基于NIRS的食用醋品牌溯源模型的建立与优化

作     者：管骁 古方青 刘静 杨永健 GUAN Xiao;GU Fang-qing;LIU Jing;YANG Yong-jian

作者机构：上海理工大学医疗器械与食品学院上海200093 上海海事大学信息工程学院上海201306 上海市食品药品检验所上海201203 

出 版 物：《现代食品科技》 (Modern Food Science and Technology)

年 卷 期：2014年第30卷第11期

页      面：200-203,212页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 0836[工学-生物工程] 100403[医学-营养与食品卫生学] 082203[工学-发酵工程] 0822[工学-轻工技术与工程] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(31101348) 

主　　题：食醋 品牌溯源 模型 近红外光谱 

摘      要：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。