二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究

将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20 g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3 g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上,采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别,其判别正确率分别为95％、90％和92.5％,并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明:多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.     

掺有植物性填充物牛奶的近红外光谱判别分析

为探索近红外光谱技术在生鲜牛奶掺假检测中的应用, 寻找一种快速的检测方法,以分别掺有植物奶油、植物蛋白、淀粉的牛奶为材料,利用傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据, 应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明,利用Fisher判别分析建立的掺假牛奶判别模型的正确判别率达到97.78％,对未知样进行检验,正确判别率达到94.44%;利用偏最小二乘法建立的各掺假物质掺入量的定量检测模型,各掺假牛奶的校正集决定系数(R2)均在99.0%以上,各掺假牛奶的验证集决定系数均在98.5%以上,模型的预测效果良好。上述2种方法说明了近红外光谱技术可以实现对掺有植物性填充物牛奶的快速定性、定量鉴别。     

二维相关近红外光谱检测牛奶中的三聚氰胺

配置合格的纯牛奶样本及含有三聚氰胺质量浓度范围为0.01g/L～3g/L的掺杂牛奶样本各20个,并采集其近红外光谱。以牛奶中掺杂三聚氰胺浓度为外扰,构建二维相关同步谱,研究其相关谱特性。在此基础上,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立定性模型,可以实现纯牛奶与掺伪牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。同时,将二维相关近红外同步谱矩阵与偏最小二乘法(PLS)结合起来,建立定量分析牛奶中掺杂三聚氰胺的数学模型。对未知样品的预测相关系数R达到0.98,预测均方根误差(RM-SEP)为0.18g/L,说明基于同步相关谱矩阵建立定量分析的数学模型是可行的。该方法无需样品处理,成本低,为快速检测掺伪牛奶提供了一种新的途径。     

近红外吸收光谱技术快速检测奶制品中添加三聚氰胺

对奶制品中添加三聚氰胺的近红外吸收光谱快速检测技术进行了可行性研究。实验分别配置了8组不同三聚氰胺含量的纯牛奶样品,用FTIR光谱仪测量其吸收谱,并偏最小二乘法建立数学模型。研究结果表明,应用近红外吸收光谱技术可以对奶制品中添加三聚氰胺进行快速检测。     

牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

红外光谱结合最小二乘支持向量机掺杂牛奶判别方法研究

基于红外光谱和最小二乘支持向量机建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有葡萄糖牛奶(0.01~0.3gL-1)和三聚氰胺牛奶(0.01~0.3gL-1)样品各36个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。采用最小二乘支持向量机分别建立掺杂葡萄糖、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别,其判别正确率都为95.8%。研究结果表明:与线性的偏最小二乘判别建模方法相比,最小二乘支持向量机方法具有更强的预测能力。     

改进偏最小二乘法在近红外牛奶成分测量中的应用

采用NicoletNexus870红外-近红外傅里叶变换光谱仪测量了36个市售巴氏杀菌纯牛乳样品的透射光谱。在近红外光谱1254～1875nm和2045～2372nm波段内,为了选择携带信息量大的波长区域,采用改进偏最小二乘回归法,包括间隔偏最小二乘法、移动窗口偏最小二乘法和可变窗宽移动窗口偏最小二乘法对巴氏杀菌纯牛乳中脂肪、蛋白质及乳糖成分分别建立模型,进行了分析和比较,结果表明,采用改进偏最小二乘法所选出的波长区与目标值的相关程度高,可以较好地建立牛奶的预测模型。     

表面增强拉曼光谱检测鸡蛋蛋清内三聚氰胺的定量方法研究

三聚氰胺对人体有害,鸡蛋内三聚氰胺定量检测非常有必要。以鸡蛋蛋清为研究对象,应用表面增强拉曼光谱技术结合化学计量学方法对蛋清内三聚氰胺进行了定量检测。首先采用人工饲养蛋鸡的方法获取含有三聚氰胺的样品鸡蛋。然后使用便携式拉曼光谱检测仪(Opto Trace RamTracer-200)和拉曼增强试剂测定蛋清的表面增强拉曼光谱,同时利用气相色谱质谱技术测定相应蛋清中三聚氰胺的含量。利用Raman Analyzer对拉曼光谱基线进行校正。应用相关系数法从表面增强拉曼光谱中选取320个光谱变量作为输入变量,建立偏最小二乘定量校正模型;并应用谱峰分解法建立谱峰分解定量校正模型。两种模型建立过程中均选定90个样本做为模型校正集,44个样本做为模型验证集,两种模型都有较好的预测效果。偏最小二乘定量校正模型预测值与气相色谱质谱联用法(GC-MS)测定值的决定系数R2为0.856,预测均方根误差RMSEP为1.547;谱峰分解定量校正模型R2为0.947,RMSEP为0.893。实验结果表明,该方法能有效定量检测鸡蛋内三聚氰胺,检测一个样本仅需15 min,为蛋品的三聚氰胺检测提供了一种新途径。     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

KOPLS-DA在掺杂牛奶判别中的应用

运用核隐变量正交投影(kernel orthogonal projection to latent structure, KOPLS)方法,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)和尿素牛奶(1～20 g·L-1)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱。选择4 200～4 800 cm-1为建模区间,采用KOPLS分别建立掺杂三聚氰胺、掺杂尿素、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别。研究结果表明：与偏最小二乘判别(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)和隐变量正交投影判别(orthogonal projections to latent structures discriminant analysis, OPLS-DA)建模方法相比,KOPLS-DA具有更强的掺杂判别能力,对掺杂三聚氰胺、掺杂尿素牛奶和两种掺杂牛奶的判别正确率分别为95%,100%和97.5%。     

