科研产出
拉曼光谱法快速鉴别蜂蜜中掺入甜菜糖浆的可行性研究
《中国食品学报 》 2012 北大核心 CSCD
摘要：对蜂蜜用各种廉价的糖浆掺假,一直是蜂蜜行业的严重问题。本文利用拉曼光谱结合化学计量学方法对蜂蜜中掺入甜菜糖浆进行鉴别。用airPLS法扣除拉曼荧光背景,用自归一化法预处理光谱,在全谱范围(4000～10000cm~(-1))内建立偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)模型,并进行预测。训练集10折交互验证的判别总正确率为90.4%,预测集的判别总正确率为95.4%。实验结果表明拉曼光谱结合化学计量学方法可快速鉴别蜂蜜中掺入的甜菜糖浆。
关键词： 拉曼光谱 蜂蜜 掺假 甜菜糖浆 偏最小二乘-线性判别分析
全文链接
请求原文
近红外光谱结合化学计量学方法检测蜂蜜产地
《农业工程学报 》 2011 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了实现蜂蜜产地的快速判别,应用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜产地进行了判别分析。kennard-Stone法划分训练集和预测集。光谱用一阶导数加自归一化预处理后,再用小波变换(WT)进行压缩和滤噪。结合滤波后光谱信息,分别用径向基神经网络(RBFNN)和偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立了苹果蜜产地和油菜蜜产地的判别模型。对不同小波基和分解尺度进行了讨论。对苹果蜜,WT-RBFNN模型和WT-PLS-LDA模型都是小波基为db1、分解尺度为2时的预测精度较好,都为96.2%。对油菜蜜:WT-RBFNN模型在小波基为db4和分解尺度为1时,预测精度较好,为85.7%;WT-PLS-LDA模型在小波基为db9、分解尺度也为1时,预测精度较好,为90.5%。研究表明:WT结合线性的PLS-LDA建模比WT结合非线性的RBFNN建模更适于蜂蜜产地判别;近红外光谱技术具有快速判别蜂蜜产地的潜力。
关键词： 近红外光谱 小波变换 径向基函数神经网络 蜂蜜 产地判别 偏最小二乘-线性判别分析
全文链接
请求原文
首页上一页1下一页尾页
