导数在经济分析中的应用(生活中的经济学)_百度文库
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导数在经济分析中的应用(生活中的经济学)
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高中数学课件第17讲 导数的综合应用(主要含优化问题)
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你可能喜欢化学计量学结合光谱法在农药残留和食品添加剂分析中的应用--《南昌大学》2007年硕士论文
化学计量学结合光谱法在农药残留和食品添加剂分析中的应用
【摘要】：
化学计量学是一门新兴的交叉学科，在提取分析信息、解析化学测量数据、分辨复杂波谱和化学分类等方面具有自身优势，将化学计量学方法与现代分析手段相结合，用于食品农药残留和添加剂分析，为食品安全与检测提供了解决问题的新途径和新方法。
本文共分为六章，主要研究了化学计量学方法结合分光光度法和荧光光度法同时解析某些农药或食品添加剂的新方法，拓宽了化学计量学方法的应用范围。并且将这些方法应用到实际食品样中农药残留量和食品添加剂的测定，并能够得到比较满意的结果。
第一章简要介绍了农药和食品添加剂的发展，回顾和概述了近年来农药残留和食品添加剂的分析方法，尤其是化学计量学与现代光谱技术相结合在农药残留和食品添加剂分析中的应用，如多元校正回归中的经典最小二乘法(classical least squares，CLS)、主成分回归(principal component regression，PCR)、偏最小二乘法(partial least square，PLS)和卡尔曼滤波(kalman filter，KF)，人工神经网络(artificial neural network，ANN)等，指出了化学计量学方法在食品分析中的应用前景。
第二章对三种有机硫杀菌剂福美锌(Ziram)、福美铁(Ferbam)和代森锰(Maneb)进行了同时测定。福美锌、福美铁和代森锰是分子结构非常相似的三种杀菌剂，利用分光光度法研究了三种农药与苯基荧光酮的显色反应，发现反应产物分别在波长为551 nm、571 nm和554 nm处有最大吸收，吸收光谱重叠严重。实验采集了500～700 nm波长范围吸光度数据，并采用多种化学计量学方法对这些数据进行解析，结果发现，对原始光谱进行一阶求导前处理，用求导后的数据建立偏最小二乘校正模型，对预报组混合样品进行分析，结果明显优于光谱未经求导处理的其他方法。据此，建立了偏最小二乘-导数分光光度法同时测定福美锌、福美铁和代森锰三种农药的新方法。福美锌、福美铁和代森锰的线性范围分别为0.2～6.0μg·ml~(-1)、0.2～6.0μg·ml~(-1)和0.2～3.8μg·ml~(-1)；检测限分别为0.19μg·ml~(-1)、0.14μg·ml~(-1)和0.14μg·ml~(-1)。这种方法无需对样品进行分离，方法简单、快速。用于大米、水果和自来水等实际样品测定，回收率在85.3％-109.7％之间。
第三章研究了多元校正和人工神经网络等化学计量学方法与分光光度法结合，解析光谱严重重叠的苯甲酸钠、山梨酸、糖精钠、硝酸钠、亚硝酸钠和香兰素6种食品添加剂，并对该6组分同时进行定量。考察了酸度对吸收光谱的影响，用不同缓冲溶液作介质(柠檬酸钠—盐酸缓冲溶液，磷酸二氢钾—硼砂缓冲溶液和Britton-Robinson(B-R)缓冲溶液)进行实验，结果表明，用pH=2.85 B-R缓冲溶液作介质效果较好。在优化的实验条件下，得到苯甲酸钠、山梨酸、糖精钠、硝酸钠、亚硝酸钠和香兰素线性范围分别为0.2～7.7mg·L~(-1)、0.1～3.85mg·L~(-1)、0.2～6.1mg·L~(-1)、0.3～6.1mg·L~(-1)、0.3～6.1mg·L~(-1)和0.2～7.7mg·L~(-1)，检出限分别为0.13mg·L~(-1)、0.067mg·L~(-1)、0.15mg·L~(-1)、0.21mg·L~(-1)、0.21mg·L~(-1)和0.094mg·L~(-1)，相关系数在0.9之间。由于6种添加剂吸收光谱重叠非常严重，经典的光度法法难以对其同时定量。本研究采用了多元校正、人工神经网络等多种化学计量学方法对光谱重叠的6组分体系进行解析。通过对6组分模拟样品的研究得出：在该多组分复杂体系中，径向基-人工神经网络(RBF-ANN)解析重叠光谱的能力最强，预报结果最好，预报值和实际值线性相关，总相对预报误差(RPE_T)为5.1％，各组分的平均回收率在93.2％～99.5％。CLS、PCR和PLS对预报组6组分混合物浓度预报结果的RPE_T分别为6.3％、6.2％和6.1％，它们对重叠光谱解析能力稍弱于RBF-ANN。用提出的RBF-ANN技术辅助光度法对实际样品中6种添加剂直接同时测定，得到满意结果。
