基于近红外光谱的鸡蛋产地溯源

为了快速、准确、无损地追溯鸡蛋的不同产地,借助于近红外光谱技术,采用主成分析结合PLS-DA判别模型和簇类独立软模式法(SIMCA)建立了鸡蛋的溯源模型。利用标准正态变量(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)等方法对原始光谱数据进行了预处理,结果表明SG(3点)平滑处理结果最好;利用主成分分析方法对不同地区的鸡蛋进行聚类分析,发现当主成分数为3时,建立的SIMCA溯源效果最好。结果表明,在显著水平0.05时,4个地区(朔州、吕梁、太谷、运城)验证集的识别率均为100%,其中吕梁和运城地区的拒绝率为100%,朔州和太谷地区的拒绝率为98.6%。说明SIMCA模式建立的模型基本能够判别鸡蛋产地。     

傅里叶变换红外光谱结合模式识别法在食用油真伪鉴别中的实践分析

探讨在食用油真伪鉴别中,傅里叶变换红外光谱(FTIR)联合模式识别法(SIMCA),建立FTIR-SIMCA分类识别模型的实践应用效果。方法:选取各品牌合格食用油15种和伪食用油5种,抽取样品进行FTIR检验,并根据图谱完成SIMCA模型的建立。结果:训练集真伪食用油模型中,拒绝率与识别率均为100%,两种食用油有较高独立性,互不交叉;验证集模型识别,拒绝率与识别率同为100%。结论:FTIR-SIMCA分类识别模型具有较高的可行性,可有效实现食用油真伪的鉴别,且具有较高的可操作性。     

SIMCA模式识别方法在近红外光谱识别茶叶中的应用

茶叶快速准确识别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一项重大课题。本研究采用一种近红外光谱结合SIMCA模式识别方法对茶叶进行识别与分类。研究结果表明,选取6500～5300cm-1波长范围内的光谱,通过标准归一化(SNV)预处理后,利用SIMCA的模式识别方法分别为龙井、碧螺春、祁红和铁观音等四类茶叶建立了类模型。主成分数分别为4、5、2和3时,类模型对未知样本的识别效果最佳。在α=5%的显著性水平下,四类模型的对未知茶叶样本的识别率分别是90%、80%、100%和100%,拒绝率全是100%。本论文为快速准确识别茶叶提供了一种新思路。     

基于近红外光谱法鉴别不同麻类纤维

各麻类纤维的外观形态和化学性能相似,为鉴别不同麻类纤维,基于傅里叶变换近红外光谱分析方法,采用主成分分析结合SIMCA模式识别方法,对苎麻、亚麻、大麻、黄麻、红麻、罗布麻6种纤维进行鉴别。结果表明:6种纤维经平滑及基线校正光谱预处理,构建主成分因子为3的分析模型,结合SIMCA模式识别方法,所有纤维的识别率和拒绝率达到100%,成功实现纤维鉴别。为不同麻类纤维鉴别提供了简便、无损、快速、准确的鉴定方法。     

基于NIRS的食用醋品牌溯源模型的建立与优化

本文主要探讨了近红外光谱(NIRS)结合模式识别技术应用于食用醋品牌溯源研究。采集了四个品牌(四川保宁香醋、山西东湖老陈醋、镇江恒顺香醋、镇江香醋)共160组食醋样品的近红外漫反射光谱,通过主成分分析(PCA)进行光谱变量压缩及剔除8个异常样本数据后,随机选取其中的114组样品组成训练集用于建立溯源模型,剩余38组样品用作测试集进行模型验证。比较了MSC、SD、SNV等几种不同光谱预处理方法以及它们的不同组合对溯源模型的影响,同时考察了PLS-DA与SIMCA两种建模方法对模型的影响。结果表明:选择MSC与SD相结合的方法对光谱数据进行预处理,并采用SIMCA建模方法所建立的醋品牌溯源模型对四大品牌醋的正确识别率分别可达100%、100%、91.7%、90%。由此说明采用近红外光谱技术结合模式识别技术可有效实现食用醋品牌溯源的目的。     

