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图书信息
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近红外光谱定性分析原理、技术及应用
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ISBN: | 9787030644374 |
定价: | ¥249.00 |
作者: | 李卫军等编著 |
出版社: | 科学出版社 |
出版时间: | 2020年12月 |
开本: | 24cm |
页数: | 11,464页 |
装祯: | 平装 |
中图法: | O434.3 |
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2024-04-19
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图书简介 | 本书全面、系统地介绍了近红外光谱定性分析技术, 深入阐述了近红外光谱定性分析的理论基础, 并围绕近红外光谱分析中需要使用的方法和技术, 层层展开, 逐一详解。在此基础上, 给出了近红外光谱技术应用专家、教授学者以及知名企业高层技术主管等在近红外光谱定性分析中的部分研究成果和实践经验。 |
目录 | 目录r 序r 前言r 第1章红外光谱定分析技术基础 1r 1.1红外光谱定分析的原理 1r 1.2红外光谱定分析信息的来源 2r 1.3红外光谱信息的物理化学基础 3r 1.4 定分析技术流程 4r 1.5 定分析模型评价 6r 1.5.1 模型评价指标 6r 1.5.2 数据集的划分 10r 参考文献 12r 第2章 光谱数据的采集方法与仪器 13r 2.1红外光谱的测量方式 13r 2.1.1红外直接透射光谱 13r 2.1.2红外漫反射光谱 14r 2.1.3红外漫透射光谱 17r 2.2 光谱测量误差分析 17r 2.2.1 误差与精度的基本概念 17r 2.2.2 误差的分类 21r 2.3 光谱仪器原理 26r 2.3.1 基本构成 26r 2.3.2 分光类型 29r 2.3.3 测量附件 35r 2.3.4 主要能指标 39r 2.3.5 选型方法 43r 2.3.6 发展现状及趋势 44r 参考文献 45r 第3章 光谱数据的预法 46r 3.1 噪声减降预法 46r 3.1.1滑处理 47r 3.1.2 矢量归一化 52r 3.1.3 傅里叶变换 53r 3.1.4 小波变换 54r 3.2 散射光的数学校正预法 60r 3.2.1 多元散射校正(MSC) 60r 3.2.2 标准正态变量变换(SNV) 62r 3.3 基线漂移和光谱旋转的数学校正预法 63r 3.3.1 去趋势算法 63r 3.3.2 导数法 64r 3.4 数据规范化预处理 68r 3.4.1 均值中心化 68r 3.4.2 数据标准化 69r 3.5 数据白化预处理 70r 3.5.1 PCA 白化 71r 3.5.2 ZCA 白化 72r 3.5.3 子空间白化 73r 3.6 异常光谱检测预法 75r 3.6.1 马氏距离法(MHD) 75r 3.6.2 局部异常因子方法(LOF) 76r 3.6.3 支持向量数据描述方法(SVDD) 76r 参考文献 80r 第4章 定分析的特征提取方法 83r 4.1 线特征提取 83r 4.1.1 主成分分析(PCA) 83r 4.1.2 判别式偏小二乘回归(DPLS) 90r 4.1.3 线判别分析(LDA) 93r 4.1.4 独立成分分析(ICA) 100r 4.2 非线特征提取 105r 4.2.1 基于核函数的非线特征提取方法 105r 4.2.2 非线流形学08r 参考文献 115r 第5章 定判别方法 118r 5.1 相似度量方法 118r 5.1.1 欧几里得距离 119r 5.1.2 标准化欧氏距离 120r 5.1.3 欧方距离 120r 5.1.4 马哈拉诺比斯距离 121r 5.1.5 曼哈顿距离 122r 5.1.6 切比雪夫距离 123r 5.1.7 闵可夫斯基距离 123r 5.1.8 夹角余弦 123r 5.2 有监督学24r 5.2.1 贝叶斯(Bayes)分类器 124r 5.2.2 邻法(k-NN) 129r 5.2.3 小距离分类器(MDC) 130r 5.2.4 线分类器 131r 5.2.5 支持向量机(SVM) 134r 5.2.6 软独立建模分类(SIMCA) 142r 5.2.7 logistic回归和softmax回归 144r 5.2.8 人工神经网络(ANN) 148r 5.2.9 深度学61r 5.2.10 仿生模式识别 173r 5.2.11 基于主成分及费歇尔准则的投影方法(PPF) 181r 5.2.12 多算法联用方法 182r 5.3 无监督学85r 5.3.1 k均值聚类(k-Means) 185r 5.3.2 层次聚类 187r 5.3.3 混合模型聚类 192r 5.3.4 Kohonen 网络 195r 5.4 谱图检索方法 197r 5.4.1 谱图检索算法 198r 5.4.2 谱库检索策略 200r 参考文献 202r 第6章 定模型传递方法 206r 6.1 Shenk's方法 207r 6.2 有限脉冲响应法(FIR) 208r 6.3 直接标准化方法(DS) 209r 6.4 分段直接标准化方法(PDS) 210r 6.5 基于小波变换的模型传递方法 211r 6.6 