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相似文献
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1.
采用近红外光谱技术构建红曲米中桔霉素、淀粉、水分含量的快速测定预测模型。分别采用偏最小二乘回归(PLS)、主成分回归(PCR)、多元线性回归(SMLR)构建所测组分的数学模型,以相关系数(R)、预测相对分析偏差(RPD)、预测均方根误差(RMSEP)、校正均方根误差(RMSEC)值来评价模型的综合性能。结果表明,MSC、SNV方法可以消除样品颗粒不均对光谱的散射影响;导数处理能够消除基线漂移问题;对于水分含量,只有PLS和PCR模型可用于较准确定量测定(RPD=2.45和2.81);对于淀粉,只有SMLR模型可用于较准确定量测定(RPD=2.58);对于桔霉素,3种模型的RPD值均小于2,虽然不能用于准确定量测定,但能满足定性分析或分级。为红曲米生产过程中桔霉素、淀粉、水分含量的快速检测提供新的方法,为红曲米质量的智能化控制提供新的途径。  相似文献   

2.
对6种不同品牌市售红曲米的色价及稳定性进行了探讨。结果表明,不同品牌红曲米的色价存在明显差异,其中5号样品具有最高红曲红色素色价,同时也显示出较高的橙色素和黄色素色价;不同pH值、温度和光照条件对6种红曲米中红曲色素稳定性有重要影响,5号样品的红曲红色素色价的稳定性相对较好,可用作后续红曲黄酒的发酵原料。  相似文献   

3.
目的构建近红外光纤传感检测系统,结合近红外光谱分析技术和化学计量学,对葡萄酒中酒精度进行快速检测。方法以葡萄酒为研究对象,构建近红外光纤传感检测系统,分别使用偏最小二乘法和主成分回归对葡萄酒中酒精度进行近红外光谱分析,进行模型参数的比较。采用国标GB/T 15038-2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》中气相色谱法对近红外预测结果进行验证。结果采用偏最小二乘法建模的预测性能优于主成分回归分析。在偏最小二乘法建模中,其决定系数(R2)为0.9534,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.0283,预测均方根误差(RMSEP)为0.0179,相对分析误差(RPD)为3.0607。统计学分析表明近红外分析的预测值与气相色谱法测定值之间的差异无统计学意义。结论研究表明,近红外光纤光谱法用于葡萄酒中酒精度的检测,操作简便、快速。近红外技术在酒类品质监测中具有良好的应用前景。  相似文献   

4.
本文应用近红外光谱仪(NIRS)测定染色橙样品的光谱数据,采用多种方式对光谱数据进行预处理,用主成分分析法(PCA)对不同染色橙样品进行聚类分析并获得染色橙的近红外光谱数据的主成分,在此基础上建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,并根据均方根校准误差(RMSEC)和相关系数(R~2)对模型性能进行评价。结果表明,主成分分析可以快速鉴别染色橙样品,模型识别率达到94%。将主成分分析(PCA)与偏最小二乘(PLS)相结合建立的回归模型,均方根校准误差(RMSEC)为0.26,决定系数R2为0.96,模型效果较好。表明利用近红外光谱鉴别染色橙是可行的,这为染色橙的鉴别提供了一种快速无损的新方法。  相似文献   

5.
采用近红外光谱技术建立小麦粉灰分含量的快速检测方法。使用两种不同的近红外光谱仪器采集小麦粉的近红外光谱数据,以常规分析法的测定值作为建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归分析法建立小麦粉灰分的定量分析模型,比较两种不同的近红外光谱仪器扫描的小麦粉近红外光谱图对模型的影响。结果表明,MicroNIR-1700近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为90.69,均方根误差(RMSECV)为0.031 2,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.021 7;VERTEX70傅里叶变换近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为89.40,均方根误差(RMSECV)为0.035 0,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.036 6。两种仪器都能用于小麦粉光谱采集,并进行灰分含量快速检测,MicroNIR-1700在小麦粉灰分检测方面有更好的应用。  相似文献   