FT-IR结合SIMCA法识别糯米产地

利用傅里叶变换红外光谱法结合软独立模式分类法,在3000～2800cm-1和1760～1700cm-1波长范围内,经Savitzky-Golay平滑、基线校正和标准矢量归一化预处理,利用留一交互验证法建立主成分分析模型,以识别率和拒绝率为指标对7个产地的糯米进行识别。结果显示,在α=0.05显著水平下,陕西省汉中市糯米的识别率为80%,湖北省武穴市和浙江省杭州市糯米的拒绝率分别为83%和97%,其余产地糯米的识别率和拒绝率均为100%,表明傅里叶变换红外光谱法结合软独立模式分类法可成为快速识别糯米产地的有效方法。     

基于近红外光谱技术的鸡肉产地溯源

采用近红外光谱技术对辽宁大连、河北遵化、潍坊坊子、潍坊昌邑、潍坊诸城5个产地的100个鸡肉样本进行扫描,对这些样本的近红外光谱进行主成分分析、聚类分析,建立了鸡肉产地溯源的定性判别模型。试验结果表明:在全光谱范围(780~2 500 nm)内,经二阶求导(13点平滑)和矢量归一化(standard normal variate,SNV)预处理后,5个地区鸡肉的近红外光谱图有显著差异,鸡肉样本的主成分空间分布位于不同的区域,聚类分析树状图中不同产地也各自聚为一类。利用来自5个产区的30个独立样本对模型进行验证,识别率和拒绝率均为100%。此结果表明近红外光谱分析技术可准确、快速追溯鸡肉的产地来源。     

近红外光谱鉴别滇南小耳猪和DLY商品猪

应用近红外漫反射光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS),对滇南小耳猪和DLY商品猪的整块、匀质肉糜、烘干粉、冻干粉的光谱建模分析,进行品种鉴别,并筛选出最优的光谱建模方法。采集4 300~11 000 cm-1范围内53头滇南小耳猪、58头DLY商品猪背最长肌整块、匀质肉糜、烘干粉、冻干粉光谱数据。分别采用原始光谱、一阶导数、二阶导数、变量标准化、多元散射校正等方法进行光谱预处理,应用簇类独立软模式方法建立品种鉴别模型。其中80个样品作为校正集,余下31个样品作为验证集。结果表明:DLY商品猪和滇南小耳猪整块肉光谱模型对验证集DLY商品猪识别率为100%,拒绝率为0%,对验证集滇南小耳猪识别率为100%,拒绝率50%,效果不理想;匀质肉糜光谱模型对验证集DLY商品猪识别率为100%,拒绝率为0%,对验证集滇南小耳猪识别率为100%,拒绝率0%,效果不理想;烘干粉、冻干粉的近红外光谱模型鉴别效果较好,验证集的识别率和拒绝率均为100%。综上,近红外光谱分析方法可用于鉴别DLY商品猪和滇南小耳猪两个品种。     

基于拉曼光谱的大米快速分类判别方法

以拉曼光谱技术为手段,结合化学计量学方法,对来自黑龙江、江苏、湖南3个产地共123份大米样品的光谱数据进行采集,并对得到的拉曼图谱进行主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLSDA),建立大米快速分类判别方法。应用主成分分析对不同种类、产地和品种的大米进行粗分类鉴别;选择不同种类、品种和产地的稻米样本建立相应的偏最小二乘判别分析模型,其中2/3的样本作为建模训练集,1/3的样本作为建模校正集,按照种类、产地、品种建立的模型其训练集样本正确判别率均为100%,校正集样本正确判别率分别为100%,100%,94.12%。因此,研究所建立的拉曼光谱技术结合化学计量学方法可以快速、有效地鉴别大米种类、品种及产地。     

