曲楠
- 作品数：8 被引量：27H指数：3
- 供职机构：吉林农业大学资源与环境学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：理学文化科学更多>>
- 基于短波近红外光谱盐酸氟桂利嗪粉末药品质量比的估算方法被引量：1
- 2014年
- 基于短波近红外(SW-NIR)漫反射光谱,提出一种非破坏定量预测盐酸氟桂利嗪粉末药品质量比的新方法.以高效液相色谱法(HPLC)分析值为参考值,将遗传算法(GA)和神经网络相结合,建立盐酸氟桂利嗪粉末药品的光谱特性与质量比间的定量分析模型.应用GA自动构建神经网络拓扑结构,选择最优的网络参数和光谱波段;讨论不同光谱预处理方法对神经网络预报能力的影响,并对测试集样品质量比进行预测.结果表明,一阶导数数据预处理方法为最优预处理建模方法,其测试集的均方根误差RMSE=0.198 7%,相关系数R=0.986 3.
- 曲楠朱明超窦森
- 关键词：漫反射神经网络遗传算法盐酸氟桂利嗪
- 遗传算法在近红外光谱分析中的应用及在土壤分析中的展望
- 2016年
- 随着近红外光谱(NIR)分析方法的广泛应用,具有全局优化搜索能力的遗传算法(GA)得到了人们的关注。应用GA可以自动构建基于NIR光谱的数学校正模型,选择最优的模型参数和光谱波段,进而提高模型的预报精度及建模效率。简要介绍了遗传算法的基本原理,对该技术在NIR光谱分析中的具体应用进行了评述,并对其在土壤NIR光谱分析中的前景进行了展望。
- 曲楠
- 关键词：近红外光谱遗传算法波段选择
- 近红外光谱结合遗传算法优化的RBF神经网络对中药萃取物含量的预测被引量：2
- 2017年
- 建立了基于近红外漫反射光谱(NIR)定量预测中药蛇床子CO_2超临界萃取(SFE)物中2种主要成分蛇床子素和欧前胡素含量的新方法.将高效液相色谱(HPLC)分析结果作为参考值,通过遗传算法(GA)和径向基函数(RBF)神经网络相结合,建立中药蛇床子萃取物的光谱数据和萃取物中蛇床子素和欧前胡素含量之间的定量模型.NIR光谱数据经标准归一化(SNV)预处理后所建GA优化的RBF网络模型(GA-RBF)为最优,其蛇床子素和欧前胡素测试集的均方根误差(RMSE)分别为0.476 4%和0.305 6%,相关系数(R)分别为0.990 8和0.987 0,均优于偏最小二乘(PLS)模型的处理结果.该方法具有快速、无损、精确的优点,为中药材复杂体系中化学组分定量测定提供了一条新途径.
- 曲楠窦森任玉林
- 关键词：近红外光谱神经网络遗传算法蛇床子CO2超临界萃取
- 大类招生视角下线上线下混合式无机与分析化学课程建设与实践
- 2023年
- 学科大类招生的新型人才培养模式给高等院校基础必修课程,如无机与分析化学课程教学带来了新的挑战。通过线上线下混合式无机与分析化学课程建设,讨论了课程框架、教育理念、教学内容、教学手段及教学评价等方面的建设措施。
- 曲楠
- 关键词：大类招生无机与分析化学混合式教学课程建设
- 新型无机-有机杂化化合物(C_(10)H_8N_2)[H_3PMo_(12)O_(40)]·H_2O的水热合成及结构表征被引量：3
- 2013年
- 利用水热方法合成一种新奇的无机-有机杂化化合物(C10H8N2)[H3PMo12O40].H2O,采用元素分析、红外光谱、热重分析、紫外光谱和X射线单晶结构分析对其进行了表征.结果表明:该化合物属于单斜晶系,P2(1)/n空间群;晶胞参数a=1.149 78nm,b=1.208 85nm,c=1.728 49nm,α=90°,β=103.143 0°,γ=90°,V=2.339 5nm3,Z=2,R1=0.038 8,wR2=0.111 7.
- 张科王明辉梁大栋曲楠刘岩华成江钟双玲栾国有
- 关键词：多金属氧酸盐无机-有机杂化化合物晶体结构水热合成
- 化学计量学结合近红外光谱在中药材分析中的应用
- 2012年
- 当前我国中药生产工艺和质量控制技术水平较低，尤其是缺乏科学合理反映中药质量的快速分析方法和检测手段，严重制约了我国中药产业现代化的发展。随着化学计量学和近红外光谱的发展，现代近红外光谱技术在中药材分析中的应用日趋广泛，不论是在定性或定量分析中都显示出了极大的潜力。文章介绍了现代近红外光谱技术的基本原理和分析方法，简述了近红外光谱技术在中药材分析方面的应用和发展。
- 曲楠宋来金
- 关键词：近红外光谱化学计量学中药材
- 近红外光谱法对土壤有机碳组成的无损分析被引量：3
- 2018年
- 利用近红外光谱(NIR)结合化学计量学方法建立一种定量监测土壤有机碳组成的新方法.对109个土壤样品进行近红外光谱采集,按常规方法测定土壤样品中总有机碳(SOC)及土壤样品中胡敏酸(HA)和富里酸(FA)有机碳的含量,再应用径向基函数(RBF)人工神经网络建立土壤样品的近红外光谱和有机碳组成含量间的数学校正模型.所建模型通过遗传算法(GA)自动选择最佳光谱处理方法和最优网络拓扑结构,同时构建了全光谱数据神经网络和GA自动优化光谱波段的神经网络模型,讨论了敏感光谱的选取对模型预报性能的影响.采用多元散射校正(MSC)光谱处理后建立的RBF神经网络模型为最优,该模型的预测精度和稳定性较好,可发展为复杂土壤系统中定量分析土壤有机碳组成的新方法.
- 曲楠窦森
- 关键词：土壤土壤有机碳近红外光谱神经网络化学计量学方法
- 近红外与中红外光谱技术在土壤分析中的应用被引量：18
- 2015年
- 传统的土壤分析方法周期长、成本高,不能在短时间内获取所需的土壤信息,如何快速、准确地获取土壤信息成为农业现代化的必然要求。漫反射光谱技术以其快速、廉价、非破坏与无污染等特点,已成为环境研究中获取相关土壤信息的重要技术手段,其中的近红外（NIR,780-2 500 nm）和中红外（MIR,2 500-25 000 nm）光谱技术预测土壤理化特性逐渐成为国内外学者研究的重点领域。文章介绍了近红外和中红外光谱技术的基本原理和分析方法,综述了该技术在土壤分析方面的具体应用,并对此提出了一些观点和展望。
- 曲楠朱明超窦森
- 关键词：近红外光谱中红外光谱土壤化学计量学
