近红外光谱结合不同偏最小二乘法快速检测镇江香醋的浑浊度

利用近红外光谱(4000cm-1～10000cm-1)结合化学计量学方法快速检测了镇江香醋中的浑浊度。首先,用近红外光谱仪采集香醋样本的近红外光谱数据以及用离心法测定样本的浑浊度值;然后,采用间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)、联合间隔偏最小二乘算法(siPLS)优选光谱特征区间;最后,采用全光谱(4000cm-1～10000cm-1)偏最小二乘法(PLS)对优选出来的区间建立香醋浑浊度近红外光谱模型。结果表明,采用siPLS将全光谱均匀划分30个子区间,选择4个子区间[4 10 18 27]联合时,建立的模型预测效果最佳,其RMSECV和RMSEP分别为0.173和0.208,校正集和预测集相关系数分别为0.9337和0.9004。因此,利用近红外光谱技术快速检测香醋中的浑浊度是可行的。     

近红外光谱结合区间偏最小二乘法应用于花生油酸价的测定

采用近红外光谱法结合不同区间偏最小二乘波长筛选法建立花生油酸价的定量分析模型。采用酸碱滴定法测定花生油样本的酸价同时采集近红外光谱数据;采用区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、移动窗口偏最小二乘法(mwPLS)优选光谱特征区间;采用偏最小二乘法(PLS)对优选出来的谱段建立酸价的定量模型。结果表明,采用mwPLS选择的谱段建立的模型预测效果最佳,RMSECV和RMSEP分别为0.247 76和0.131 5,校正相关系数和预测相关系数分别为0.993 2和0.996 9。因此,近红外光谱结合移动窗口偏最小二乘法可以快速准确测定花生油的酸价。     

近红外光谱技术快速测定鹅肉新鲜度

目的：应用近红外光谱技术快速检测鹅肉的新鲜度,评价指标包括总挥发性盐基氮和pH值。方法：采集完整冷鲜鹅肉的近红外光谱（950～1 650 nm）,光谱经多种校正预处理后,采用偏最小二乘法建立鹅肉新鲜度的定量预测数学模型。结果：对于这2 种指标均采用标准常态变量结合偏最小二乘法所建立模型的预测效果最好,总挥发性盐基氮和pH值定量校正数学模型的模型决定系数分别为0.727、0.991,内部交互验证均方根误差分别为3.666、0.028。用此模型对预测集20 个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数分别达到0.976、0.705,预测值平均偏差分别为－0.240、－0.024,预测值和实测值之间没有显著性差异（P＞0.05）。结论：近红外光谱作为一种无损快速的检测方法,可用于评价鹅肉新鲜度。     

基于近红外光谱的生鲜猪肉新鲜度实时评估

目的 运用近红外光谱对生鲜猪肉新鲜度进行实时评估。方法 利用多通道可见近红外光谱系统, 获取了猪肉表面380~1080 nm波长范围内的漫反射光谱数据, 采用多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)的预处理方法, 然后使用偏最小二乘回归建立猪肉新鲜度的预测模型, 进而对猪肉新鲜度进行评价。结果 采用变量标准化处理后的偏最小二乘回归模型相对比较稳定, 建模效果比较好。对挥发性盐基氮 (TVB-N)的验证集的相关系数达到0.91, 对pH值的验证集的相关系数达到0.93。最后利用该模型对猪肉新鲜度进行评定, 评定准确率达92.9%。结论 实验中运用多点的测量方式提高了近红外检测的精度和稳定性, 对于实时检测评估生鲜猪肉的新鲜度有很大的潜力。     

基于支持向量机的食醋总酸近红外光谱建模

为了得到稳定可靠的食醋总酸光谱模型,以不同产地、不同种类的95个食醋样品为研究对象,应用基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)对食醋总酸含量进行光谱分析.对预处理后的光谱进行主成分分析(PCA),以主成分信号作为输入变量建立食醋总酸含量的近红外光谱模型,并与偏最小二乘法(PLS)和向后区间偏最小二乘法(biPLS)模型进行比较.结果表明,LS-SVM模型中的校正集中的相关系数(rc)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别达到0.9614和0.2192,预测集相关系数(rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别达到和0.919和0.3226,均优于PLS和biPLS模型.研究表明,近红外光谱与食醋总酸含量呈非线性关系,采用LS-SVM建立的模型预测性能更好,精度更高.     

