、DVI两个光谱指数构建判别模型，用于鉴别正品皮、正品果、伪品皮、伪品果，取得了比较好的识别效果。基于特征波段光谱与全波段光谱建立的 ELM 模型取得了最佳效果，总体识别精度、正品皮识别精度、正品皮识别错误率分别为84%、95%和5%。在实际运用中，考虑到识别时间与成分，基于SPA算法提取的特征波段构建的ELM模型效果最佳。本论文研究结果为高光谱成像技术在药品真伪等鉴别检测中的应用提供了可行性。（本文已在中文核心期刊《时珍国医国药》沈小钟,黄宇,苏薇薇,陈兴海,崔穗旭.基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究.时珍国医国药,2019,30(06):1391-1396.）[/color]

  • 聚乙烯塑料的鉴别

    常见的聚乙烯塑料有低密度和高密度，这个有什么好的前处理方式能快速鉴别呢？

  • 【讨论】如何鉴别激素催生的豆芽

    现在用激素催生的豆芽越来越受到大家的关注，大家知道如何鉴别吗？欢迎大家讨论用日常经验和仪器设备来鉴别？我只知道催生的药物叫“无根豆芽调节剂”，是一种能使豆芽快速生长的激素类农药，对人体有致癌、致畸形的危害,为国家明令禁止在食品生产中使用的化学制品。

  • 【原创】食品快速鉴别之二：橄榄油

    1．硝酸试验。橄榄油与硝酸作用不呈显色反应。其它油脂与硝酸作用呈棕色。2．冷冻试验。无水橄榄油在2℃的条件下放置5．5小时仍澄清透明。如若在5.7℃的条件下放置24小时出现混浊，则橄榄油中一定有多量的掺杂油脂。3．测定油脂的克雷司美尔值。纯净橄榄油的克雷司美尔值在68.5-71.6℃之间。否则其中掺杂。克雷司美尔值是在给定的条件下，油脂在等量乙醇(92％)和戊醇混合溶剂中在较高温度溶解后，逐渐冷却至溶液发生混浊时的温度数值。4．角鲨烯含量的测定。油脂中除米糠油中角鲨烯含量较高(300mg／100g)外，其它油中含量很低。橄榄油中含量也很高，所以测定角鲨烯的含量是判断橄榄油是否纯品的主要指标之一。5．在3楼有一些用肉眼就能鉴别的方法。

  • 【求助】求购可以鉴别塑料种类的仪器

    本人做废塑料生意，想买一台可以快速准确鉴别各种废塑料种类的仪器，便携式或者小型台式都可以，要求准确快速操作简单，价格不要太高，哪位老大了解这方面的情况，请帮帮忙，什么仪器性价比比较好，那里可以买到？谢谢

  • 粤研究出燕窝鉴别方法

    随着国内燕窝市场蓬勃发展，燕窝及其制品缺失国家标准，进而带来监管失力、燕窝市场鱼龙混杂、食品安全难保障的矛盾愈发凸显。昨天获悉，国家相关部门目前正在为制定燕窝国家标准甚至国际标准做准备，今年由广东检验检疫局和中国检科院共同承担的“燕窝及其制品的真假鉴别方法研究”科技项目已顺利通过鉴定。专家指出，这意味着对于燕窝真伪有了权威的鉴定方法，为我国建立燕窝的国家、国际产品标准及卫生标准提供了技术支撑和科研保证。　　从广东检验检疫部门获悉，国家质检总局早已布署攻关“燕窝及其制品的真假鉴别方法研究”科技项目，并由该局和中国检科院共同承担。据介绍，为攻关燕窝及其制品的真假鉴别方法，课题小组人员历时多年，深入印尼等燕窝产地，了解原料采集、生产加工及其市场流通等情况，并采集了大量原料燕窝以及市售的燕窝样品，进行了多次测试。最终研究出鉴定真假燕窝的方法。据悉，该鉴别方法可有效分辨人为加入的掺假物质和天然存在的营养物质，而且还可用于大量样品的快速测定。