近红外光谱结合非线性模式识别方法进行牛奶中掺假物质的判别

以287例上海及上海周边地区牧场的生鲜奶作为真奶样本集组成3个真奶样品集合,配制了526例含有糊精(或淀粉)+三聚氰胺(或尿素、或硝酸铵)的掺假牛奶形成6个不同种类的假奶样品集合,其中糊精、淀粉在掺假奶中的含量为0.15%~0.45%;硝酸铵、尿素和三聚氰胺的含量分别为700~2 100, 524~1 572与365.5~1 096.5 mg·kg-1,以保证掺假奶中凯氏定氮法测得的蛋白含量不低于3%。所有样本的近红外光谱均经过标准正态变换(SNV)预处理。将3个真奶样品集合和6个假奶样品集合进行不同的组合并对其采用改进与简化的K最邻近结点算法(IS-KNN)和改进与简化的支持向量机法(ν-SVM)建立了判别糊精、淀粉、三聚氰胺、尿素、硝酸铵这5类掺假物质的近红外判别模型,探寻掺假物质的浓度与识别正确率之间的关系。结果表明IS-KNN和ν-SVM两种方法对含三聚氰胺、尿素、硝酸铵的掺假牛奶的平均判别正确率分别在49.55%~51.01%,61.78%~68.79%与68.25%~73.51%区间波动,说明在该研究的掺假物浓度范围内,很难用近红外模型良好区分不同类型伪蛋白的掺假奶;IS-KNN和ν-SVM两种方法对含淀粉的掺假牛奶的判别正确率分别为92.33%与93.66%、对含糊精的掺假牛奶的平均判别正确率分别为77.29%与85.08%。从整体结果上来看ν-SVM法进行建模判别的结果大部分优于IS-KNN法进行建模判别的结果。对判别正确率与样品中掺假物质的含量水平分析表明近红外光谱结合非线性模式识别方法能良好地区分掺假奶中含量较高(0.15%~0.45%)的糊精和淀粉,而对含量偏低的三聚氰胺等伪蛋白的判别效果不佳,说明近红外光谱技术不适于鉴别牛奶中含量低于0.1%的掺假物质。     

基于二维红外相关谱欧氏距离判别掺杂牛奶

基于纯牛奶、掺杂牛奶样品间二维红外相关谱欧氏距离,依据未知样品与校正集中“极值样品”欧氏距离平均值、组内、组间样品欧氏距离平均值,提出了一种掺杂牛奶判别的新方法。分别配置掺杂尿素牛奶(0.01～0.3 g·L-1)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～0.3 g·L-1)样品各16个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。以牛奶中掺杂物浓度为外扰,构建纯牛奶与掺杂牛奶的同步二维红外相关谱,并计算了各样品相关谱矩阵间的欧氏距离。在此基础上,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶与纯牛奶的判别模型,确定模型中的“极值样品”,组内、组间样品欧氏距离平均值。利用所建模型,计算未知样品与“极值样品”的欧式距离,并依据判别规则,对未知样品进行判别。研究结果表明： 基于样品红外相关谱矩阵间欧氏距离可实现掺杂牛奶的判别,其判别正确率为100%,验证了该方法的有效性。该研究为掺杂牛奶的检测提供了一种新的可能方法。     

基于二维相关近红外谱参数化及BP神经网络的掺杂牛奶鉴别

将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配制含有尿素牛奶(1～20 g·L-1)和三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)样品各40个。研究了纯牛奶、掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性,在此基础上,分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。将这5个特征参数作为BP神经网络的输入,分别建立掺杂尿素、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,采用这些模型对未知样品进行预测,其预测正确率分别为95%,100%和96.7%。研究结果表明：该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息,同时又减少了BP神经网络输入变量的维数,实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

近红外光谱和特征光谱的山茶油掺假鉴别方法研究

山茶油素有"东方橄榄油"美誉,实现掺假山茶油的鉴别具有重要实用价值,采用近红外光谱技术对掺有葵花油的山茶油进行检测。分别以1%,5%,10%为梯度制备掺假比例不同的山茶油样品,并根据掺假比例将其分为A组(0%~5%)和B组(6%~10%)共11个样品,C组(15%~40%)6个和D组(50%~100%)6个样品。将每个掺假样品充分混匀后再分为9份,依次采集其1 000~2 500nm范围的吸收光谱,共获得207条光谱曲线。每组样品的光谱数据按2∶1随机分为训练集与验证集。经去除首尾噪声后,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维,并利用前四个主成分建立了鉴别山茶油不同掺假等级的主成分-支持向量机判别模型,训练集与验证集的总体判别准确率分别达96.38%和94.20%;进一步,通过对前四个主成分的载荷系数的分析,并结合原始光谱,提取建模过程中权重较大的波长并解析其化学含义,最终确定出五个特征波长:1 212,1 705,1 826,1 905及2 148nm,以此波长重新建立近红外特征光谱山茶油掺假等级判别模型,对训练集与验证集的总体判别准确率也达到了94.20%和92.75%。研究结果表明,利用近红外光谱和特征光谱均能够较好实现山茶油掺假等级的鉴别,同时所建立的近红外特征光谱模型也为设计相应的掺假山茶油实用便携式检测仪器提供了理论基础。