近红外光谱技术在南美白对虾鲜度判别中的应用

利用近红外光谱技术建立数学模型,预测南美白对虾鲜度变化时挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TBC)的含量。对42个虾糜样品进行扫描,获得950¹ 650 nm光谱信息,运用Unscrambler10.3软件进行计算,光谱经过一阶导数、Savisky-Golay(SG)平滑和标准正态变化(SNV)预处理,运用偏最小二乘法(PLS)建立TVB-N及TBC模型,并对模型进行验证。结果表明:TVB-N模型中定标集和预测集相关系数分别为0.980和0.923,交叉验证标准方差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.189和2.179;TBC模型中定标集和预测集相关系数分别为0.991和0.943,RMSECV和RMSEP分别为0.136和0.603,表明所建模型取得了较好的预测效果,可以很好的判别虾新鲜度。     

鲫鱼新鲜度近红外定量预测模型的建立

为实现鲫鱼新鲜度的快速测定,本文基于近红外漫反射光谱定量分析技术和化学计量学方法,采集了144个鲫鱼鱼肉样品在1000~1799 nm范围内的光谱数据,测定了鲫鱼样品的p H、TVB-N含量、TBA含量和K值四种新鲜度指标;在确定近红外光谱数据最佳预处理方法和适宜波段的基础上,分别采用偏最小二乘法、主成分分析和BP人工神经网络技术、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立了鲫鱼新鲜度定量预测模型。结果表明,鲫鱼样品四种指标数据范围均较大,可满足建模要求。以p H为鲜度指标时,采用偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立的模型最好,其定标相关系数为0.9945;以TVB-N、TBA和K值为鲜度指标时,采用偏最小二乘法建立的模型最好,其定标相关系数分别为0.9857、0.9985和0.9952。建立的四种鲜度指标定量模型均具有较好的预测能力。     

基于高光谱成像的滩羊肉菌落总数和挥发性盐基氮的无损检测

以宁夏滩羊肉为研究对象,利用400~1000 nm可见近红外高光谱对冷鲜羊肉的菌落总数和挥发性盐基氮含量进行新鲜度的检测研究。采集冷鲜滩羊肉表面光谱图像,提取感兴趣区域获取原始光谱数据。剔除由蒙特卡洛检测法所检测出的异常样本,采用理化值共生距离法(SPXY)划分样本的校正集和预测集。先对原始光谱预处理并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,优选最佳预处理方法;后采用主成分回归法(PCR)和支持向量机回归法(SVR)建立模型,优选最佳建模方法。结果表明:光谱数据经过正交信号校正(OSC)预处理后,建立的菌落总数和TVB-N含量预测模型效果较好,其RC分别为0.9067和0.9147,Rp分别为0.8743和0.8802,均高于其他光谱预处理模型。通过不同建模方法的比较,建模效果较好的是PLSR方法。研究表明:利用可见近红外高光谱技术可以实现对滩羊肉新鲜度的无损检测。     

基于近红外光谱的大豆水分和粗脂肪含量的快速检测

基于近红外光谱技术快速检测大豆中水分和粗脂肪含量。方法 首先采集350-2500 nm光谱范围的大豆近红外光谱,采用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法将大豆样本划分为校正集样本与测试集样本,然后对原始光谱分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)、归一化（Nor）等9种方法进行预处理,最后使用偏最小二乘回归(PLSR)分析方法建立模型对样本进行定量分析。结果 原始光谱经过多元散射校正后建立的偏最小二乘回归模型对水分的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.8964和0.9055 , 均方根误差分别为0.4211和0.5933;原始光谱经过归一化处理后建立的偏最小二乘回归模型对粗脂肪的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.9084和0.9295 , 均方根误差分别为0.6897和0.6462。结论 近红外光谱（NIRS）结合预处理及偏最小二乘回归法,可以快速、准确的检测大豆水分和粗脂肪含量。     

