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傅里叶变换红外光谱法快速鉴别掺假蜂蜜 总被引：1，自引：0，他引：1
利用衰减全反射傅里叶红外光谱法对三种掺假蜂蜜进行了快速鉴别。对掺入的蔗糖、葡萄糖的蜂蜜的特征吸收峰进行了多峰位的比较,判定是否为掺假蜂蜜。对掺入不同含量果葡糖浆的蜂蜜红外图谱,进行计算软件处理后通过二阶导数图谱在1 054cm-1、817cm-1两处的吸收峰,可以准确的判定掺入蜂蜜中果葡糖浆的含量。对掺入蜂蜜中的三种物质蔗糖、葡萄糖、果葡糖浆的最小检出限量为10%。该方法样品用量少、操作简便、无需前处理、分析速度快,可作为市场筛查掺假蜂蜜的快速检测方法。 相似文献
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元素分析-碳同位素比值质谱法在纯正葡萄汁掺假鉴别中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
采用元素分析-同位素比值质谱法(EA-IRMS)对纯正葡萄汁掺假情况进行研究。通过测定152个不同产区纯正葡萄汁的碳同位素比值(δ~(13)C值),初步建立了纯正葡萄汁的同位素数据库。检测结果表明,纯正葡萄汁中糖的δ~(13)C值(δ~(13)CS)范围为-26.92‰~-24.16‰,而有机酸的δ~(13)C值(δ~(13)CO)范围为-27.56‰~-24.99‰。根据上述两个参数,提出了纯正葡萄汁应满足的δ~(13)C值要求:有机酸和糖的差值(Δδ~(13)C_(O-S))在-1.63‰~0.72‰范围内。采用该法对85个市售葡萄汁进行检测,检出31个掺入碳-4植物糖和有机酸的阳性样品。糖浆添加实验的结果表明,该方法可以检测8%以上碳-4植物糖的掺假,能有效鉴别葡萄汁的掺假,在葡萄汁的品质保证方面有很大的实际应用潜力。 相似文献
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近年来,果汁掺伪问题日益突出。作为一种新型的实时鉴别方法,智能手术刀(IKnife)与快速蒸发电离质谱(REIMS)联用技术无需样品前处理即可解决这一问题。该文采用代谢组学指纹识别技术建立橙汁、苹果汁和葡萄汁的实时鉴别方法,并对其掺假水平进行预测。主成分分析-线性判别分析联用法建立的判别模型能够区分不同类型的果汁,排除20%交叉验证法的正确率为97.28%,未知样品实时鉴别正确率高达100%。筛选出不同果汁中的标志物,并对部分化合物进行鉴定。结果表明,此方法能够成功区分掺有10%-50%苹果汁和葡萄汁的橙汁。通过对比分析REIMS单极质谱和串联质谱(REIMS/MS)的检测结果,两种方法建立的偏最小二乘分析模型均能准确预测掺假水平(所有模型的R 2和Q 2均大于0.82)。与传统的REIMS方法相比,REIMS/MS的预测值更加精确。 相似文献
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采用差示扫描量热法(DSC)对进口特级初榨橄榄油中葵花籽油的掺假鉴别进行了系统研究。由橄榄油入手考察了升降温循环实验条件下油品的重复性及数据可靠性,以此为基础提出采用程序降温的方法研究油品的结晶特性。统计了研究体系内的8种特级初榨橄榄油、6种其他食用油以及5种比例的模拟掺假油的结晶峰温度值,建立了回归方程。结果表明:进口特级初榨橄榄油在-60~-46℃区间内具有尖锐的结晶峰;随着掺入葵花籽油比例的升高,模拟掺假油的结晶温度逐渐向低温区移动,结晶峰形由尖锐逐渐变平坦;由结晶起始温度和结晶峰值温度分别相对于掺假油体积分数建立的回归方程具有很好的相关性,可以快速准确地鉴别特级初榨橄榄油。 相似文献
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提出了一种应用三维荧光谱技术结合化学计量学方法快速无损鉴别蜂蜜中大米糖浆掺假的新方法。利用特征参量法和主成分分析法对三维荧光光谱信息量进行压缩提取,并结合线性判别分析法(LDA)和误差反向传播神经网络法(BP-ANN)对蜂蜜掺假进行分析。结果显示,在掺假蜂蜜判别试验中,采用4个主成分时,模型对预测集样本的识别率最佳,LDA模型识别率为94.44%,BP-ANN模型识别率为100%,说明非线性的BP-ANN模型更适合蜂蜜掺假识别。研究表明,三维荧光光谱结合BP-ANN判别模型可以快速、 无损、 准确地鉴别蜂蜜中大米糖浆掺假。 相似文献