  • 【原创大赛】白芍药材产地快速定性鉴别的近红外光谱研究

    摘 要：目的 对山东菏泽、安徽亳州、浙江磐安不同产地的白芍药材样品进行判产地别分析。 方法 采集不同产地白芍药材近红外光谱, 采用K-S方法对样品集进行划分，对光谱预处理方法进行优化，采用FORWARD iPLS对波段进行并建立模型。结果 得到稳健可靠的产地判别分析模型，模型的识别率和拒绝率均达100%。结论 采用近红外光谱分析技术建立的白芍药材产地定性模型满足快速鉴别需求。关键词：白芍药材；近红外光谱技术；质量控制白芍药材是制备参枝苓口服液的主要原药材之一，其主要成分芍药苷是参枝苓口服液质量指标成分之一，用量较大，对产品质量具有重大影响。白芍药材来源广泛，且不同来源的药材质量不尽相同，对白芍药材产地进行鉴别分析，有利于从源头保障产品质量。近红外光谱技术作为一种应用广泛的绿色PAT技术，已在中药产业定性定量分析、在线检测和过程控制等中药分析领域中显示出了巨大的应用潜力。本实验采用MicroNIR 1700近红外光谱仪对白芍药材进行产地判别分析，以实现对药材来源和质量的控制，为药材的采购、筛选和投料提供依据，从而从源头上为产品生产和产品质量控制提供保障。 1.仪器与材料1.1 仪器 MicroNIR1700近红外光谱仪（JDSU，USA），附件配置：双集成真空钨灯，线性渐变滤光片（LVF），128线元非制冷铟镓砷（InGaAs)二极管阵列检测器，2×4mm采样窗口；Matlab2010a（Mathworks Inc.,USA)及PLS_toolbox 752分析软件；数显鼓风干燥箱（GZX-9246MBE，上海博迅实业有限公司医疗设备厂）；粉碎机（BL-高速多功能粉碎机）；不锈钢筛网（60目）；其他常用仪器材料。1.2 药材 分别收集安徽亳州、山东菏泽、浙江磐安产地的白芍药材24、30、25个批次，共计79份样品。60 ℃下烘干，粉碎过60目筛，自封袋密封保存于干燥器中，备用。实验方法分别收集安徽亳州、山东菏泽、浙江磐安三个产地的白芍药材共计79份样品，采用MicroNIR 1700近红外光谱仪采集药材粉末的近红外漫反射光谱。采用KS分类方法，将79个样品按4:1的比例分为64个校正集样品和15个验证集样品，并通过光谱预处理方法比较不同预处理方法处理后光谱在全光谱范围内的建模效果，选择识别率和拒绝率较高的模型所对应的预处理方法作为光谱预处理方法；通过光谱区间的优化获得稳定可靠的分析模型；根据交互验证预测残差（RMSECV）- 潜在变量数（LVs）曲线选择最佳建模潜在变量数。 实验结果 采用Micro NIR 1700近红外光谱仪采集的79份白芍药材样品原始光谱如图1所示。data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAz4AAAGOCAMAAABhQCa2AAAAAXNSR0ICQMB9xQAAAJNQTFRFAAAAAAA6AABmAAD/ADo6ADpmADqQAH8AAGa2AL+/OgAAOgA6OjoAPz8/Ojo6OmZmOma2OpDbZgAAZjoAZjqQZmYAZmZmZrb/kDoAkJBmkLaQkNv/vwC/tmYAtmZmt

  • 【求购】塑料种类鉴别仪器

    本人做废塑料生意，想买一台可以快速准确鉴别各种废塑料种类的仪器，便携式或者小型台式都可以，要求准确快速操作简单，价格不要太高，哪位老大了解这方面的情况，请帮帮忙，什么仪器性价比比较好，那里可以买到？谢谢[email]sos2009@yahoo.cn[/email]

  • 热分析法鉴别不同产地的丹参及其提取物

    DSC操作简便快速、灵敏度好，准确度高，可作为对丹参及其提取物进行定性鉴别的方法。该文章发表在2014年24卷03期《中国保健营养》上。　　采用热分析法中的差示扫描量热法(DSC)对产自于安徽和山东的丹参原药材及其醇提取和水提取进行鉴别。DSC量程为9mW;升温速度为12℃·min-1;温度范围为20-400℃;气氛为空气;参比物为阿法氧化铝。根据图谱进行比较鉴别分析。　　2种不同产地的丹参药材在52℃左右有一个吸热峰，在304℃左右有一个放热峰，而其醇提物和水提物分别在270℃和299℃左右均有一个放热峰，且峰形基本一致。