近红外光谱采集方式与样品形态对带鱼新鲜度检测结果的影响

研究了近红外漫反射和漫透射两种方式以及鱼糜和整鱼两种形态对带鱼新鲜度检测结果的影响。利用积分球漫反射系统采集4000~10000cm-1范围内的带鱼鱼糜漫反射、漫透射和整鱼漫反射光谱,根据训练集交叉验证均方差(RMSECV)及相关系数r对建模参数进行优化,分别建立了挥发性盐基氮(TVBN)、pH和菌落总数的偏最小二乘(PLS)定量检测模型。根据模型对预测集样品的预测均方差(RMSEP)及其相关系数r以及配对t-检验验证模型的预测能力。结果表明,所建模型对带鱼新鲜度的预测性能均良好。但近红外漫反射与漫透射两种光谱采集方式相比,前者所建模型的预测能力高于后者。采用漫反射光谱时,鱼糜模型的预测能力高于整鱼。因此,检测带鱼新鲜度时宜采用鱼糜的漫反射光谱。     

高光谱成像技术检测肴肉新鲜度

建立阿胶中马和驴成分高特异、高灵敏的实时荧光聚合酶链式反应（polymerase chain reaction,PCR）检 测方法。选择马和驴线粒体基因tRNA-Thr及D-loop区为靶序列,设计合成特异引物,通过普通PCR和实时荧光PCR 检测,结果表明,这两对引物能够准确检测阿胶或动物胶中马和驴成分。     

基于近红外光谱技术的海参品质快速检测

目的应用近红外光谱技术建立海参产地区分和胶原蛋白快速检测的方法。方法总计43个海参样品来自大连、福建、连云港、山东4个地区。首先采集样品的近红外光谱图,经过标准正态变量(standard normal variables,SNV)预处理,利用不同定性判别模型对海参产地进行区分。通过分光光度计法测定海参的胶原蛋白含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、区间偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)、向后区间偏最小二乘法(backwards interval partial least squares,BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least squares,Si PLS)建立了海参胶原蛋白含量的预测模型。结果产地区分模型中最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine regression,LS-SVM)的识别率最高,校正集识别率为100%,预测集识别率为95.35%;海参胶原蛋白预测模型中BiPLS的预测效果较好,校正集相关系数Rc为0.9002,预测集相关系数Rp为0.8517。结论近红外光谱技术可实现对海参的产地区分和胶原蛋白的快速检测。     

基于中红外漫反射光谱技术测定精米中直链淀粉含量的研究

研究了基于傅里叶中红外漫反射光谱(DR-FTIR)技术结合偏最小二乘法(PLS)、主成分分析法(PCR)、经典最小二乘法(CLS)、逐步多元线性回归法(SMLR)快速测定精米中直链淀粉含量。实验选取了161个精米样品作为研究对象,通过光谱预处理,异常值剔除,波谱区间选择对模型进行了优化。结果表明:采用PLS建模,通过多元散射校正,向后区间偏最小二乘法预处理后,所构建的模型效果最优。此时,建模区间为3 800~3 500、3 100~3 000、2 900~2 400、2 300~1 300、1 000~900 cm~(-1),模型相关系数R为0.995 6,校正均方差为0.291,预测均方差为1.23;同时,实验另选了34种精米样品对模型进行了准确性验证。结果显示验证集样品的红外预测值与真实值高度相关,线性拟合方程为Y=0.994X+0.068,相关系数R为0.994 9,说明实验所开发的直链淀粉DR-FTIR模型是有效的,预测结果准确度好,模型稳定性高。     

包装方式对养殖大黄鱼冻藏品质的影响

以养殖大黄鱼为研究对象,以感官特性、色差、持水力、质构、K值、挥发性盐基氮(Total volatile basic nitrogen,TVB-N值)、硫代巴比妥酸(Thiobarbituric acid value,TBA值)为评价指标,研究在冻藏120d镀冰衣、真空包装和无包装对养殖大黄鱼品质的影响。结果表明:随着冻藏时间的延长养殖大黄鱼的感官综合评分、质构、持水力均逐渐降低,3种包装处理下养殖大黄鱼TVB-N值,TBA值均随时间延长而增加,K值与TVB-N变化一致。与镀冰衣组和无包装组相比,真空包装下的养殖大黄鱼TVB-N值、TBA值和K值增加较缓慢。综合各指标变化,冻藏条件下真空包装有利于保持养殖大黄鱼较好新鲜度及冻藏品质。     