6.
王加华  王军  王一方  韩东海 《食品科学》2014,35(18):136-140
采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,建立腐竹脂肪含量的快速分析方法。收集不同生产线、不同时间的腐竹样本180份,利用积分球附件采集漫反射光谱(4000~10000 cm-1)。为消除颗粒散射影响和光谱基线漂移,二阶导数和卷积平滑用于光谱预处理。采用反向区间偏最小二乘法、组合区间偏最小二乘法、搜索组合移动窗口偏最小二乘法和遗传偏最小二乘法优化建模变量,最终构建了定量预测模型。结果显示,4种方法均可有效地提取信息变量、降低模型维度、提高预测性能;遗传偏最小二乘法一次优选获得143个变量,构建的模型性能最佳,其校正相关系数、校正均方根误差、预测相关系数、预测均方根误差分别为0.96、0.95、0.92和1.17。研究表明,经过信息变量提取后所构建的近红外模型简单、预测精度高,可用于腐竹脂肪含量的日常监测。  相似文献   

7.
以多批次黄桃脆片为分析对象,分别采集了可见/短波近红外光谱(400~1000 nm)和长波近红外光谱(1000~2500 nm)原始信息,分别采用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、移动平均平滑(MS),一阶导数(1-Der)预处理后,建立了全波段线性偏最小二乘法(PLS)和非线性支持向量机(SVM)预测模型,并结合外部试验进行可行性验证。结果表明,基于MSC-SVM的可见/短波红外光谱模型对可溶性固形物预测效果最佳,验证集的决定系数(R p)、预测均方根误差(RMSEP)、相对预测偏差(RPD)分别为0.761,1.998%和1.532;而基于MSC-SVM的长波近红外光谱模型对硬度预测效果相对最佳,对应R p、RMSEP和RPD分别为0.862,0.292 kg和1.991。基于近红外光谱系统可以实现对大批量黄桃脆片品质参数的快速无损检测。  相似文献   

8.
为深入研究功能性红曲米浓缩物中有效成分的性质及其功能,采用硅胶柱层析法(依次用乙酸乙酯:石油醚(1∶1,v∶v)、乙酸乙酯、无水甲醇、蒸馏水进行洗脱)对功能性红曲米浓缩物中的活性成分进行分离纯化,得到红曲黄色素、洛伐他汀粗品、醇溶性红曲红色素、水溶性红曲红色素4种组分;并采用紫外-可见扫描和高效液相色谱法对4种组分进行简单的性质结构表征.  相似文献   

9.
目的采用一种改进的连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)筛选光谱区间变量,优化苹果近红外光谱模型。方法试验以半透射方式无损地获取134个苹果的光谱信息,再以标准方法破坏性检测其内部糖度指标,在光谱信息与糖度指标之间构建定量模型。区间连续投影算法(intervals SPA, iSPA)是根据各光谱区间之间的投影关系,选择那些具有共线性小的区间变量来构建偏最小二乘模型(partial least square,PLS)。尝试以全区间光谱划分的间隔数量从5到60,步长为5,以优化共线性小的间隔组合。结果当划分为20个间隔时,构建的PLS模型相比于其他划分间隔时的模型,具有较小的交互验证均方根误差和较少的入选变量,此时对预测集的预测均方根误差为0.521,优于常规连续投影算法线性回归和全区间PLS模型的预测性能。结论区间连续投影算法可用于光谱区间变量的筛选,结合偏最小二乘法可提高模型的预测性能。  相似文献   

10.
为了研究不同色素组分的稳定性差异,利用大孔树脂柱层析分离得到了黄色组分F1和橙色组分F2,其中F1主要含有红曲素(monascin)和安卡红曲黄素(ankaflavin),F2主要含有红曲玉红素(monascorubrin)和红斑红曲素(rubropunctatin)。以F1和F2为材料,从光谱特征及色素残留率等方面分析了红曲黄色素和橙色素的pH、光和热稳定性。结果显示,红曲黄色素在pH2~9范围内稳定,红曲橙色素在pH2~4范围内稳定,当pH大于5时橙色素的特征吸收峰发生明显变化;红曲黄色素和橙色素的光稳定性均较好,紫外光照射270 min后,二者的特征吸收峰均未发生变化,色素残留率分别为70.4%±0.2%和64.4%±0.9%,明显高于姜黄色素(7.9%±0.7%);红曲黄色素的热稳定性优于红曲橙色素,80℃处理120 min后红曲黄色素的特征吸收峰不变,而红曲橙色素的吸收峰变化明显,且橙色素残留率(40.8%±1.9%)明显低于黄色素(87.4%±3.2%)和对照组姜黄色素(90.9%±4.5%)。结果表明,红曲黄色素是一种稳定性好的红曲色素组分,可用于高稳定性红曲色素产品的开发。  相似文献   