  • 【金秋计划】基于性状电子检测技术结合机器学习的不同产地薏苡仁的快速鉴别

    [b] [/b][font=宋体]薏苡仁为禾本科植物薏苡[/font][i][color=var(--weui-LINK)]Coix[i][/i][/color] lacryma-jobi[/i] L. var[i]. ma-yuen [/i](Roman.) Stapf[font=宋体]的干燥成熟种仁。秋季果实成熟时采割植株，晒干，打下果实，再晒干，除去外壳、黄褐色种皮和杂质，收集种仁[/font][sup][color=black][1][/color][/sup][font=宋体]。薏苡仁性寒，入肺胃及脾经，有利脾健胃、渗湿利尿、清热排脓等功效，可用于治疗脾虚泄泻、小便不畅、痈疽不溃以及水肿等病症[/font][sup][color=black][2][/color][/sup][font=宋体]。薏苡仁中的主要活性成分包括脂肪酸类、多糖类[/font][sup][color=black][3][/color][/sup][font=宋体]、黄酮类、三萜类、甾醇类等[/font][sup][color=black][4][/color][/sup][font=宋体]，其中脂肪酸类的主要成分是[color=var(--weui-LINK)]甘油三油酸酯[i][/i][/color]，除此之外还含有薏苡素、生育酚、角鲨烯等多种活性成分。现代研究表明，薏苡仁具有调节血脂、降低血糖、抗肿瘤、抗炎、提高机体免疫力等药理作用[/font][sup][color=black][5-7][/color][/sup][font=宋体]。[/font][font=宋体]我国是薏苡仁种植大国，栽培历史十分悠久，目前全国的薏苡仁种植面积已经超过了一百万亩（[/font]66 667 [font=宋体]公顷）。除甘肃、宁夏等少数省份外，在其他各省份均有分布，其中以贵州、福建和云南等省为主产地[/font][sup][color=black][8][/color][/sup][font=宋体]。相关研究表明，地理位置、气候、温湿度等外部环境因素的不同导致了各地薏苡仁中甘油三油酸酯和薏苡素等有效成分的含量差异较大。薏苡仁药材品质的差异对其临床疗效有很大的影响，因此需要对不同产地的薏苡仁进行综合分析考察，以保证薏苡仁的质量和临床功效[/font][sup][color=black][9-12][/color][/sup][font=宋体]。[/font] [font=宋体]近年来，性状电子检测技术用于中药的全面分析和质量控制已成为一种趋势，其中以分光测色技术和超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻技术尤为典型。分光测色技术通过将检测样品的光谱数据转换为颜色参数（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]），实现颜色的客观量化，建立[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]模型。该模型是一种三维空间的色彩模型，[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]分别代表颜色的亮度、红绿色方向、黄蓝色方向。该技术操作简便，只需将样品打粉过筛，无需进行其他处理和使用化学试剂。超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻是一种基于顶空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]基本原理的新型气味分析仪器，拥有氢离子火焰检测器和[/font]2[font=宋体]根极性不同的色谱柱，分别为[/font]MTX-5[font=宋体]（弱极性）和[/font]MTX-1701[font=宋体]（中极性），能够全面客观地识别中药整体气味信息，实现气味的量化。该仪器分析时间短，检测效率高，仅需[/font]2[font=宋体]～[/font]3 min[font=宋体]即可完成样品的检测。作为新兴智能性状电子检测技术，分光测色技术和超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻技术都具有快速、准确、便捷的特点，能够准确地将传统的鉴别经验转化为客观数据，目前已应用在中药的产地鉴别、真伪鉴别、炮制品鉴别等多个领域[/font][sup][color=black][13-19][/color][/sup][font=宋体]。[/font] [font=宋体]因此，本实验采用电子眼联合[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻技术，对不同产地薏苡仁的进行快速鉴别，并成功筛选出不同产地薏苡仁的气味标志物。同时对薏苡仁的表面颜色与内在气味成分进行相关性分析，探索颜色与成分之间的相关性，为薏苡仁的“辨状论质”提供客观依据。 [/font][b][back=#d7aba9]1 [font=黑体]材料与试剂[/font][/back][/b]1.1 [font=黑体]材料[/font]26[font=宋体]批薏苡仁药材分别收集于云南（[/font]Y1[font=宋体]～[/font]Y5[font=宋体]）、江苏（[/font]J1[font=宋体]～[/font]J6[font=宋体]）、福建（[/font]F1[font=宋体]～[/font]F4[font=宋体]）、山东（[/font]S1[font=宋体]～[/font]S4[font=宋体]）和贵州省（[/font]G1[font=宋体]～[/font]G7[font=宋体]），具体来源信息见表[/font]1[font=宋体]。所有样品经南京中医药大学药学院陈建伟教授鉴定，均为禾本科植物薏苡[/font][i]C. lacryma-jobi[/i] L. var[i]. ma-yuen [/i](Roman.) Stapf[font=宋体]的干燥成熟种仁。分析前，样品均储存在室温、干燥、密封的条件下。[/font]CM-5[font=宋体]分光光度计（日本柯尼卡美能达公司）；[/font]Heracles NEO[font=宋体]超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相色谱[/color][/url]电子鼻（法国[/font]Alpha MOS[font=宋体]公司）。