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蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究 总被引：9，自引：0，他引：9
如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。 相似文献
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供应商掺假行为会影响产品最终的质量与安全。本文研究由一个供应商和一个买方组成的分散式供应链,建立以买方为领导者的Stackelberg博弈模型,比较研究延期付款机制、检查机制与溯源机制对供应商掺假行为的影响。研究表明,检查机制与溯源机制无法完全阻止供应商的掺假行为,而延期付款机制可以实现对供应商掺假行为的完全遏制,其中生产掺假产品与非掺假产品的成本差是影响三种机制效率的重要因素。此外,增加买方产品责任成本可以有效降低供应商的掺假意愿,而供应商与买方的融资利率差会增加为防止供应商掺假行为的供应链成本,通过降低检查成本与溯源成本可以促使买方更好地遏制供应商的掺假行为。最后给出算例验证了上述结论,并进一步分析了各机制中不同参数对最优决策和利润的影响。 相似文献
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利用ATR-MIR光谱分析技术对掺杂了不同水平带鱼糜的鲢鱼糜进行了分类。文中采用了五种化学计量学方法(SIMCA, KNN, SVR, PLS-DA和 ID3决策树)分别结合ATR-MIR光谱数据建立判别模型,并对各个分类模型性能和分类效果进行了分析和比较。结果表明：无论是对生鱼糜样品进行鉴别还是对其熟制品进行鉴别,基于SIMCA方法建立的分类模型都获得了较好的分类效果。对鱼糜制品和生鱼糜正确分类率分别达到了96.59%和96.43%,相应的交互验证均方根误差(RMSECV)值分别为：0.185 7和0.189 8,相关系数r值达到了0.988 0和0.994 1。这表明ATR-MIR结合化学计量学方法可以对掺假的鲢鱼糜进行鉴别,也表明ATR-MIR在鱼糜品质监测方面具有很广阔的应用前景。 相似文献
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近年来,假冒伪劣食品已日益成为广大消费者密切关注的问题,食品真实性评估是缓解这一问题、保护公众健康的有力手段。在仪器设备和样品处理的高要求下,现代检测技术通常需要大量时间和金钱的成本消耗,而如今食品掺假手段不断变换,花样日益翻新,使得这类检测技术存在一定的局限性。为促进食品安全质量监管的效率和水平提高,为监管工作提供有力的科学技术支撑和保障,需要寻求新型检测技术。光谱分析技术,以操作简单、快速无损的优势近年来被广泛应用,作为一种间接分析技术,结合数据统计学中的分类方法建立模型后更能有效进行真假鉴别。在分类方法中,由于现实生活中五花八门的掺假类型以及在真假样本数量差异大的情况下,常用的分类方法效果可能出现偏差。但单类分类方法（one-class classification）是一种只针对一类实例建模分析,以特定的置信水平固定目标样本类的边界,对新样本的类别进行判定的方法,利用这一特点能有效区分不同于真实样本的数据,大大减少了检测的工作量,在食品掺假检测应用领域有一定的发展潜力。对近年来模式识别中的分类方法——单类分类方法进行了综述。通过阐述光谱分析结合分类方法用于食品掺假检测的必要性,比较在同一情形下多类分类方法和单类分类方法的判别率,简介单类分类方法的特点,并重点介绍几种常见的单类分类方法如数据驱动的簇类独立软模式（DD-SIMCA）、单类偏最小二乘（OCPLS）、单类支持向量机（OCSVM）以及单类随机森林（OCRF）,论述单类分类方法在食品真实性鉴别中的应用,具体在食用油,乳制品,饮料,保健品,香辛料及谷物方面进行了阐述,还分析了当前单类分类方法存在的问题,最后对该技术的应用前景进行展望,为食品认证分析提供了一定的理论依据。 相似文献
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