基于近红外光谱技术的赣南茶油掺假快速鉴别北大核心CSCD

为了探索基于近红外光谱技术快速无损鉴别掺假油茶籽油的可行性,以赣南茶油为研究对象,通过掺入不同植物油如玉米油、花生油、菜籽油、葵花籽油和大豆油等制备掺假油茶籽油,应用近红外光谱技术采集其光谱特征信息,对比不同预处理方法和主成分数,并结合线性和非线性建模方法建立油茶籽油掺假鉴别模型,以识别准确率(纯油茶籽油样品和掺假油茶籽油样品被正确判别的比例)、灵敏度(纯油茶籽油样品被正确判别为纯油茶籽油的比例)、特异性(掺假油茶籽油样品被正确判别为掺假油茶籽油的比例)作为模型的评价指标,优选出最佳模型。结果表明:二阶微分联合线性判别分析(SD-LDA)模型为最优线性模型,标准正态变量变换联合人工神经网络(SNV-ANN)模型为最优非线性模型,两个模型的识别准确率、灵敏度、特异性分别为97.58%、100%、97.33%和98.99%、100%、98.88%。SNV-ANN模型鉴别效果优于SD-LDA模型,说明非线性模型更适于油茶籽油掺假判别,该模型能更准确地鉴别油茶籽油是否掺假。     

近红外光谱结合偏最小二乘法快速测定糖果中水分含量

采用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘法(PLS)建立了一种糖果中水分含量快速准确的测定方法。在12500~3600 cm-1光谱范围内采集116批糖果的近红外漫反射光谱,并用减压干燥失重法测定其水分含量。通过比较不同参数对建模的影响,发现用多元散射校正法进行预处理,在11682.2~9826.1、8939.0~6267.9、5378.8~4487.8 cm-1光谱范围内,主成分数为15时,应用PLS方法建立的糖果水分的定量分析模型效果最佳。所建立模型的相关系数为0.9716,校正均方根误差和验证均方根误差分别为0.97%和1.03%。该方法结果准确可靠、操作简便,可用于糖果中水分含量的快速检测。