HPLC法与三氯化铁-盐酸法检测生鲜牛乳中甲醛掺假

采用高效液相色谱定量、三氯化铁-盐酸定性检测方法分别对生鲜乳中的甲醛质量分数进行对比实验研究.高效液相色谱检测方法中,以煮沸的纯净水提取样品中的甲醛,2,4-二硝基苯肼衍生,色谱柱为Agilent SB.C18,流动相为乙腈-水(65+35).测定波长为365 nm,外标定量方法回收率在87%以上.三氯化铁-盐酸定性检测方法甲醛掺假阳性样品显紫色.甲醛掺假定性检出限为5 mg/kg.三氯化铁-盐酸定性检测方法快速、灵敏、便捷,掺假现象容易判断,可以用于乳制品企业中推广.     

原料奶分级收购标准的研究

以乳品企业所辖区域收购奶户的牛奶为研究对象,对原料奶理化指标、菌落总数进行检测,并对2009年原料奶的理化平均指标、菌落总数平均指标进行汇总分析.结果表明,原料奶的各理化指标在一年12个月平均指标不等,各地区之间也存在差异,河北和徐州地区原料奶的脂肪、蛋白质、全脂乳固体、非脂乳固体呈现规律性变化.该研究为企业原料奶分级提供了理论依据,建立了企业不同月份的分级收购标准.     

基于LIBS技术结合AFSA-SVM算法对岩石类别的识别

激光诱导击穿光谱（LIBS）具备遥感、原位探测的特性，是深空探测识别物质元素组成及含量的重要技术。探测火星表面元素组成及其矿物分布特征是研究火星地质演化和成因的前提。在天问一号任务发射前，基于火星表面成分分析仪（MarSCoDe）开展了15个类别矿物样品的火星模拟探测实验，获取了1920条光谱数据。为验证仪器的探测性能，本文采用人工鱼群算法（AFSA）优化支持向量机（SVM）的高效分类模型（AFSA-SVM），对包括火成岩、沉积岩和金属矿物在内的32种矿物进行分类。首先，采用主成分分析（PCA）算法将原始光谱数据降维，送入AFSA-SVM训练。其次，通过AFSA来优化SVM的参数，实现了99.56%的矿物识别准确率。最后，对比AFSA-SVM模型与其他算法的识别准确率，其中随机森林（RF）算法、反向传播人工神经网络（BPANN）和K近邻（KNN）算法的准确率分别为95.60%、95.80%和90.17%，结果表明AFSA-SVM算法在辅助LIBS识别矿物种类中具有优势。