供应商掺假行为的博弈分析与机制选择

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。     

基于衰减全反射红外光谱(ATR-MIR)的混合鱼糜及其制品的鉴别分析研究

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。     

基于消费者行为的食品溯源信息监管策略研究

溯源信息真实性直接影响食品可溯源体系建设和消费者对食品安全信心。本文基于消费者行为理论,构建溯源信息掺假与不掺假以及掺假比例大小、政府监管力度强弱情形时企业最优定价决策模型。结果表明,无论消费者购买可溯源产品的溯源信息量高低,企业均选择溯源信息掺假,此时政府两种策略:一是加强监管力度和惩罚力度,迫使企业不敢溯源信息掺假;二是提升产品低溯源信息程度,缩小高低溯源信息程度差异,促使企业无可掺假信息空间。通过高低溯源信息程度对企业最优决策影响研究,低监管情形下企业最优决策受到高低溯源信息程度影响较为显著,高监管情形下企业最优决策受其影响较小。     

消费者预防在线销售掺假行为的博弈模型及最优策略

建立了描述消费者与带掺假行为的在线零售商之间相互博弈的双层规划模型,其中消费者为领导者,在线零售商为随从者.消费者预防在线销售掺假行为的两种策略是进行商品品质检查和采用延期付款,在线零售商则依据消费者的预防策略决定是否销售掺假商品.根据消费者和在线零售商的可能采用的策略,对模型分四种情形展开分析与讨论,并分别在不同情形下得到了消费者与在线零售商的最优决策.结果表明,消费者延期付款的最优时间和进行商品品质检查能有效遏制在线零售商掺假行为.     

核磁共振技术结合化学计量学方法用于蜂蜜的掺假鉴别

采用核磁共振技术(NMR)结合化学计量学分析手段研究了真蜂蜜和掺假蜂蜜的指纹图谱变化情况。采用无监督的主成分分析(PCA)和有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等多元统计分析方法从核磁信号中提取各组的分类信息。结果表明:建立的OPLS-DA模型能够区分真假蜂蜜,所建模型对蜂蜜真假判别的解释能力为90.5%,对未知样本的预测能力为75.5%、识别率为89.7%。置换测试验证表明,化学计量学模型具有很好的稳定性和预测性,可信赖性强,且模型稳健。通过OPLS-DA模型的载荷图和相关系数分析找到了对区分掺假蜂蜜有显著作用的标志物。结合相关系数分析,建立了辨别真假蜂蜜的多元线性回归方程。该方法可简单、快速地用于未知蜂蜜的掺假鉴别,为规范蜂蜜市场提供有利的依据。     

多波长激光诱导荧光麦卢卡蜂蜜掺杂分类识别

麦卢卡蜂蜜产自新西兰,具有很强的抗菌及抗氧化作用,其售价较高,近年来掺假事件时有发生,利用激光诱导荧光技术对掺杂糖浆的麦卢卡蜂蜜进行分类识别研究。选用266,355,405和450 nm四种常用激光作为激发源,选择三种品牌的新西兰进口麦卢卡蜂蜜（编号A,B,C）中掺杂烘焙糖浆作为实验样品,掺杂比例为0%～90%,间隔10%;每个激发波长下每种样本溶液重复测试60次,共7 200组数据。光谱数据首先进行荧光波段截取、平滑及归一化等预处理;然后随机选取80%的数据做训练集,20%的数据做测试集;对训练集数据使用主成分分析（PCA）结合线性判别分析（LDA）做数据降维;最后对降维后的数据分别建立K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）分类模型,对测试集数据进行分类识别,重复进行50次随机分组及分类识别后对得到的分类识别率求平均值及标准差。实验分析结果表明,激发光波长对最终识别结果影响较大,266 nm激发的荧光光谱分类识别正确率最高,三种麦卢卡蜂蜜掺杂溶液的分类识别率均能达到98.5%以上,最高能达100%;355和405 nm激发的分类识别效果次之,所有样品的分类识别率均大于92%;而450 nm激发的荧光光谱分类识别率最低,不同样品的分类识别率均低于66%。因此,后续分类算法的比较仅使用266,355和405 nm激发的荧光光谱数据,分析结果表明,KNN算法的分类效果要优于SVM算法,不同激发波长下三种蜂蜜掺杂溶液的分类识别率均是KNN算法更高,且对266 nm激发的三种蜂蜜掺杂样品,KNN算法的分类识别率比SVM算法要高1%以上。实验结果表明,使用激光诱导荧光技术对掺假麦卢卡蜂蜜进行分类识别是可行的,对于掺杂糖浆的麦卢卡蜂蜜,在使用的所有组合中,266 nm激发结合PCA-LDA降维和KNN分类算法的分类识别率最高,分类效果最好,可用于掺假麦卢卡蜂蜜的快速准确鉴别。     

液相色谱-同位素比值质谱法研究桔橙汁中柠檬酸碳同位素比值

以国际原子能机构提供的蔗糖(δ13C为-10.449‰)作为溯源标准,建立了液相色谱-同位素比值质谱联用法(LC-IR MS)分析天然柑桔、橙汁中柠檬酸碳同位素比的方法,对不同产地个柑桔、橙子中有机酸碳同位素情况进行了研究。基于建立天然水果的柠檬酸碳同位素δ13C值的数据,提出了柑桔、橙子样品的δ13C值范围。方法将果汁用水稀释后,液相色谱-钙离子交换色谱在线制备柠檬酸,氢型离子交换柱分离柠檬酸后采用液相色谱-稳定同位素比质谱分析,柠檬酸方法检出限为5μg/m L,在2.00~100μg/m L水平时,柠檬酸响应与浓度成线性关系,相关系数为0.9997。方法日内、日间和人员比对结果相对标准偏差小于0.82%。收集不同产地161个橙子、167个柑桔测得天然桔汁中柠檬酸δ13C值在-32.87‰~-27.07‰之间,橙汁柠檬酸δ13C值在-32.73‰~26.01‰之间。采集40个市售柑桔、橙汁样品进行鉴定,检出17个掺有C4植物柠檬酸的的阳性样品,新方法可提高勾兑柠檬酸掺假果汁的鉴别能力。     

应用Milkoscan FT120对牛奶掺假的研究

采用红外扫描乳品测定仪对原料乳中脂肪、蛋白、干物质、乳糖、柠檬酸密度、冰点、碳水化合物、全糖、游离脂肪酸等成分参数的检测建立原料乳光谱数据库,在具有代表性原料乳中加入植脂末模拟牛奶掺假,通过应用掺假模块鉴别生鲜牛奶是否掺假.     

芝麻油质量现状及掺假检检方法的探讨

介绍了芝麻油的质量现状及掺假检验方法.论述了显色法、紫外分光光度法、色谱法等的原理及其在芝麻油掺假检验中的应用,对比分析了这些检测方法的优缺点,指出应用简便、快速、准确的芝麻油掺假现场检测方法的重要性和必要性.