普鲁克分析法(PA) 212r 6.7 典型相关分析法(CCA) 213r 6.8 光谱空间转换法(SST) 214r 6.9 基于三维数据分析方法的模型传递方法 216r 参考文献 217r 第7章红外化学成像定分析方法 220r 7.1 高光谱成像系统及其工作原理 220r 7.1.1 系统的主要构成 221r 7.1.2 高光谱成像系统数据获取的方式 224r 7.2红外化学成像定分析流程 226r 7.2.1 图谱融合分析方法 226r 7.2.2 高光谱成像系统校正 226r 7.2.3 光谱处理与分析 228r 7.2.4 图像处理与分析 230r 7.2.5 高光谱图像数据处展 238r 参考文献 239r 第8章 农作物种子品质的NIR定鉴别 242r 8.1 概述 242r 8.2 在玉米品种鉴别中的应用 243r 8.3 在玉米单倍体籽粒鉴别中的应用 263r 8.4 在小麦品种鉴别中的应用 268r 8.5 在转基因小麦鉴别中的应用 271r 参考文献 275r 第9章 饲料的NIR定鉴别 276r 9.1 概述 276r 9.1.1 饲料原料分类 277r 9.1.2 违禁添加物及有毒有害物质检测 280r 9.1.3 饲料加工过程分析 285r 9.1.4 饲料添加剂检测 285r 9.2 在国产鱼粉和秘鲁鱼粉产地分析中的应用 286r 9.3 在DDGS产地分析中的应用 288r 9.4 在鱼粉/肉骨粉检测中的应用 291r 参考文献 292r 第10章 食品品质的NIR定鉴别 297r 10.1 概述 297r 10.2 在酒类品质鉴别中的应用 297r 10.2.1 白酒工业的应用 298r 10.2.2 葡萄酒工业的应用 302r 10.3 在油类品质鉴别中的应用 306r 10.4 在果蔬品质评价中的应用 312r 10.4.1 果蔬产地和品种鉴别定分析 312r 10.4.2 果蔬储藏期/货架期检测定分析 315r 10.4.3 果蔬缺陷及内部品质定分析 317r 10.4.4 果蔬农残定分析 319r 10.5 在蜂蜜品质评价中的应用 321r 10.5.1 蜂蜜定快速检测的意义 321r 10.5.2 基红外光谱技术的蜂蜜掺假判别 321r 10.5.3 基红外光谱技术的蜂蜜产地和植物源判别 323r 10.6 在其他食品中的应用 324r 参考文献 331r 第11章 制品的NIR定鉴别 339r 11.1 概述 339r 11.2 在卷烟牌号鉴别中的应用 340r 11.2.1 建模流程 340r 11.2.2 红外光谱仪和化学计量学软件的一般要求 342r 11.2.3 实验样品的准备 343r 11.2.4 样红外光谱的测量 344r 11.2.5 训练样品和验证样品的选择 345r 11.2.6 数据预处理 346r 11.2.7 类模型的建立和优化 347r 11.2.8 类模型的验证 354r 11.2.9 类模型的维护 355r 11.2.10 应用PLS-DA分类方法的一般经验 355r 参考文献 355r 第12章 属的NIR定鉴别 357r 12.1 概述 357r 12.2 在山药道地鉴别中的应用 359r 12.3 在枸杞多产地鉴别中的应用 362r 12.4 在硫熏葛根鉴别中的应用 366r 参考文献 370r 第13章 化学药品的NIR定分析 373r 13.1 概述 373r 13.2 在药品生产过程控制中的应用 373r 13.3 在药品流通领域质量监控中的应用 376r 13.4 在我国药品流通领域的应用实例 379r 参考文献 385r 第14章红外化学成像定分析应用 390r 14.1 在果蔬外部品质检测方面的应用 390r 14.1.1 概述 390r 14.1.2 苹果早期损伤检测的应用实例 396r 14.2 在果蔬品质检测方面的应用 402r 14.2.1 概述 402r 14.2.2 果蔬品质检测的应用实例 402r 14.3 在饲料检测中的应用 404r 14.3.1 概述 404r 14.3.2 原始饲料样品肉骨粉检测的应用实例 406r 14.3.3 豆粕中非蛋白氮检测的应用实例 408r 参考文献 413r 第15章红外光谱大数据云分台 417r 15.1 概述 417r 15.1.1 大数据台发展现状及趋势 417r 15.1.2红外行业数据分析现状 417r 15.1.3红外光谱大数据云分台设计 419r 15.2台结构设计 419r 15.2.1台结构 419r 15.2.2 数据结构 420r 15.2.3 硬件结构 423r 15.2.4 服务结构 423r 15.3台标准化设计 424r 15.3.1 标准化的意义 424r 15.3.2 数据标准化 425r 15.3.3 仪器标准化 426r 15.3.4 算法标准化 427r 15.4台设计 428r 15.4.1 数据存储 428r 15.4.2 数据操作 428r 15.4.3 数据传输 430r 15.5台服能设计 430r 15.5.1 云服务概述 430r 15.5.2 数据操作服务 431r 15.5.3 分析服务 431r 15.5.4 联机检测服务 432r 15.5.5 模型服务 432r 15.5.6 算法服务 435r 15.5.7 开发服务 436r 15.5.8 用户管理服务 436r 15.6 基于台的大数据分析 436r 参考文献 436r 名词术语 438r 彩图 |
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