原料肉中掺大豆蛋白的近红外检测技术的研究

探讨了利用近红外光谱技术快速、准确地进行原料肉中是否掺大豆蛋白鉴别的可行性。首先以原料肉和掺假肉为原料,利用近红外光谱仪测定样品的漫反射光谱曲线,再应用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判别分析建立的判别模型的正确判别率达到100%,对未知样进行检验,正确判别率达到86.1%;最后利用偏最小二乘法(PLS)建立大豆蛋白掺入量的定量检测模型,校正模型决定系数(R2)为93.4%,内部交叉验证均方根差(RMSECV)为2.45%,对此模型进行验证,预测集相关系数(R2)为84.1%,预测标准偏差(RMSEP)为3.59%。说明应用近红外光谱技术对原料肉中掺大豆蛋白进行快速、准确的的鉴别是可行的。     

基于近红外高光谱成像技术的新鲜与冻融牛肉鉴别技术研究

研究运用近红外高光谱成像技术对新鲜与冻融的牛肉进行判别。将45个牛肉样品随机分为两组,第一组25个为新鲜样品,第二组20个作为冻融样品。本实验通过高光谱成像仪获取样品的光谱图像数据,并对图像校正处理后进行分割,分离出感兴趣区域(ROI,Region of Interest)。然后再提取感兴趣区域的平均光谱,并将其作为样品的高光谱数据。经过对高光谱数据的多元散射校正(MSC,Multiplicative Scatter Correction)预处理,应用偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression),在全光谱范围(950~1500 nm)构建了本实验的最优模型。实验表明,该模型具有较高的预测精度,其判别正确率为94.4%。因此,近红外高光谱成像技术对冻融牛肉的鉴别检测具有适用性。      

采用近红外光谱进行采后苹果品种及货架期定性判别

运用近红外光谱技术,通过不同光谱预处理和不同光谱波段选择,研究苹果品种(嘎啦、乔纳金、金冠、寒富)及货架期(0、14、28 d)的近红外判别模型。结果表明,不同品种苹果定标判别模型最优光谱预处理方法为:在全波长范围(408. 8～2 492. 8 nm)内,采用去散射结合二阶导数光谱预处理,对未知样品判别正确率为85. 00%～95. 00%;苹果货架期较优定标模型在1 108～2 492. 8 nm范围内,光谱预处理方法为标准正常化处理(standard normal variate,SNV)+去散射处理(detrend,D)+一阶导数,预测样品正确率为91. 67%～96. 67%。实验证明,近红外光谱技术对采后苹果品种及货架期检测具有适用性。     

近红外光谱在食醋品牌和贮藏年份鉴别中的应用研究

近红外光谱用于食醋品牌和食醋贮藏年份的鉴别。144个食醋样品用于食醋品牌的鉴别,其中114个为"恒顺"牌食醋,其余30个为山西"水塔"和天津"独流"品牌食醋;114个"恒顺"牌食醋用于食醋贮藏年份的鉴别;采用kennard-stone(KS)方法将样品划分为校正集和验证集,主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)用于食醋品牌和年份的鉴别;competitive adaptive reweighted sampling(CARS)方法用于食醋特征变量的筛选。结果表明,样品经PLS-DA方法后,食醋品牌的校正识别率为98.96%,验证识别率为95.83%;食醋年份的校正识别率为97.37%,验证识别率为100%;食醋光谱经CARS方法优选波长后结合PLS-DA方法进行判别,所有的识别率都为100%;近红外光谱结合CARS-PLS-DA方法可以用于食醋品牌和贮藏年份的鉴别.为食醋原产地保护和年份鉴别提供一种快速的参考方法。     

近红外光谱法对松原不同品种大米的确证探究

该文提出一种对松原不同品种大米进行判别的方法,对来自松原的稻花香、小高粱、通系926、吉粳515、农大521,5个品种共368个大米样品,利用波数范围为12000 cm^-1~4000 cm^-1的傅里叶近红外光谱仪获取光谱数据并对数据进行6种方法的预处理。结果表明,一阶导数结合SG9点平滑为最佳预处理方法,并用偏最小二乘判别(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)方法对校正样本建立判别分析模型,用验证集对模型进行验证,模型对验证集中稻花香、小高粱、通系926、吉粳515、农大521共5个品种的识别率均为100%;且优于主成分分析的结果。用来自柳河和梅河的稻花香样本与松原的稻花香样本进行产地判别,结果显示,此模型可以将松原样本与非松原样本进行判别。     