[/font][img=图片,1,]data:image/svg+xml,%3C%3Fxml version='1.0' encoding='UTF-8'%3F%3E%3Csvg width='1px' height='1px' viewBox='0 0 1 1' version='1.1' xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' xmlns:xlink='http://www.w3.org/1999/xlink'%3E%3Ctitle%3E%3C/title%3E%3Cg stroke='none' stroke-width='1' fill='none' fill-rule='evenodd' fill-opacity='0'%3E%3Cg transform='translate(-249.000000, -126.000000)' fill='%23FFFFFF'%3E%3Crect x='249' y='126' width='1' height='1'%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E[/img][b]1.2[/b] [font=黑体]试剂[/font][font=宋体]正构烷烃[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]6[/color][/sub][font=宋体]～[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]16[/color][/sub][font=宋体]混合对照品（批号[/font]A0142930[font=宋体]），购自美国[/font]RESTEK[font=宋体]有限公司。 [/font][b][back=#d7aba9]2[font=黑体]方法[/font][/back][/b]2.1 [font=黑体]颜色测定[/font][font=宋体]使用[/font]CM-5[font=宋体]分光光度计，样本观察脉冲下氙弧[/font][font=宋体]灯（[/font]D65[font=宋体]，[/font]ф3mm[font=宋体]）的视角设置[/font]10°[font=宋体]，校准后，选择[/font]SCE[font=宋体]模式。将薏苡仁样品粉碎（过[/font]3[font=宋体]号筛），放入检测皿中，每个样品重复测定[/font]2[font=宋体]次，以平均值为最终测定结果。[/font]2.2 [font=黑体]超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻分析[/font]2.2.1 [font=宋体]样品孵化[/font] [font=宋体]将薏苡仁样品粉末（[/font]3 g[font=宋体]）放入[/font]20 mL[font=宋体]顶空瓶中，机械臂将顶空瓶送至孵化箱中，在[/font]80 [font=宋体]℃条件下孵化[/font]20 min[font=宋体]，孵化炉转速为[/font]500 r/min[font=宋体]，部分气味挥发并聚集在小瓶顶部，最终达到平衡的状态。[/font]2.2.2 [font=宋体]电子鼻分析方法[/font] [font=宋体]使用[/font]Heracles NEO[font=宋体]超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相色谱[/color][/url]电子鼻[/font][font=宋体]对薏苡仁样品进行检测分析。该仪器由自动采样装置、包含[/font]2[font=宋体]根不同极性色谱柱的检测系统、[/font]2[font=宋体]个氢火焰离子化检测器组成。[/font][font=宋体]进样体积为[/font]5 000 μL[font=宋体]，进样口的温度为[/font]200 [font=宋体]℃，压力为[/font]10 kPa[font=宋体]，体积流量为[/font]125 μL/s[font=宋体]。捕集阱初始温度为[/font]40 [font=宋体]℃，并以[/font]1.0 mL/min[font=宋体]的速度持续[/font]50 s[font=宋体]。程序升温方式：初始温度为[/font]50 [font=宋体]℃，先以[/font]1 [font=宋体]℃[/font]/s[font=宋体]升至[/font]80 [font=宋体]℃，然后以[/font]3 [font=宋体]℃[/font]/s[font=宋体]升至[/font]250 [font=宋体]℃，保持[/font]21 s[font=宋体]，总采集时间为[/font]110 s[font=宋体]。氢火焰离子化检测器温度为[/font]260 [font=宋体]℃，使用体积流量为[/font]1.0 mL/min[font=宋体]的氮气作为载气。每个样品重复测定[/font]2[font=宋体]次。[/font]2.2.3 [font=宋体]气味成分的鉴定[/font] [font=宋体]采用正构烷烃标准溶液（[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]6[/color][/sub][font=宋体]～[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]16[/color][/sub][font=宋体]）进行校准，将保留时间转化为保留指数，然后通过[/font]Kovats[font=宋体]保留指数定性，在[/font]Arochembase[font=宋体]数据库中对挥发性化合物进行分析鉴定。[/font]2.3 [font=黑体]数据分析[/font][font=宋体]使用[/font]Matlab 2021a[font=宋体]软件对色度值进行[/font]DT[font=宋体]和[/font]KNN[font=宋体]分析，以真正率（[/font]true positive rate[font=宋体]，[/font]TPR[font=宋体]）（公式[/font]1[font=宋体]）和假负率（[/font]false negative rate[font=宋体]，[/font]FNR[font=宋体]）（公式[/font]2[font=宋体]）来评价模型的预测能力，使用受试者工作特征曲线（[/font]receiver operating characteristic curve[font=宋体]，[/font]ROC[font=宋体]曲线）评判模型的综合性能。[/font]TPR[font=宋体]＝[/font]TP/(TP[font=宋体]＋[/font]FN) [font=宋体]（[/font]1[font=宋体]）[/font]FNR[font=宋体]＝[/font]FN/(TP[font=宋体]＋[/font]FN) [font=宋体]（[/font]2[font=宋体]）[/font]TP[font=宋体]代表真实类别是正类，预测结果也是正类；[/font]FN[font=宋体]代表真实类别是正类，预测结果是负类[/font][font=宋体]一般来说，[/font]TPR[font=宋体]的值越高，[/font]FNR[font=宋体]的值越低，[/font]ROC[font=宋体]曲线下的面积越大，表明模型的预测能力越好。[/font][font=宋体]使用[/font]IBM SPSS Statistics 26.0 software[font=宋体]（[/font]SPSS Inc.