11.
目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结合马氏距离的方法剔除异常光谱样品15个,最佳的光谱预处理方式为消除常数偏移量。训练集建立的预测模型(RCAL2)为0.9943,模型标准偏差(RMSEC)为0.21%,模型交叉验证决定系数(RCV2)为0.9936,模型交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.32%,表明预测模型交叉验证预测样品水分含量准确度高。用验证集样品检验预测模型,模型验证集验证决定系数R 2 VA L为0.9801,模型验证集验证标准偏差(RMSEP)值为0.36%,相对分析误差(RPD)值为7.14,表明预测模型对未知样品的预测准确度高。验证集样品实测值与预测值均值方程T检验结果P值(双侧)为0.879,验证集样品实测值与预测值之间差异不显著,表明预测模型的预测结果可信度高,验证集样品预测值与实测值的误差在±1%,且90%以上的验证集样品其预测值与实测值的误差都在±0.5%以内。结论:建立的稻谷水分预测模型可以实现收储稻谷的无损、快速、准确检测。  相似文献   

12.
The present study investigated the application of near infrared spectroscopy as a green, quick, and efficient alternative to analytical methods currently used to evaluate the quality (moisture, total sugars, acidity, soluble solids, pH and ascorbic acid) of frozen guava and passion fruit pulps. Fifty samples were analyzed by near infrared spectroscopy (NIR) and reference methods. Partial least square regression (PLSR) was used to develop calibration models to relate the NIR spectra and the reference values. Reference methods indicated adulteration by water addition in 58% of guava pulp samples and 44% of yellow passion fruit pulp samples. The PLS models produced lower values of root mean squares error of calibration (RMSEC), root mean squares error of prediction (RMSEP), and coefficient of determination above 0.7. Moisture and total sugars presented the best calibration models (RMSEP of 0.240 and 0.269, respectively, for guava pulp; RMSEP of 0.401 and 0.413, respectively, for passion fruit pulp) which enables the application of these models to determine adulteration in guava and yellow passion fruit pulp by water or sugar addition. The models constructed for calibration of quality parameters of frozen fruit pulps in this study indicate that NIR spectroscopy coupled with the multivariate calibration technique could be applied to determine the quality of guava and yellow passion fruit pulp.  相似文献   

13.
Partial least square regression was used to develop different calibration data sets for multi-parameter routine analysis of ciders. Parameters included were those related with the monitoring of fermentation process and cider quality: specific gravity, total and volatile acidities, alcoholic proof, pH and fructose. Calibration performances were evaluated by means of the prediction residual sum of squares (PRESS), the root mean squared prediction error of cross-validation (RMSECV) and the residual predictive deviation (RPD) values (ratio of the standard deviation of the population to the standard error of cross-validation). Validation of the models was assessed in terms of accuracy and precision. Mean recoveries of the predicted results compared to the reference values were close to 100%, with repeatability and reproducibility similar to those of the reference methods.  相似文献   

14.
丙氨酸是谷氨酸发酵过程中的副产物之一,对谷氨酸产量及转化率有显著影响,因此及时准确监测丙氨酸浓度变化对谷氨酸发酵过程控制有重要意义。为实现谷氨酸发酵过程中丙氨酸浓度的快速检测,采用近红外光谱技术结合偏最小二乘的方法,通过不同光谱预处理和波长范围,建立并优化谷氨酸温度敏感突变株强制发酵过程中丙氨酸浓度预测模型。优化后的模型交叉验证误差均方根、决定系数和剩余预测偏差分别为0.21 g/L、0.97和5.55。以谷氨酸温度敏感突变株强制发酵作为外部检验进一步验证模型的准确性和可靠性,并将预测值与实际值进行对比,经分析其决定系数和平均相对误差分别为0.97和5.83%,表明该模型具有很好的预测能力。本文所建预测模型能够准确快速地对发酵过程中丙氨酸进行预测,可为谷氨酸温度敏感突变株强制发酵过程的实时控制及其优化提供理论基础和借鉴。  相似文献   