近红外光谱技术快速检测小龙虾新鲜度

应用近红外光谱技术实现对小龙虾新鲜度的快速检测。利用化学计量学方法,通过对近红外品质分析仪采集的虾肉绞碎前后光谱（850～1 050 nm）调整不同预处理方法、偏最小二乘法和组合算法,建立一种基于总挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量的小龙虾新鲜度定量预测模型。结果表明：采用标准正态变量变换与一阶导数结合的预处理方法模型预测效果最好,且绞碎后的虾肉光谱比绞碎前建模效果更好;为满足实际应用需要,对绞碎前的虾肉TVB-N含量预测模型进行分析,其交叉验证误差为3.123,交叉验证相关系数为0.947,用此模型对预测集24 个样品进行预测,预测值与实测值的交叉验证相关系数为0.951 4,在TVB-N含量超过20 mg/100 g（不新鲜）的检测准确率为100%。近红外光谱技术可应用于快速检测小龙虾新鲜度,所建模型具有较好的预测能力。     

基于电子鼻与统计学方法的海鲈鱼新鲜度品质预测

通过电子鼻系统采集贮藏在0 ℃下海鲈鱼的气体指纹信息,并测定挥发性盐基氮(TVB-N)、菌落总数和假单胞菌。分析不同贮藏期海鲈鱼电子鼻传感器响应值的变化,采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)进行数据分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立TVB-N、菌落总数和假单胞菌的预测模型。结果表明:随着海鲈鱼贮藏时间的延长,电子鼻的响应值数值在海鲈鱼贮藏过程中增加。采用PCA、LDA方法可较好区分不同贮藏时间海鲈鱼的腐败程度。通过偏最小二乘法(PLS)建立TVB-N、菌落总数和假单胞菌的快速预测模型,其决定系数(R2)分别为0.9737、0.8778、0.5943,而假单胞菌预测模型的R2较低,模型拟合度不高,故不适合用PLS建立假单胞菌预测模型。利用电子鼻结合化学计量学方法对海鲈鱼新鲜度品质进行快速检测是可行的。     

近红外光谱法测定面粉的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质含量

应用近红外光谱技术结合不同的定量分析方法建立面粉4种组分的快速定量模型。国标法测定68种面粉样品的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质的含量,并采集其近红外漫反射光谱图。选取58个校正集和10个验证集样品,通过马氏距离法剔除异常样品后,对比17种光谱预处理方式所建立的基于全光谱的偏最小二乘法(partial least squares,PLS)定量模型效果,在最佳预处理方法的基础上,采用向后区间偏最小二乘法(Backward interval PLS,BiPLS)筛选特征光谱,进一步得到最佳定量模型。结果表明,所建立的模型校正集相关系数Rcv均大于0.9650,内部交叉验证均方根误差均小于0.328;验证集相关系数均大于0.9926,预测均方根误差均低于0.383。因此,模型具有较好的准确性和稳定性,能应用于面粉的多指标快速检测。     

滩羊肉中油酸和亚油酸含量的近红外预测模型建立

基于近红外光谱技术结合化学计量学方法建立滩羊肉中油酸和亚油酸含量的预测模型。选取滩羊肉外脊、里脊、羊霖、羊腩共138 份样本,在900～2 500 nm波长范围内,采集滩羊肉糜样品的近红外反射光谱,利用气相色谱法作为参考,测定样品中油酸和亚油酸含量,并建立滩羊肉中油酸和亚油酸含量的偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）模型。为优化模型性能,使用间隔随机蛙跳（interval random frog,IRF）算法进行数据降维处理。结果表明：对于油酸模型,经过标准正态变量变换结合一阶导数处理后的全波长模型相关性较高,校正相关系数（Rc）和交叉验证均方根误差（root mean square error of cross-validation,RMSECV）分别为0.889 5和10.2515,预测相关系数（Rp）和预测集均方根误差（root mean square error of prediction set,RMSEP）分别为0.7357和10.2492,然而,经IRF算法提取92个特征波长后,Rc和Rp均低于全波长模型;对于亚油酸模型,使用多元散射校正处理后的全波长模型Rc最大,为0.8747,RMSECV为1.0512,但其Rp和RMSEP较小,利用IRF算法提取102 个特征波长后,建立的亚油酸模型相关性得到极大改善,其中Rc最大达到0.9912,相应的RMSECV为0.0118,Rp为0.9879,RMSEP为0.0122。因此,近红外光谱技术结合IRF算法不能较好预测滩羊肉中油酸含量,但对亚油酸含量具有较好的预测能力。