[font=宋体]，[/font]Chicago[font=宋体]，[/font]IL[font=宋体]，美国）建立不同产地薏苡仁的颜色参考范围和[/font]Bayes[font=宋体]判别模型。使用[/font]Simca-p[font=宋体]软件（[/font]Simca Imola S.C.[font=宋体]，[/font]Imola[font=宋体]，[/font]Bologna[font=宋体]，意大利）对电子鼻分析结果进行[/font]PLS-DA[font=宋体]分析；最后采用皮尔逊（[/font]pearson[font=宋体]）检验对颜色值和挥发性成分进行关联分析。 [/font][b][back=#d7aba9]3 [font=黑体]结果与分析[/font][/back][/b]3.1 [font=黑体]电子眼分析[/font]3.1.1 [font=宋体]颜色测定方法的验证[/font] [font=宋体]对颜色测定方法进行验证，连续[/font]6[font=宋体]次测定同一份样品，颜色值（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]）的相对标准偏差（[/font]RSD[font=宋体]）均小于[/font]1.60%[font=宋体]，表明该仪器有良好的精密度。分别在[/font]0[font=宋体]、[/font]2[font=宋体]、[/font]4[font=宋体]、[/font]8[font=宋体]、[/font]12[font=宋体]、[/font]24 h[font=宋体]测定同一份样品，颜色值（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]）的[/font]RSD[font=宋体]均小于[/font]2.90%[font=宋体]，表明该样品粉末在[/font]24 h[font=宋体]内有良好的稳定性。取同一批样品，平行制备[/font]6[font=宋体]份粉末，分别测定颜色值（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]），[/font]6[font=宋体]组颜色值的[/font]RSD[font=宋体]均小于[/font]1.00%[font=宋体]，表明该方法具有良好的重复性。[/font]3.1.2 [font=宋体]基于机器学习算法的薏苡仁产地区分[/font] [font=宋体]机器学习算法（[/font]machine learning[font=宋体]，[/font]ML[font=宋体]）在图像处理和大数据分析中是一项至关重要的技术，被广泛运用于医学、药学、经济学、生物学等多个科学领域中[/font][sup][color=black][20-[/color][/sup][sup][color=black]23][/color][/sup][font=宋体]。其中最主要的分类方法是根据训练过程中得到监督的类型进行区分，可将其分为监督学习、非监督学习、半监督学习等[/font][sup][color=black][24][/color][/sup][font=宋体]。决策树（[/font]decision tree[font=宋体]，[/font]DT[font=宋体]）模型是其中一种被普遍应用的监督学习方法，原理是通过构建分类树或分类规则来对数据进行分类[/font][sup][color=black][25][/color][/sup][font=宋体]。谭有珍等[/font][sup][color=black][26][/color][/sup][font=宋体]的研究表明，决策树模型可用于区分沉香及其混伪品，该方法快速高效。[/font][i]k[/i][font=宋体]最邻近算法（[/font][i]k[/i]-nearest neighbor[font=宋体]，[/font]KNN[font=宋体]）模型是一种直观且容易实现的有监督分类算法，其核心思想是通过寻找与待分类的样本在特征空间中距离最近的[/font][i]k[/i][font=宋体]个已标记样本，将[/font][i]k[/i][font=宋体]个样本中占比最高的类别，标记给待分类样本[/font][sup][color=black][27][/color][/sup][font=宋体]。[/font][font=宋体]本实验基于薏苡仁外观色泽建立了[/font]DT[font=宋体]和[/font]KNN[font=宋体]模型，用来区分不同产地的薏苡仁，结果见图[/font]1[font=宋体]。使用混淆矩阵图将[/font]2[font=宋体]种模型的区分结果进行可视[/font][font=宋体]化，采用[/font][i]k[/i][font=宋体]折交叉验证法（[/font][i]k[/i][font=宋体]＝[/font]10[font=宋体]）进行测试，其中[/font]YN[font=宋体]、[/font]JS[font=宋体]、[/font]FJ[font=宋体]、[/font]SD[font=宋体]、[/font]GZ[font=宋体]分别代表云南、江苏、福建、山东、贵州。以[/font]DT[font=宋体]模型为例，从图[/font]1-A[font=宋体]中可以看出，云南产地的[/font]10[font=宋体]个样本有[/font]8[font=宋体]个被正确划分，贵州产地[/font]12[font=宋体]个样本有[/font]11[font=宋体]个被正确划分，福建产地[/font]8[font=宋体]个样本均被正确划分，山东产地[/font]8[font=宋体]个样本有[/font]7[font=宋体]个被正确划分，贵州产地[/font]14[font=宋体]个样本有[/font]12[font=宋体]个被正确划分。由图[/font]1-B[font=宋体]可知，[/font]DT[font=宋体]模型中各产地预测正确率（[/font]TPR[font=宋体]）[/font][font=宋体]分别为[/font]80.0%[font=宋体]、[/font]91.7%[font=宋体]、[/font]100%[font=宋体]、[/font]87.5%[font=宋体]、[/font]85.7%[font=宋体]，均高于[/font]80.0%[font=宋体]，而[/font]FNR[font=宋体]均小于[/font]20.0%[font=宋体]，表明[/font]DT[font=宋体]具有较强的区分能力。图[/font]1-D[font=宋体]、[/font]E[font=宋体]显示，[/font]KNN[font=宋体]模型中各产地的[/font]TPR[font=宋体]均高于[/font]75.0%[font=宋体]，而[/font]FNR[font=宋体]均小于[/font]25.0%[font=宋体]，表明[/font]KNN[font=宋体]同样具备较强的区分能力。从图[/font]1-C[font=宋体]和[/font]F[font=宋体]可以得知，[/font]2[font=宋体]种模型的[/