基于多源光谱分析技术的鱼油品牌判别方法研究

多源光谱分析技术被用于鱼油品牌快速无损鉴别。采用可见光谱分析技术、短波近红外光谱分析技术、长波近红外光谱分析技术、中红外光谱分析技术和核磁共振光谱分析技术采集了7种不同品牌的鱼油的光谱特征,并应用偏最小二乘判别分析法(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine,LS-SVM)建立判别模型并比较判别结果。基于长波近红外光谱的PLS-DA模型和LS-SVM模型取得了最高识别正确率,建模集和预测集识别正确率均达到100%。采用中红外光谱和核磁共振谱分别建立的LS-SVM模型,也可以获得100%的判别正确率。而可见光谱和短波近红外光谱则判别准确率较差。且LS-SVM算法较PLS-DA更加适合用于建立光谱数据和鱼油品牌之间的判别模型。研究结果表面长波近红外光谱技术能够有效判别不同鱼油的品牌,为将来鱼油品质鉴定便携式仪器的开发提供了技术支持和理论依据。     

近红外光谱法快速鉴别转基因大豆模型优化

目的应用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立转基因大豆的快速鉴别模型,并选择最优模型。方法主成分分析(PCA)用于从光谱数据中提取相关特征并剔除异常样品。在试验中,94份样品用于构建模型,41份样品用作验证评估模型的效果。分别讨论样品形态(整粒和粉末)、波长范围和光谱预处理方法对所建模型判别正确率的影响。结果粉末状大豆样品建模的效果好于整粒大豆样品。其中判定效果最好的模型,整粒大豆在9 403～5 438 cm~(-1)范围内,采用二阶导数(2nd)处理光谱,模型的校正集和验证集的判定正确率均为100.00%;粉末状大豆在7 505～4 597 cm~(-1)范围内,采用矢量归一化+一阶导数(SNV+1st)处理光谱,模型的校正集和验证集的判定正确率也均为100.00%。结论通过选择样品形态、波长范围和光谱预处理方法可以优化鉴别模型,提高近红外判别模型的鉴别正确率。     

基于近红外光谱对牛奶中掺杂尿素的判别分析

采集40个合格的纯牛奶样品,并配制含有尿素为1～20g/L的40个牛奶样品,研究掺杂尿素牛奶的二维相关近红外特性,在此基础上选择波数4200～4800cm-1为建模区间,采用偏最小二乘法建立定性、定量模型。结果指出通过判别偏最小二乘法可以实现纯牛奶及掺杂尿素牛奶的定性鉴别,判别正确率为100%;掺杂牛奶校正集相关系数R为0.999,交叉验证均方差为0.242,对未知样品集预测相关系数R达到0.999,预测标准偏差为0.57,这表明所建模型具有较好的预测效果。     

基于多元素分析的贵州绿茶产地鉴别研究

目的 探究以多元素统计对贵州不同产地绿茶判别分析的有效性和可行性,筛选产地间差异性元素。方法 采用电感耦合等离子体发射光谱法(inductively coupled plasma emission spectrometry, ICP-OES)和电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)对贵州4个产地63个绿茶样品中47种元素进行定量分析,结合正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)建立贵州绿茶的产地判别模型。结果 4个产地的绿茶中元素含量有明显的差异; K、P、Ca、Mg、Mn、Al和Fe元素含量规律相同,说明4个产地的茶叶对土壤中部分高含量元素的富集能力具有一致性;4个产地的污染物Pb、Cu、Cd、As和Cr的含量均低于茶叶相关标准的限量要求。基于元素含量建立的6组OPLS-DA分析模型可以有效区分产地,其中黔西南州与铜仁市模型(QXN-TR)参数最优,该模型用50.3%的变量可解释9...     

基于FT-NIR和电子鼻的苹果水心病无损检测

探讨傅里叶变换近红外光谱技术和电子鼻技术应用于苹果水心病检测的可行性。以277?个“秦冠”水心病苹果和健康苹果为试材,分别采集每个样本在12?000～4?000?cm－1波数范围的近红外光谱和10?个传感器的电子鼻信号,用不同预处理的近红外光谱方法提取主成分建立Fisher判别模型;同时电子鼻结合3?种化学计量学的方法进行建模。结果表明,经一阶导数（9?点平滑）预处理的近红外光谱,提取前20?个主成分建立的Fisher判别模型效果最好,对未知样本的正确判别率达100%;电子鼻分别结合Fisher判别、多层感知器神经网络和径向基函数神经网络判别模型对未知样本的识别率为89.7%、89.5%和85.7%。故利用近红外光谱和电子鼻技术分别结合化学计量学的方法可快速、无损检测苹果的水心病。其中,近红外光谱技术结合Fisher判别对苹果水心病的识别率最高,是一种准确可靠的测定方法。     

Fast Discrimination of Apple Varieties Using Vis/NIR Spectroscopy

We evaluated the potential of visible/near-infrared (Vis/NIR) spectroscopy for its ability to nondestructively differentiate apple varieties. The apple varieties used in this research included, Fuji apples, Red Delicious apples, and Copefrut Royal Gala apples. The chemometrics procedures applied to the Vis/NIR data were principal component analysis (PCA), wavelet transform (WT), and artificial neural network (ANN). The apple varieties could be qualitatively discriminated in the PC1-PC2 space resulted from PCA. Wavelet transform was used as a tool for dimension reduction and noise removal, reducing spectral to wavelet components. Wavelet components were utilized as input for three-layer back propagation ANN model. WT-ANN model gave the highest level of correct classification (100%) of the apple varieties.     