基于NIR分析和模式识别技术的葛根品种及产地判别

采用模式识别技术对不同品种(柴葛及粉葛)及不同产地(云南、安徽、广西、湖北、四川、重庆、湖南)的葛根进行判定。采集12个产地共120个葛根样品的近红外光谱数据,对光谱进行预处理并建立共有模式后,进行相似度及PLS判别分析,多元统计分析结果显示,除安徽柴葛外,其他组样品之间的相似度较高。分别选择不同的样品为测试集和训练集,基于PLS-DA对葛根种类粉葛和柴葛进行模式识别,对种类识别率为100%,对产地识别率为84.44%。采用kNN分析对葛根产地和品种同时进行模式识别,样品识别率达100%。实验结果表明,采用kNN模式识别可以很好识别不同产地和类别的葛根样品,方法具有可行性和有效性,为利用近红外光谱结合模式识别技术进行葛根品种真伪优劣鉴别、道地性及产地可追溯研究提供了理论依据和实用方法。     

柴达木地区不同果色枸杞果实营养成分比较分析

采用自然晾晒干果为参照,对柴达木盆地的红果枸杞、黑果枸杞、金果枸杞、黄果枸杞、白果枸杞和紫果枸杞中营养成分及活性成分进行测定,分析和研判了其利用价值,并运用主成分分析和聚类分析对其内在品质进行评价。结果表明:金果枸杞在总糖含量方面具有一定优势,其总糖含量高于其他5种枸杞。黄果枸杞总糖低于红果枸杞,但总黄酮最高,是红果枸杞的5倍,黑果枸杞的2倍,表现出低总糖、高黄酮的特点,黄果枸杞具有一定的开发价值。白果枸杞蛋白质含量最高,紫果枸杞脂肪含量最高,具有一定的营养价值。主成分分析选取了前3个主成分,累计方差贡献率为79.995%,综合得分值排前三的分别为红果枸杞、紫果枸杞和黑果枸杞,说明这三种枸杞综合品质较高。聚类分析将6种不同果色枸杞归为3类,第1类包括黑果枸杞和紫果枸杞,多糖、脂肪、花青素含量较高,第2类包括白果枸杞,蛋白质含量较高;第3类为金果、黄果和红果枸杞,总糖、总黄酮、甜菜碱含量较高,这些营养成分含量高的枸杞可在在今后的枸杞品种选育中作为特异材料。     

枸杞提取液的活性成分分析及其抑菌性、抗氧化性

以酒泉枸杞为研究对象,测定其提取液中枸杞多糖、甜菜碱、总酚3种活性成分的含量及不同浓度枸杞提取液的抑菌和抗氧化活性。结果表明:枸杞提取液对鼠伤寒沙门氏菌(Salmonella typhimurium)、大肠埃希氏菌(Escherichia coli)、铜绿假单胞菌(Pseudomonas aeruginosa)和金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)有抑制作用,抑菌能力随着枸杞提取液浓度的提高而增强,提取液含量为2.5%时,对大肠埃希氏菌的抑制率超过50%,含量为5.0%时,对鼠伤寒沙门氏菌、铜绿假单胞菌和金黄色葡萄球菌的抑制率超过50%。通过测定POV值和还原能力得出,枸杞提取液具有抗氧化性:添加5.0%提取液,与添加0.1%BHA猪油的POV值相差不大,添加7.5%提取液,猪油POV值略低于0.1%BHA。吸光度越大,抗氧化性越强,枸杞提取液含量范围为1~10 mg/mL时,A_{700 nm}吸光度范围为0.2760~0.8949。由此可知,枸杞提取物具有较强的抑菌和抗氧化能力。     

枸杞对乳酸杆菌体外保存活力及体内定植的影响

研究了枸杞对乳酸杆菌保存和体内定植的影响。采用MRS液体培养基中添加不同浓度的枸杞水解产物,观察一个月内常温下培养基中乳酸杆菌活菌数的变化。实验小鼠用抗生素脱污染,导致菌群失调后,分别用单一乳酸杆菌治疗、乳酸杆菌与枸杞联合治疗5 d后,统计不同治疗组中指示菌的变化,确定枸杞对乳酸杆菌在体内定植的影响。结果表明,添加不同体积分数的枸杞水解产物后,MRS液体培养基中乳酸杆菌的存活数高于对照组;实验小鼠用不同方式治疗后,联合治疗组乳酸杆菌的数量高于单一乳酸杆菌治疗组。枸杞对乳酸杆菌的保存及体内定植具有促进作用。     