  • 【资料】食品安全现场快速检测分析方法标准汇总

    食品安全现场快速检测分析方法 编号索引 标准溯源GB/T 中华人民共和国国家标准分析方法CDC/SB 中国疾病预防控制中心营养与食品安全所 现场快速检测分析方法CDC/SB 101 农药有机磷类（国内允许使用的30 多种）和氨基甲酸酯类（国内允许使用的10 多种）的快速检测：采用国家标准快速检测方法GB/T5009.199-2003。适用于蔬菜、水果以及其它食品中农药残毒的快速检测，也适用于食物中毒物质中农药的快速筛选定性。现场使用，20 分钟出结果。CDC/SB 102 鼠药毒鼠强的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限5ug/ml。现场使用，20 分钟出结果。CDC/SB 103 鼠药敌鼠钠盐的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限45ug/ml。现场使用，10 分钟出结果。CDC/SB 104 鼠药安妥的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限20ug/ml。现场使用，10 分钟出结果CDC/SB 105 鼠药氟乙酰胺的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限50ug/ml。现场使用，15 分钟出结果。CDC/SB 106 亚硝酸盐的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。本方法是在国家标准GB/T5009.33-2003 盐酸萘乙二胺检测方法基础上改进的现场快速检测方法--速测管法。定性兼半定量检测。可用作卫生指标检测、投毒监测和食物中毒物质的快速筛选、定性定量。最低检出量为0.025mg/L。现场使用，15 分钟出结果。

