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文檔簡介
1、隨著光學(xué)、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、化學(xué)計(jì)量學(xué)理論和方法的不斷發(fā)展,以及新型NIR儀器的不斷出現(xiàn)和軟件版本的不斷翻新,近紅外光譜技術(shù)的穩(wěn)定性、實(shí)用性和準(zhǔn)確性不斷提高。其分析快速、簡便、非破壞性以及可同時測定多成分的優(yōu)點(diǎn)不斷為人所認(rèn)識,在國內(nèi)外許多領(lǐng)域中越來越廣泛地應(yīng)用,成為近年來發(fā)展最快的測定技術(shù)之一。 本研究利用國標(biāo)法對綠茶茶湯的水浸出物、茶多酚、氨基酸、咖啡堿進(jìn)行常規(guī)的化學(xué)測定,然后對三種呈味物質(zhì)進(jìn)行近紅外分析,通過比較不同預(yù)處理
2、方法和統(tǒng)計(jì)回歸方法,建立了茶多酚、氨基酸和咖啡堿含量(占茶湯水浸出物干重的百分含量)的定標(biāo)模型。在建模過程中,光譜預(yù)處理方法采用多元散射校正法(MSC)、標(biāo)準(zhǔn)歸一化(SNV)、卷積平滑(SG)、歸一化(Normalization)、1階導(dǎo)和2階導(dǎo)處理;統(tǒng)計(jì)回歸方法采用主成分回歸法(PCR)和偏最小二乘法(PLS)。經(jīng)過比較分析,各組分均以PLS法建立的定標(biāo)模型效果最佳。經(jīng)內(nèi)部交叉驗(yàn)證,茶多酚不進(jìn)行光譜預(yù)處理處理的模型效果最好,定標(biāo)集標(biāo)準(zhǔn)
3、差(SEE)、相關(guān)系數(shù)(SEE-r)和驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)差(SEP)、相關(guān)系數(shù)(SEP)分別為:1.1455、0.8792、1.0600、0.8623;氨基酸以log光譜預(yù)處理的效果最好,定標(biāo)集標(biāo)準(zhǔn)差(SEE)、相關(guān)系數(shù)(SEE-r)和驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)差(SEP)、相關(guān)系數(shù)(SEP)分別為:0.2518、0.9728、0.2597、0.9722;咖啡堿不進(jìn)行光譜預(yù)處理處理的模型效果最好,定標(biāo)集標(biāo)準(zhǔn)差(SEE)、相關(guān)系數(shù)(SEE-r)和驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)差(S
4、EP)、相關(guān)系數(shù)(SEP)分別為:0.5553、0.9648、0.5315、0.9554。三個組分的定標(biāo)模型,以茶多酚模型效果較差。經(jīng)外部驗(yàn)證,所測樣品的化學(xué)值與模型預(yù)測值的決定系數(shù)R分別為:茶多酚0.8935,氨基酸0.9541,咖啡堿0.9386。 茶多酚、氨基酸、咖啡堿三種物質(zhì)占綠茶茶湯水浸出物的70%左右,最高可達(dá)80%以上,所以滋味評分與茶湯中主要的三種呈味物質(zhì)密切相關(guān),通過統(tǒng)計(jì)分析,建立回歸方程,以期能快速、準(zhǔn)確得到
5、滋味評分。本實(shí)驗(yàn)對42種茶樣茶湯主要呈味物質(zhì)與滋味感官評分的相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),茶多酚與滋味評分呈顯著負(fù)相關(guān)(P值為0.036,小于0.05),氨基酸與滋味評分呈極顯著的正相關(guān)(P<.0001),而咖啡堿與滋味評分沒有達(dá)到顯著水平。對單個成分的分析是不全面的,通過對各個成分的多因子綜合分析發(fā)現(xiàn),可建立如下回歸方程: Y=84.251-0.263X<,1>+3.295X<,2>-0.703X<,3>(Y:滋味評分,X<,1>:茶多酚含量,X<,
6、2>:氨基酸含量,X<,3>:咖啡堿含量)本實(shí)驗(yàn)對綠茶茶湯中的三種呈味物質(zhì)(茶多酚、氨基酸、咖啡堿)進(jìn)行了近紅外定量分析,并建立了相應(yīng)的預(yù)測效果較好的定標(biāo)模型,只要對未知樣品進(jìn)行掃描(每個樣品只需3分鐘),然后把采集的光譜帶入相應(yīng)的模型就可得到三種成分的預(yù)測值。這樣省時又省力。最后將所得的三種呈味物質(zhì)的預(yù)測值代入到所建的回歸方程(評分與三種呈味物質(zhì)的相關(guān)性)中,即可預(yù)測茶樣的滋味評分。本研究通過近紅外光譜分析和統(tǒng)計(jì)回歸分析,得到了相應(yīng)的
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