基于近红外光谱的中宁枸杞子判别分析

为实现中宁枸杞子产地的自动化快速鉴别,利用近红外光谱仪对不同产地42 个枸杞子样品进行扫描,对 枸杞子近红外光谱分别进行距离判别分析和聚类分析,建立枸杞子产地判别模型。结果表明：在6 500～5 200 cm－1波 数范围内,采用多元散射校正和标准正态变量变换预处理,对样品的识别率均达到100%,模型预测效果好;采用 马氏距离结合离差平方和法,枸杞子可分为宁夏中宁枸杞和非宁夏中宁枸杞两大类群,样品判别率达到96.9%。利 用近红外光谱对中宁枸杞子产地判别分析是可行的。     

基于Weibull分布函数的枸杞微波干燥过程模拟及应用

为了探究Weibull分布函数中各参数的影响因素及其在枸杞微波热风联合干燥中的应用,以枸杞在不同脉冲比(脉冲比1.5:2 min/1 min;脉冲比1.67:3 min/2 min;脉冲比2:1 min/1 min)、微波功率(185、200、215 W)、微波介入时枸杞含水率(30%,40%,50%)条件下的干燥过程为研究对象,利用Weibull分布函数对其干燥动力学曲线进行模拟并通过建立的Weibull模型对枸杞微波干燥过程中的水分有效扩散系数和干燥活化能进行分析。实验表明:Weibull分布函数能够较好地模拟枸杞的微波干燥过程;尺度参数α与微波脉冲比、微波功率以及含水率均有关,并且随着微波功率的升高而降低,随着微波脉冲比和含水率的升高而升高;而初始含水率、脉冲比和微波功率对形状参数β的影响较小;根据Weibull分布含水分析得到枸杞的水分有效扩散系数为1.7×10~(-5)~3.2×10~(-5)m~2/h以及枸杞的干燥活化能为54.78 k J/mol。     

保健型枸杞纯生啤酒酿造方法的研究

将枸杞汁与麦芽汁以一定比例配料,经纯种发酵,以无菌过滤和无菌灌装技术生产出保健型枸杞纯生啤酒。通过实验确定了枸杞的最佳添加量和添加时间,优化了发酵工艺参数,制定出保健型枸杞纯生啤酒酿造工艺。     

枸杞山楂汁复合饮料的研制

以枸杞为主要原料,添加适量山楂汁及其它原辅料,研制出口感优良、风味独特、营养丰富、质量稳定的枸杞山楂汁保健饮料,探讨了枸杞、山楂的最佳浸提工艺,并通过正交实验得出饮料的最佳配方及生产工艺参数。饮料的最佳配方为：枸杞汁15％、山楂汁40％、白砂糖8％、蜂蜜3％、柠檬酸0.05%。     

响应面法在枸杞黑米酒发酵工艺条件优化中的应用

采用黑米和枸杞为主要原料,通过单因素试验和响应面正交试验,研究枸杞黑米酒的酿造工艺。试验结果表明,枸杞添加量、前发酵时间和前发酵温度均对结果有显著性影响,枸杞黑米酒的最佳条件为:枸杞添加量11%,曲药添加量0.4%,前发酵温度32℃,前发酵时间51 h,后发酵温度24℃,后发酵时间5 d。     

枸杞营养保健啤酒的研究

将枸杞汁添加到麦芽汁中,用高活性干酵母发酵生产枸杞啤酒。实验确定了枸杞汁的添加量和添加方法,并讨论了枸杞汁对啤酒质量的影响。     

参杞滋补饮料的研制

以人参、枸杞为主要原料研制一种口味良好、色泽柔和,具有滋补作用的保健饮品。研究通过超声波破壁方法从人参和枸杞中提取人参皂苷与枸杞多糖等有效成分,并且对最佳提取条件进行研究,确定人参汁的最佳提取条件为:超声波强度600W,提取时间75s,料水比1:20。枸杞汁的最佳提取条件为:超声波强度800W,提取时间90s,料水比1:25。用提取出的人参汁、枸杞汁、糖与柠檬酸进行饮料的调配,通过正交试验得到最佳配方为:人参汁30%,枸杞汁20%,糖3%,柠檬酸0.1%。制得的参杞饮料具有酸甜可口、有益健康的特点。