第四章灭螨猛、三唑磷、蝇毒磷和多菌灵四种农药能够产生较强的内源荧光，但其荧光光谱相互重叠，若直接用荧光法对其混合物中各组分进行定量测定，困难较大。研究中引入了多元校正和人工神经网络等化学计量学方法，用这些方法来解析相互重叠的荧光光谱。实验中考察了不同pH(1.87～10.87)的B-R缓冲溶液作介质4种农药的荧光光谱特征，发现当pH在6.87～8.87时，灭螨猛和三唑磷的荧光强度均逐渐升高，蝇毒磷和多菌灵的荧光强度较大且基本稳定；当pH＞8.87时，4种农药的荧光强度均急剧下降，实验选择pH 8.3的B-R缓冲溶液作介质，同时，研究还发现在该缓冲溶液中，共激发波长λ_(ex)=228nm时，灭螨猛、三唑磷、蝇毒磷和多菌灵均有较大的的荧光强度，可以在此激发波长下对4种农药同时进行测定。灭螨猛、三唑磷和蝇毒磷的线性范围为0.024～0.432μg·ml~(-1)，多菌灵的线性范围为0.048～0.768μg·ml~(-1)；检测限分别为0.020μ·ml~(-1)、0.017μg·ml~(-1)、0.018μg·ml~(-1)和0.030μg·ml~(-1)，相关系数在0.3之间，线性关系较好。由于这四种农药荧光光谱重叠严重，研究中引入了多种化学计量学方法来分辨重叠光谱，并对它们的分辨能力进行比较。结果表明，在该4组分混合体系中，PCR对预报组混合物各组分浓度的预报能力最好，单组分的相对预报误差(RPE_S)和总相对预报误差(RPE_T)均比较小，RPE_T为7.5％，RBF-ANN方法的RPE_T为8.2％，PLS的RPE_T为9.5％，CLS不能有效地解析混合物的重叠光谱，预报能力最差，RPE_T为19.6％。方法简便、准确、灵敏度较高，用建立的PCR结合荧光光谱法对水样、大米、白菜和苹果等样品中农药残留检测，结果满意。
第五章对两种除草剂阿特拉津和氰草津进行了同时测定。阿特拉津和氰草津是分子结构非常相似的两种均三氮苯类除草剂，在一定条件下，它们先与吡啶作用，加入对-氨基丙已酮后发生显色反应，反应产物分别在波长为466nm和462nm处有最大吸收，但吸收光谱重叠严重。实验采集了400～650nm波长范围吸光度数据，并用CLS、PCR、PLS及RBF-ANN算法对原始光谱数据进行解析，结果均不很理想。为此，研究中采用对原始光谱进行一阶求导前处理，用求导后的数据建立PCR和PLS校正模型，然后对预报组混合样品进行分析，发现，这两种模型预报结果的RPE_T％分别为5.7％和5.9％，误差明显减小，准确度明显提高。据此建立了偏最小二乘-分光光度法同时测定阿特拉津和氰草津两种农药的新方法。阿特拉津和氰草津的线性范围分别为0.2～3.5μg·ml~(-1)和0.3～5.0μg·ml~(-1)；检出限分别为0.099μg·ml~(-1)和0.16μg·ml~(-1)。方法简单、快速，用于实际样品测定，结果比较满意。
第六章主要是对本研究工作进行总结。
【关键词】：
【学位授予单位】：南昌大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：TS207.53【目录】：
ABSTRACT6-14
第一章 绪论14-46
1.1 引言14-20
1.1.1 农药残留分析14-18
1.1.2 食品添加剂分析18-20
1.2 化学计量学简介20-27
1.2.1 实验条件的优化21-23
1.2.1.1 单纯形优化法22
1.2.1.2 正交设计方法22-23
1.2.1.3 均匀设计23
1.2.2 模式识别23
1.2.3 多元校正方法23-25
1.2.3.1 多元线性回归24
1.2.3.2 经典最小二乘法24
1.2.3.3 因子分析法24-25
1.2.3.4 主成分回归25
1.2.3.5 偏最小二乘法25
1.2.4 人工神经网络25-27
1.2.5 分析信号处理27
1.3 化学计量学-分光光度法在食品添加剂和农药残留分析中的应用27-30
1.3.1 化学计量学-分光光度法在食品添加剂分析中的研究28-29