苹果籽油搅拌提取的工艺优化

探讨了苹果籽油的石油醚提取技术,建立了提取工艺的人工神经网络模型,研究了工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明:影响苹果籽油提取得率的因素有温度,时间,液料比,搅拌转速;神经网络结构为4—5—1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度59.8℃、时间2.5 h、液料比11.9:1(mL:g)、搅拌转速1 107 r/min,该工艺参数下苹果籽油得率明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的提高了11.8%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取得率之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的提取工艺参数。     

苹果籽油的乳化及工艺参数优化研究

探讨苹果籽油的乳化工艺,建立乳化工艺的人工神经网络模型,研究工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明：影响乳化稳定性的因素有乳化剂的配比、壁材用量、壁材比、乳化剂量、乳化温度及乳化时间;神经网络结构为4—9．1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0．988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为壁材含量5％、乳化剂量0．59％、温度58℃、时间13min,该工艺参数下乳化稳定性明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的大12．1％。用神经网络模型描述乳化工艺参数与乳化稳定性之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的乳化工艺参数。     

贮藏期内富士和粉红女士苹果品质的FT-NIR无损检测

为探索傅里叶近红外光谱快速无损检测贮藏期苹果品质的方法,在苹果贮藏过程中,每隔30d采集富士和粉红女士(各40个)2个苹果品种共计400个样本的近红外图谱(12000～4000cm-1),用OPUS-QUANT软件预处理光谱,用偏最小二乘法建立通用于2个品种的可滴定酸(TA)、pH值和可溶性固形物(SSC)的数学模型。结果表明：富士和粉红女士的光谱经矢量归一化预处理后,在波段7502～4247cm-1内所建立的可滴定酸模型稳定性较好,该模型校正时的相关系数(R2)和评估均方误分别为0.9231和0.0263%,预测时的相关系数R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9071和0.0266%;在波段11995～4247cm-1内,光谱经一阶导数预处理后所建立的pH值预测模型稳定性较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9263和0.0700,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9113和0.0772;近红外光谱经最大-最小归一化预处理后,在波段6102～5446cm-1所建立的SSC模型效果较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9212和0.3570%,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9130和0.370%。在富士和粉红女士贮藏期品质检测过程中,建立的通用于这2个品种的TA、pH值和SSC检测的数学模型,稳定性较好,能满足品质快速无损检测的要求。     

苹果渣多酚提取工艺的神经网络建模与遗传算法优化

本实验建立了苹果渣多酚提取工艺的人工神经网络模型,研究了提取工艺神经网络模型的遗传算法优化技术。结果表明,结构为4-9-1的神经网络能较为精确的拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出与实验结果的相关系数为0.985;遗传算法优化出的最佳提取工艺参数为乙醇浓度为62%、乙醇溶液的体积与苹果渣的质量之比为14:1,温度为69.7℃,提取时间为5.9h,该工艺参数下的提取率明显大于单因素试验和二次组合试验的结果,比最好的大16.9%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取率之间的关系,用遗传算法优化工艺参数,能设计出最佳的提取工艺参数。     

近红外光谱技术结合神经网络检测苹果咀嚼性

以不同储藏期的135个苹果样品为研究对象,对其近红外光谱数据进行预处理并通过主成分分析法提取光谱特征,采用人工神经网络技术建立苹果咀嚼性的近红外光谱检测模型。结果表明,对苹果光谱咀嚼性的最佳光谱预处理方法是加权多元散射处理(WMSC)的光谱散射处理方法和"2441"的数学处理方法,通过主成分分析法提取3个主成分作为原始信息的特征变量,建立苹果咀嚼性检测的人工网络模型结构为3—16—1,模型对验证集预测的决定系数为0.992 4,均方根误差为0.000 108 2。近红外光谱技术能对苹果咀嚼性进行快速、无损预测。     

Authentication of Green Asparagus Varieties by Near-Infrared Reflectance Spectroscopy

ABSTRACT: Near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used for the authentication of 2 green asparagus varieties (Taxara and UC-157), grown in Huetor-Tajar (Granada, Spain) protected by the Quality Specific Appellation "Espárragos de Huétor-Tájar". To develop the prediction model, the method chosen was modified partial least square (MPLS) regression. Two sample sets (N = 219 and N2 = 145 samples, respectively) were used to obtain the calibration equations. The standard error of cross-validation (SECV) and the r2 value were 0.082 and 0.97, respectively, for the 1st calibration set and 0.077 and 0.97 for the 2nd calibration set. The 2nd chemometric model obtained was tested with independent validation sample set (N3 = 74 samples), and the resulting values for standard error of prediction (SEP) and for r2 were 0.07 and 0.96, respectively. These results prove that NIRS is an accurate technology for identification and authentication of asparagus varieties and easily implemented in industry.