近红外光谱技术的乳粉品牌溯源研究

发布时间：2018-09-18 06:55

【摘要】：采用近红外光谱漫反射模式,结合简易分类技术(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)对不同品牌乳粉进行了分类溯源研究。实验共采集了四种不同品牌乳粉,包括光明乳粉54组,荷兰乳粉43组,雀巢乳粉33组以及伊利乳粉8组共138组样品的近红外光谱,通过对预处理后的训练集全谱段数据变量进行主成分分析,得出前三个主成分的累积方差贡献率为99.07%。利用SIMCA类建模法建立的乳粉主成分回归模型对预测集乳粉进行分类,研究结果表明,光明乳粉、荷兰乳粉、雀巢乳粉的识别率分别为78%,75%,100%,拒绝率分别为100%,87%,88%。因此,近红外光谱结合SIMCA建立的模型具备较好的乳粉品牌溯源能力,为快速、准确鉴别乳粉品牌提供了新思路。
[Abstract]:Four different brands of milk powder, including 54 groups of bright milk powder, 43 groups of Dutch milk powder, 33 groups of Nestle milk powder and 8 groups of Erie milk powder, were collected in the experiment. The cumulative variance contribution rate of the first three principal components was 99.07%. The principal component regression model of milk powder established by SIMCA was used to classify the predicted milk powder. The results showed that bright milk powder, Dutch milk powder and Nestle milk were classified. The recognition rate of milk powder is 78%, 75%, 100%, rejection rate is 100%, 87% and 88% respectively. Therefore, the model established by near infrared spectroscopy combined with SIMCA has better traceability of milk powder brand, which provides a new idea for rapid and accurate identification of milk powder brand.
【作者单位】： 乳业生物技术国家重点实验室;上海理工大学医疗器械与食品学院;上海海事大学信息工程学院;上海市食品药品检验所;
【基金】：国家自然科学基金项目(31101348,31000780) 乳业生物技术国家重点实验室开放基金项目(2012CB723706)资助
【分类号】：O657.33;TS252.7

【共引文献】

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本文编号：2247128