1.3.2 化学计量学-分光光度法在农药残留分析中的研究29-30
1.4 化学计量学-荧光光谱法在农药残留分析中的应用30-32
1.5 结语32
1.6 课题研究的目的和意义32-33
1.7 课题来源及主要研究内容33-34
1.7.1 课题来源33
1.7.2 主要研究内容33-34
1.8 本研究的创新性34-36
参考文献36-46
第二章 偏最小二乘-导数分光光度法同时测定三种有机硫农药46-64
2.1 引言46-48
2.2 化学计量学方法基本原理48-50
2.2.1 经典最小二乘法48-49
2.2.2 主成分回归法49
2.2.3 偏最小二乘法49-50
2.3 实验部分50-51
2.3.1 仪器与试剂50
2.3.2 实验方法50-51
2.4 结果与讨论51-61
2.4.1 吸收光谱51
2.4.2 条件的优化51-53
2.4.2.1 酸度的选择51-52
2.4.2.2 表面活性剂及其用量的选择52
2.4.2.3 显色剂用量的选择52-53
2.4.3 工作曲线与检出限53-54
2.4.4 共存成分的影响54
2.4.5 模拟样品的测定54-58
2.4.6 因子数的选择58-59
2.4.7 实际样品的测定59-61
参考文献61-64
第三章 径向基-人工神经网络-分光光度法用于六种食品添加剂复杂体系解析64-85
3.1 引言64-66
3.2 径向基-人工神经网络基本原理66-68
3.3 实验部分68-69
3.3.1 仪器与试剂68
3.3.2 实验方法68-69
3.4 结果与讨论69-82
3.4.1 吸收光谱69
3.4.2 酸度对吸光度的影响69-70
3.4.3 单组分线性范围与检出限70-71
3.4.4 共存物质的影响71-72
3.4.5 合成样品的测定72-78
3.4.6 因子数的选择78-79
3.4.7 实际样品分析79-82
参考文献82-85
第四章 主成分回归-荧光光谱法用于农药多组分体系的光谱解析及定量分析85-103
4.1 引言85-90
4.2 实验部分90
4.2.1 仪器与试剂90
4.2.2 实验方法90
4.3 结果与讨论90-100
4.3.1 共激发波长 λ_(ex) 的选择91
4.3.2 发射和激发光谱91
4.3.3 发射光谱91-92
4.3.4 pH 对荧光强度的影响92
4.3.5 单组分线性范围与检出限92-94
4.3.6 共存成分的影响94
4.3.7 模拟样品的测定94-95
4.3.8 因子数的选择95-98
4.3.9 实际样品分析98-100
参考文献100-103
第五章 化学计量学方法-导数分光光度法同时测定两种除草剂103-121
5.1 引言103-105
5.2 实验原理105-107
5.2.1 Konig's 实验反应原理105-106
5.2.2 导数技术的应用106-107
5.3 实验部分107
5.3.1 仪器107
5.3.2 试剂107
5.3.3 实验方法107
5.4 结果与讨论107-118
5.4.1 吸收光谱107-108
5.4.2 条件的优化108-110
5.4.2.1 pH 的选择108
5.4.2.2 反应时间的选择108-109
5.4.2.3 表面活性剂及其用量的选择109-110
5.4.2.4 反应中试剂的浓度选择110
5.4.3 工作曲线与检出限110-111
5.4.4 共存成分的影响111-112
5.4.5 校正模型的建立112-113
5.4.6 不同化学计量学模型预报能力的比较113-115
5.4.7 因子数的选择115
5.4.8 实际样品的测定115-118
参考文献118-121
第六章 结论121-124
1、偏最小二乘-导数分光光度法同时测定三种有机硫农药121-122
2、径向基-人工神经网络一分光光度法用于六种食品添加剂复杂体系解析122
3.主成分回归-荧光光谱法用于农药多组分体系的光谱解析及定量分析122-123
4.化学计量学方法结合导数分光光度法同时测定两种除草剂123-124
致谢124-125
攻读学位期间的研究成果125
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高效液相色谱二极管阵列检测器在食品添加剂定性分析中的应用
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