近紅外光譜結(jié)合化學計量學在奶粉快速檢測中的應用研究.pdf

1、奶粉營養(yǎng)豐富,含有長發(fā)育和新陳代謝所必需的營養(yǎng)物質(zhì),而且易被人體消化、吸收。目前奶粉的主要營養(yǎng)成分的檢測仍依賴化學方法,大多數(shù)質(zhì)量控制的檢測破壞樣品、成本高、耗時長,操作復雜、不能實現(xiàn)在線分析,無法滿足現(xiàn)代質(zhì)量控制的要求。近年來不斷出現(xiàn)的奶粉質(zhì)量問題正日益引起人們對奶粉質(zhì)量監(jiān)控的重視。因此,如何快速檢測奶粉的質(zhì)量成了一個亟待解決的問題。
　　 與常規(guī)的化學方法相比,近紅外光譜法具有分析速度快、不破壞樣品,能夠?qū)崿F(xiàn)多參數(shù)同時檢測,

2、便于在線分析等優(yōu)點。本文將傅立葉變換近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學計量學方法應用于奶粉的快速檢測,旨在為奶粉品質(zhì)的快速、實時、無損檢測提供新的參考。主要研究工作與結(jié)論如下:
　　 第一章,簡要介紹了奶粉的功能及質(zhì)量控制現(xiàn)狀,主要指標成分蛋白質(zhì)和脂肪常用的化學檢測方法及應用現(xiàn)狀;近紅外光譜技術(shù)的原理、發(fā)展概況、應用特點、用途以及在乳制品分析中的研究進展。
　　 第二章,介紹了近紅外光譜分析中的化學計量學方法,主要包括光譜數(shù)據(jù)預處理

3、方法、定量校正、模式識別定性判別、模型傳遞四個方面,此外還包括校正集樣本的劃分、模型評價等方面。
　　 第三章,本研究共收集了100不同品牌、不同品種不同批次、的奶粉樣品,150個嬰兒、青少年和中老年奶粉,每個年齡階段各50個。以奶粉中蛋白質(zhì)和脂肪兩大主要營養(yǎng)成分的含量作為檢測指標,分別采用凱氏定氮法和哥特里-羅茲常規(guī)化學分析方法測定100個奶粉中蛋白質(zhì)、脂肪的含量,將測得的結(jié)果作為建立定量預測模型的參比化學值。采用Antari

4、sⅡ型傅立葉變換近紅外光譜儀對所有奶粉樣品掃描,通過選擇、調(diào)整儀器掃描參數(shù)、樣品狀態(tài)等,探索最佳的儀器參數(shù)設置,掃描奶粉的近紅外光譜。儀器的掃描參數(shù)設置如下:掃描波數(shù)范圍為10000-4000cm-1,分辨率為8cm-1,本底和樣品掃描次數(shù)為64次,采用InGaAs檢測器。旋轉(zhuǎn)樣品池以減少樣品不均勻性的影響。
　　 第四章,研究應用近紅外光譜分析技術(shù)(NIRS)并結(jié)合支持向量機(SVM),對3種不同年齡奶粉品種進行鑒別。首先采用

5、Kennard-Stone法對150個樣本進行挑選,選出120個作為訓練集,剩余的30個作為預測集,然后采用多元散射校正消除光譜數(shù)據(jù)中的雜散光。實驗中選用徑向基函數(shù)(RBF)為核函數(shù),采用二次網(wǎng)格搜索和五折交叉驗證優(yōu)化兩個建模參數(shù):核參數(shù)γ和懲罰因子C,最佳值為γ=0.03125,C=2048,用最優(yōu)參數(shù)建立定性校正模型,對訓練集和預測集的判別率均可達到100％。結(jié)果表明,利用支持向量機快速鑒別不同年齡段人食用的奶粉品種是可行的。

6、>　　 第五章,研究應用近紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合化學計量學方法,建立了奶粉脂肪和蛋白質(zhì)含量測定的新方法。首先采用Kernard-Stone法對訓練集樣本和預測集樣本進行分類,然后利用小波變換濾波技術(shù)對樣品的近紅外光譜進行壓縮去噪處理,結(jié)合濾波后重構(gòu)光譜信號建立脂肪和蛋白質(zhì)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(radical basis function neuralnetworks,RBFNN)回歸模型,并分別對徑向基網(wǎng)絡的擴散常數(shù)(spread)以及小波

7、變換中的小波基與壓縮尺度三個參數(shù)進行了詳細的討論。脂肪模型在小波基為db2及小波尺度為4時,spread為3.5時;蛋白質(zhì)模型在小波基為db8及小波尺度為4時,spread為6時,它們的預測模型精度最好。所建立的脂肪和蛋白質(zhì)校正模型的預測集相關(guān)系數(shù)(Rp)分別為0.990和0.994,預測均方根誤差(RMSEP)分別為0.007與0.004。預測結(jié)果表明,RBF網(wǎng)絡結(jié)合小波變換進行建模預測,模型簡單、穩(wěn)健且精度較好,該方法適合奶粉脂肪和