  • 【求助】鉴别各种废塑料种类的仪器

    本人做废塑料生意，想买一台可以快速准确鉴别各种废塑料种类的仪器，便携式或者小型台式都可以，要求准确快速操作简单，价格不要太高，哪位老大了解这方面的情况，请帮帮忙，什么仪器性价比比较好，那里可以买到？谢谢[email=sos2009@yahoo.cn][color=#0365bf]sos2009@yahoo.cn[/color][/email]

  • 【国产好仪器讨论】之钢研纳克检测技术有限公司的稀土快速鉴别仪(PORT-X300)

    http://www.instrument.com.cn/show/Breviary.asp?FileName=C151122%2Ejpg&iwidth=200&iHeight=200 钢研纳克检测技术有限公司 的 稀土快速鉴别仪(PORT-X300)已参加“国产好仪器”活动并通过初审。自上市以来，这款产品已经被多家单位采用，如果您使用过此仪器设备或者对其有所了解，欢迎一起聊聊它各方面的情况。您还可以通过投票抽奖、参与调研等方式参与活动，并获得手机电子充值卡。【点击参与活动】 仪器简介： 分析领域 合金钢铁 地质勘测 矿山冶金 金属回收 贵金属检测 软件功能 定量分析 牌号识别 质量判定 谱图显示 技术参数技术规格 尺 寸：长280mm、宽80mm、高260mm 重 量：1.3KG 激 发 源：X射线管，Rh靶，050kV，4W 检 测 器：电制冷Si-PIN光X探测器 分 辨 率：小于等于180eV PDA型号：多普达T8288型掌上电脑 操作系统：Windows Mobile 6.1,自带导航和专用测试软件 存储功能：用户可用磁盘空间2G，可长时间大量存储数据 电 源：16.8V，交、直流供电，两块锂电池 功 耗：小于5W，电池可连续满负荷工作8h以上 环境条件：温度范围：-40℃～+50℃； 湿度范围：0～80% 测量模式：牌号识别、定量分析、显示测量谱线 数据传输：USB、蓝牙 检测范围：钠( Na)到铀(U)之间所有元素 检测时间：10s～120s 检测对象：固体、粉末 主要特点 操作方便 无损检测 检测速度快 【了解更多此仪器设备的信息】

  • 蜂蜜检测仪怎么鉴别蜂蜜的真假

    蜂蜜检测仪是一种专门用于鉴别蜂蜜真假的设备，它基于先进的技术手段，能够准确、快速地分析蜂蜜中的成分，从而判断其真伪。　　蜂蜜检测仪的操作步骤　　准备样品：从待检测的蜂蜜中取出适量样品，确保样品具有代表性。同时，准备好标准蜂蜜样品作为对照。　　设置检测参数：根据蜂蜜检测仪的说明书，设置合适的检测参数，包括检测波长、测量时间等。这些参数的设置对于测量结果的准确性至关重要。　　进行测量：将蜂蜜样品和标准样品分别放入蜂蜜检测仪的检测通道中，启动仪器进行测量。仪器会自动对样品中的蔗糖、果糖、葡萄糖以及甲基糠醛等成分进行分析，并给出相应的数据。　　分析测量结果：测量完成后，可以通过仪器的显示屏查看每个样品的测量数据。将待检测蜂蜜的数据与标准蜂蜜的数据进行对比，如果两者差异较大，则很可能是假蜂蜜或者掺假蜂蜜。　　蜂蜜检测仪能够准确鉴别蜂蜜的真假，主要体现在以下几个方面：　　成分分析：蜂蜜检测仪能够精确测量蜂蜜中蔗糖、果糖、葡萄糖等关键成分的含量，从而判断蜂蜜是否纯正。　　掺假检测：通过对比待检测蜂蜜与标准蜂蜜的数据，可以判断蜂蜜是否存在掺假行为，如添加糖精、水等。　　快速高效：蜂蜜检测仪能够在短时间内完成大量样品的检测，提高了检测效率。　　总之，蜂蜜检测仪是一种有效的工具，能够帮助我们准确鉴别蜂蜜的真假。通过科学、规范的操作和维护，可以充分发挥其鉴别能力，保障消费者的权益。　　在农产品收购环节，可以使用这些设备进行快速筛查，避免收购到农药残留超标的农产品。在食品加工前，对原料进行农药残留检测，确保原料的安全性，防止因原料问题导致的食品安全事故。　　在食品加工前，对原料进行农药残留检测，确保原料的安全性，防止因原料问题导致的食品安全事故。　　在销售前对农产品进行快速检测，确保销售的农产品符合食品安全标准，保障消费者的健康。[img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/07/202407081453095005_4648_6238082_3.jpg!w690x690.jpg[/img]

