基于近红外光谱技术实现掺假山羊奶的定性和定量检测

作     者：褚莹 丁武 齐强强 CHU Ying;DING Wu;QI Qiangqiang

作者机构：西北农林科技大学食品科学与工程学院陕西杨凌712100 

出 版 物：《西北农业学报》 (Acta Agriculturae Boreali-occidentalis Sinica)

年 卷 期：2011年第20卷第12期

页      面：192-196页

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 

基　　金：公益性行业科研专项经费项目(3-45) 西北农林科技大学校青年学术骨干支持计划 

主　　题：近红外 掺假山羊奶 多层感知器神经网络 偏最小二乘法 

摘      要：以近红外光谱(NIRS)技术为基础,实现掺假山羊奶的快速、无损检测。采用主成分分析结合神经网络以及偏最小二乘法(PLS)分别对纯山羊奶和掺有奶油、还原奶的两类掺假山羊奶进行定性和定量研究。结果表明,将主成分分析与多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)神经网络相结合建立的定性判别模型对样品建模集和预测集的正确判别率都达到100%。光谱经预处理、优选波段和主成分维数后,利用PLS分别建立两类掺假奶的定量校正模型。其中掺奶油山羊奶定量校正模型的决定系数(R2)为98.54%,交叉验证均方根差(RMSECV)为0.379;掺还原奶山羊奶定量校正模型的R2为96.38%,RMSECV为6.20。同时运用马氏距离和二审剔除法判断和剔除异常样本后,两类掺假奶模型的R2分别提高到98.85%和97.06%,RM-SECV分别降低到0.333和5.61。外部验证得到预测值与真值的相关系数(R2)分别为0.989和0.982,预测效果满意。所得结论表明,近红外光谱技术结合化学计量学方法可以实现掺假山羊奶的定性和定量检测。