近红外光谱-BP神经网络-PLS法用于橄榄油掺杂分析

橄榄油兼有食用和保健的作用,它的价值与价格远远高于其它食用油,所以橄榄油中以劣充好的现象十分普遍。本文采用近红外光谱法测定初榨橄榄油中掺杂芝麻油、大豆油和葵花籽油的光谱数据,运用改进的BP算法——Levenberg-Marquardt方法,建立PCA-BP人工神经网络方法对其进行定性判别。同时采用偏最小二乘法(PLS)建立了初榨橄榄油中芝麻油、大豆油、葵花籽油含量的近红外光谱定标模型,用交互验证法进行验证。结果表明,BP人工神经网络有很好的定性鉴别能力,PLS建立的芝麻油、大豆油、葵花籽油定标模型的相关系数分别为R=98.77、99.37、99.44,交叉验证的均方根误差分别为1.3、1.1、1.04。该方法无损、快速、简便,为橄榄油掺杂的检测提供了一种新的方法。     

近红外光谱法用于橄榄油的快速无损鉴别

通过近红外光谱仪采集各种食用油与掺杂的初榨橄榄油的数据,运用聚类分析法对各种食用油进行聚类分析,结合主成分分析法对橄榄油的掺杂与否进行定性判别。结果表明,聚类分析和主成分分析法都有很好的定性鉴别能力,主成分分析法的鉴别模型预测未知样本的正确率达到100%。该方法快速、无损、简便,为橄榄油掺杂的定性鉴别提供了一种新的选择。     

KPCA-聚类分析法快速鉴别降糖药

对不同种类的降糖药片进行其拉曼光谱的核主成分分析(KPCA)-聚类分析,实现快速、简便的鉴别。KPCA可以有效地避免主成分分析(PCA)只能处理线性问题和降维效果不明显的弊端。它通过一个非线性变换,首先将原变量空间映射到高维特征空间,然后在这个高维特征空间中进行线性主成分分析。采集得到的药片拉曼光谱的KPCA-聚类分析结果表明,采用KPCA提取特征变量的聚类结果比采用PCA提取特征变量后进行聚类分析的效果好,并且未经刮除表面包膜的降糖药片识别准确率为96.5%,经过刮除表面包膜处理的降糖药片的识别准确率为100%。便携式拉曼光谱仪结合该方法以其检测速度快、准确率高、使用简便、无样品前处理等显著优势,为药品的快速检验技术提供一种新的有效的鉴别手段。