15.
16.
Casein in fluid milk determines cheese yield and affects cheese quality. Traditional methods of measuring casein in milk involve lengthy sample preparations with labor-intensive nitrogen-based protein quantifications. The objective of this study was to quantify casein in fluid milk with different casein-to-crude-protein ratios using front-face fluorescence spectroscopy (FFFS) and chemometrics. We constructed calibration samples by mixing microfiltration and ultrafiltration retentate and permeate in different ratios to obtain different casein concentrations and casein-to-crude-protein ratios. We developed partial least squares regression and elastic net regression models for casein prediction in fluid milk using FFFS tryptophan emission spectra and reference casein contents. We used a set of 20 validation samples (including raw, skim, and ultrafiltered milk) to optimize and validate model performance. We externally tested another independent set of 20 test samples (including raw, skim, and ultrafiltered milk) by root mean square error of prediction (RMSEP), residual prediction deviation (RPD), and relative prediction error (RPE). The RMSEP for casein content quantification in raw, skim, and ultrafiltered milk ranged from 0.12 to 0.13%, and the RPD ranged from 3.2 to 3.4. The externally validated error of prediction was comparable to the existing rapid method and showed practical model performance for quality-control purposes. This FFFS-based method can be implemented as a routine quality-control tool in the dairy industry, providing rapid quantification of casein content in fluid milk intended for cheese manufacturing.  相似文献   

17.
In this study, near-infrared (NIR) spectroscopy coupled with partial least-squares (PLS) regression and various efficient variable selection algorithms, synergy interval-PLS (Si-PLS), backward interval PLS (Bi-PLS) and genetic algorithm-PLS (GA-PLS) were applied comparatively for the prediction of antioxidant activity in black wolfberry (BW). The eight assays were used for quantification of antioxidant content. The developed models were assessed using correlation coefficients (R2) of the calibration (Cal.) and prediction (Pre.); root mean square error of prediction, RMSEP; standard Error of Cross-Validation, RMSECV and residual predictive deviation, RPD. The performance of the built model greatly improved by the application of Si-PLS, Bi-PLS and GA-PLS compared with full spectrum PLS. The R2 values determined for calibration and prediction set ranged from 0.8479 to 0.9696 and 0.8401 to 0.9638, respectively. These findings revealed that NIR spectroscopy combined with chemometric algorithms can be used for quantification of antioxidant activity in BW samples.  相似文献   

18.
沈飞  刘潇  裴斐  李彭  姜大峰  刘琴 《食品科学》2019,40(2):293-297
为快速测定小麦及其制品呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)污染情况,搜集小麦、面粉及面粉制品共98份,利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)获取样品在4 000~600 cm~(-1)的光谱信息,对样品中的DON含量建立了基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析和逐步多元性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)分析方法的定量分析模型。结果显示,不同DON含量样品在1 740、1 648、1 549 cm~(-1)和1 300~900 cm~(-1)等波段处的吸收值存在显著差异。PLSR和SMLR均能较好预测样品中的DON含量,其中PLSR模型的预测集决定系数R_P~2、预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)和相对分析偏差(residual predictive deviation,RPD)值分别为0.86、0.438 mg/kg和2.6。SMLR结合9个波长所建模型的R_P~2、RMSEP和RPD值分别为0.86、0.426 mg/kg和2.6。结果表明,ATR-FTIR用于小麦及其制品DON污染快速分析具有可行性。  相似文献   

19.
柱层析分离红曲色素及其组分的抑菌性对比   总被引:1,自引:0,他引:1  
徐伟  范志诚  马思慧 《酿酒》2010,37(6):49-52
实验采用了硅胶柱层析方法,对红曲色素中包含的红曲红、红曲橙、红曲黄三种组分进行分离条件研究,结果表明:应使用梯度洗脱的方法对红曲色素三种组分进行分离,正己烷:乙酸乙酯混合液(体积比5:1)为黄色组分洗脱剂;乙酸乙酯为橙色组分洗脱剂;乙酸乙酯:甲醇混合液(体积比5:1)为红色组分洗脱剂;当分离条件为:红曲色素上样量2mL,洗脱剂流速3mL/min时,分离效果最好。并分别进行三种分离组分对大肠杆菌和枯草芽胞杆菌的抑菌性试验,得到橙色组分对其两种菌的抑菌性最强。  相似文献   

20.
将高光谱技术与流化床富集技术相结合,用大孔吸附树脂对干红葡萄酒中的微量白藜芦醇吸附后,采集光谱图像,通过比对多种预处理方法对建模效果的影响进而优选算法。结果表明,采用霍特林T2统计检测方法剔除异常样本,KS算法划分白藜芦醇含量样本集,标准正态变换法预处理光谱数据,建立的标准正态变换-偏最小二乘回归模型预测效果最优,其校正相关系数Rc2为0.813 8,校正均方根误差为0.047 7,预测相关系数Rp2为0.782 4,预测均方根误差为0.050 2,为白藜芦醇的高光谱痕量检测提供理论参考。  相似文献   

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