  • 【每日分享一篇解决方案】基于近红外光谱法的 14 类纤维快速无损鉴别应用案例

    【每日分享一篇解决方案】基于近红外光谱法的 14 类纤维快速无损鉴别应用案例

    [align=center][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]#[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]每日一篇分享一篇解决方案：[/color][/size][/font][/align][align=center][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]今日行业领域：[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]纺织[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]/[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]印染[/color][/size][/font][/align][align=center][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]基于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法的[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4] 14 [/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]类纤维快速无损鉴别应用案例[/color][/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px][color=#222222]随着我国纺织业的发展，纺织品的原料成分检测越发受到重视。传统的检测方法，包括显微镜法、燃烧法、着色法等，能够准确检测面料成分，但过程复杂，人为因素影响大且污染环境，不利于绿色可持续发展。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术（[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]NIR[/color][/url]S）主要用于800nm~2500nm范围电磁波的无损测量。不同于质谱、色谱分析技术，该技术无需提纯，已广泛应用于食品、农业、医药、炼油与化工等领域。[/color][/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706324831_5628_5996718_3.jpeg[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px][color=#3e3e3e][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的定性分析是利用已知类别的样品建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]鉴别模型，再考察未知样品是否属于该类物质的一种方法，主要用于物质的聚类分析和判别分析。[/color][/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]样品准备与测量[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]1.[/size][/font][font='calibri'][size=13px]样品制备[/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]分别收集丝类蛋白质、毛类蛋白质、棉、麻、再生纤维素每类[/size][/font][font='calibri'][size=13px]50[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个代表性样品，聚酯纤维、锦纶、腈纶、丙纶、乙纶、氨纶、氯纶、维纶、醋酯纤维每类[/size][/font][font='calibri'][size=13px]20[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个代表性样品。置于恒温恒湿环境中备用。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]2.[/size][/font][font='calibri'][size=13px]数据采集[/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]将样品装入近红外专用的低羟值样品瓶中进行光谱的采集，装样厚度不得低于[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1cm[/size][/font][font='calibri'][size=13px]，样品装填密实并保证装样的密实程度一致。用[/size][/font][font='calibri'][size=13px]TANGO[/size][/font][font='calibri'][size=13px]?[/size][/font][font='calibri'][size=13px]R[/size][/font][font='calibri'][size=13px]型傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]预热至稳定状态后，经积分球漫反射方式扫描得到[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]，考虑到各类纤维成分的差异性大，每条光谱信号扫描[/size][/font][font='calibri'][size=13px]32[/size][/font][font='calibri'][size=13px]次。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]光谱数据的预处理[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中，光谱的定性分析即用样品光谱与标准光谱进行比较，以此判断样品种类。因此，所建标准光谱集要稳定可靠。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]所采集的光谱包含了其他无关信息和噪声，在用化学计量学方法中的主成分分析法选取特征峰时，为消除光谱采集过程中引入的噪声，需要进行适当的光谱处理。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706328472_7134_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]常用的光谱处理方法有平滑处理、基线校正、多元散射校正和标准正态变量校正等。对于纺织品，可以采用一阶导数和矢量归一化相结合的方法对光谱进行预处理，如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。可以看出，导数光谱可有效地消除干扰，分辨重叠峰，提高分辨率和灵敏度。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]波长选择[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]14[/size][/font][font='calibri'][size=13px]类常见服用纤维的近红外平均光谱图如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。这些[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]特征明显，峰的个数和曲线走势相似，难以直观鉴别分类。因此，需要通过合适的方法分析光谱数据。[/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]波长选择可以简化模型，同时也剔除不相关或非线性变量，从而得到预测能力强、稳健性好的校正模型。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706327476_3778_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]建立模型的常用数据处理方法主要有相关系数法、逐步回归算法、间隔偏最小二乘法（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]iPLS[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）、遗传算法等。逐步回归算法是逐个选入对输出结果有显著影响的变量，并在选入新变量后逐个检验以剔除不显著变量，反复选入、检验、剔除直至无法剔除和选入为止。但如果将光谱仪采集的上千[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个[/size][/font][font='calibri'][size=13px]数据直接输入，会产生[/size][/font][font='calibri'][size=13px]“[/size][/font][font='calibri'][size=13px]过拟合[/size][/font][font='calibri'][size=13px]”[/size][/font][font='calibri'][size=13px]的分析模型，使其预测适应能力大大下降。本次建模采用逐步回归分析算法选取了[/size][/font][font='calibri'][size=13px]4100cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]~5150cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]和[/size][/font][font='calibri'][size=13px]5500cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]~7850cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]两个[/size][/font][font='calibri'][size=13px]波段建立了矫正模型，如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]定性判别分析[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]欧氏距离标准法属于有监督模式识别方法，通过计算样品光谱与各类标准光谱的欧氏距离判断样品的类别。同类别两个样品的欧氏距离如式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）所示。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706328608_7632_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]根据结果得出决定鉴别模型的置信水平，从而确定鉴别模型适应的阈值，如式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）所示。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706329594_8746_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]的大小决定了鉴别模型的置信水平。当[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]取值过小时，对同类物质易发生误判；当[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]取值过大时，对[/size][/font][font='calibri'][size=13px]不[/size][/font][font='calibri'][size=13px]同类物质又易发生误判。因此，在选择[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]取值时，应确保同类样品的光谱距离小于该阈值，而[/size][/font][font='calibri'][size=13px]不[/size][/font][font='calibri'][size=13px]同类的光谱距离大于该阈值。在阈值选定后，建立鉴别模型。通过反复取值确定，当[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]值为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]0.75[/size][/font][font='calibri'][size=13px]时模型具有较高的置信水平，算法成立，如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706330764_8590_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]通过式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）、式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）和图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]可以生成一个有定性鉴别[/size][/font][font='calibri'][size=13px]匹配值[/size][/font][font='calibri'][size=13px]的报告，其随光谱距离的升序排列，其结果可以归纳为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种。第[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种，待测样品光谱与某一预设参考光谱的光谱距离小于阈值，而与其他参考光谱的距离大于阈值，鉴别结果为属于某一已知类别；第[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种，待测样品光谱与所有预设参考光谱的光谱距离都大于阈值，鉴别结果为不属于已知类别；第[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种，待测样品光谱与不止一个预设参考光谱的光谱距离小于阈值，鉴别结果为不确定。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]模型的验证与优化[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]利用已知特征值的验证集样品对校正模型进行验证，聚酯纤维、锦纶、腈纶、丝类蛋白质、毛类蛋白质、棉、麻、再生纤维素的测试数量均为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]100[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个，[/size][/font][font='calibri'][size=13px]正判数量[/size][/font][font='calibri'][size=13px]为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]100[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个；丙纶、乙纶、氨纶、氯纶、维纶、醋酯纤维的测试数量均为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]30[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个，[/size][/font][font='calibri'][size=13px]正判数量[/size][/font][font='calibri'][size=13px]为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]30[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个，所有纤维的[/size][/font][font='calibri'][size=13px]正判率[/size][/font][font='calibri'][size=13px]达到[/size][/font][font='calibri'][size=13px]100%[/size][/font][font='calibri'][size=13px]。该模型在对单一常用服用纤维的归类鉴别中具有非常准确的鉴别结果。[/size][/font][/align][align=center][font='宋体'][size=16px]因此，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]能够加入纺织品行业监督检测部门的日常工作，与传统的检测方式相辅相成，实现在海关及市场现场快检或对较贵重纺织品的高效、便捷、无损定性鉴别。[/size][/font][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706334126_2530_5996718_3.jpeg[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px][color=#222222]布鲁克TANGO[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222]系列傅里叶[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]使用了最新的光学元件和具有专利技术的[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222]RockSolid[/color][/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px][color=#222222]TM[/color][/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222]干涉仪，采用了三维立体角镜技术，保证光路的永久准直，使仪器具有很高的抗震性能。傅立叶变换型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在模型的准确性、稳定性和传递性方面具有更加明显的优势。不需要对仪器和模型进行调整处理，实现模型的直接传递。[/color][/size][/font][/align][font='宋体'][size=20px][color=#4f5862]产品配置单：[/color][/size][/font][align=center][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706332876_2214_5996718_3.png[/img][/align][align=center][url=https://www.instrument.com.cn/show/C372503.html]傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url] -TANGO[/url][color=#0000ff]（[/color][url=https://www.instrument.com.cn/netshow/SH104679/]淘仪科技[/url][color=#0000ff]）[/color][/align][align=center][/align][url=https://www.instrument.com.cn/application/Solution-944295.html][font='宋体']点击这里[/font][/url][font='宋体'][color=#000000]浏览[/color][/font][font='宋体'][color=#000000]或[/color][/font][font='宋体'][color=#000000]下载原[/color][/font][font='宋体'][color=#000000]文档，更多解决方案内容请浏览[/color][/font][url=http://www.instrument.com.cn/application/][font='宋体'][color=#0081d7][back=#ffffff]行业应用[/back][/color][/font][/url][font='宋体'][color=#000000]栏目：[/color][/font][align=left][url=http://www.instrument.com.cn/application/][font='calibri'][size=13px][color=#0081d7]http://www.instrument.com.cn/application/[/color][/size][/font][/url][font='calibri'][size=13px][color=#000000]行业应用栏目简介：[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#000000] [/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#000000] 【行业应用】[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#333333]是仪器信息网[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px]专业的行业导购平台。汇聚了行业内国内外主流厂商的优质解决方案及相应的仪器设备。建立了兼顾国家相关规定和用户习惯的专业分类，涉及食品、药品、环境、石化等二十余个使用仪器相对集中的行业领域。并以样品和标准为主线，为用户查找仪器提供一个独特的维度，也为仪器产品提供一个全新的展示渠道。[/size][/font][/align]

Instrument.com.cn Copyright©1999- 2023 ，All Rights Reserved版权所有，未经书面授权，页面内容不得以任何形式进行复制