科研产出
基于NIRS的茶籽调和油脂肪酸品质快速检测方法研究
《食品研究与开发 》 2018 北大核心
摘要：采用近红外光谱法(near infrared spectroscopy,NIRS)结合化学计量学方法建立茶籽调和油中不同类型脂肪酸含量的快速定量检测方法。选择101个茶籽调和油样本,经过皂化、甲酯化后,先经气相色谱分析得到饱和脂肪酸(C16:0+C18:0)、单不饱和脂肪酸(C18:1)及多不饱和脂肪酸(C18:2+C18:3)含量,再采用透反射模式采集所有样品的近红外光谱,对光谱进行预处理以及奇异值删除,利用偏最小二乘法(partial least-squares,PLS)建立上述3种组分的定量校正模型,并进行预测。(C16:0+C18:0)、C18:1及(C18:2+C18:3)的预测均方根误差值(root-mean-square error value,RMSEP)依次分别为0.274、0.768和0.963,预测集决定系数(Rp2)依次分别为0.997、0.999和0.995,预测结果良好。研究结果表明近红外光谱法可作为一种快速、无损和准确的方法用于测定茶籽调和油的脂肪酸含量,从而达到鉴别茶籽调和油脂肪酸是否均衡,快速评价茶籽调和油营养品质的目的。
关键词： 近红外光谱 偏最小二乘法 茶籽调和油 脂肪酸品质 快速检测
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拉曼光谱法无损检测蜂蜜中的果糖和葡萄糖含量
《农业工程学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：应用拉曼光谱结合化学计量学方法对蜂蜜果糖和葡萄糖含量进行了定量分析。用自适应迭代重加权惩罚最小二乘(adaptive iteratively reweighted penalized least squares,airPLS)算法进行基线校正,用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选变量,分别用线性的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归算法和非线性的支持向量机(support vector machines,SVM)回归算法建立定量校正模型,并进行预测。2种模型都有较好的预测结果。对果糖,SVM模型预测值与高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC)测定值的相关系数(R)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.902和1.401,略优于PLS模型(R为0.892,RMSEP为1.604);对葡萄糖,PLS模型的R和RMSEP分别为0.968和0.669,优于SVM模型(R为0.933,RMSEP为1.410)。结果表明拉曼光谱结合化学计量学方法可快速无损测定蜂蜜果糖和葡萄糖含量。
关键词： 无损检测 拉曼光谱 葡萄糖 蜂蜜 果糖含量 偏最小二乘法 支持向量机法
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白石水库泥沙淤积影响因子计算分析
《水电能源科学 》 2012 北大核心
摘要：为分析白石水库泥沙淤积影响因子并准确计算各因子的影响程度,定性分析了白石水库水沙情况,获取了泥沙淤积的主要影响因子;再依据2001～2008年白石水库水沙资料,采用偏最小二乘法建立模型,定量计算各影响因子对水库泥沙淤积的影响程度,采用灰色关联度法验证了计算结果。结果表明,影响白石水库泥沙淤积的主要因子及其影响程度为平均流量35.26%、汛期降水量30.66%、入库水量15.31%、出库水量12.52%、平均输沙率3.55%、最大流量2.65%和平均含沙量0.05%。
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近红外光谱结合偏最小二乘法用于纯茶油中掺杂菜籽油和大豆油的定量分析
《食品工业科技 》 2012 北大核心 CSCD
摘要：采用偏最小二乘法(PLS)建立了油茶籽油中掺杂菜籽油和大豆油的近红外光谱定量检测模型。配制不同比例(0～100%)的油茶籽油和菜籽油、油茶籽油和大豆油混合样品共256个,采集样品在10000～4000cm-1范围内的近红外透反射光谱,模型采用交互验证和外部检验来考察所建立模型的可靠性,不需进行任何光谱预处理,所建立的PLS模型相关系数为0.9997,训练集的交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.504,预测集的预测均方根误差(RMSEP)为0.66。应用建立的模型对未知样品进行预测,并对预测值和真实值进行比较,在掺杂油含量为2.5%～100%之间范围内准确可靠,研究结果表明,采用近红外光谱技术可以实现纯茶油中菜籽油和大豆油掺杂量检测。
关键词： 近红外光谱 偏最小二乘法 茶油 掺杂 菜籽油 大豆油
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近红外光谱技术在测定纯茶油中棕榈油掺入量中的应用
《湖南农业科学 》 2011
摘要：采用偏最小二乘法(PLS)建立了近红外光谱定量检测模型,以定量分析油茶籽油中掺入的棕榈油成分。通过交互验证和外部检验,考察所建模型的可靠性。结果显示:样品不需要任何光谱预处理,直接进行10 000～4 000 cm-1范围内的近红外透反射光谱扫描;建立的PLS模型相关系数为0.999 9,训练集的交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.254,预测集的预测均方根误差(RMSEP)为0.464;在掺入油含量为7.5%～100%之间范围内准确可靠。这表明采用近红外光谱技术可以实现纯茶油中棕榈油掺入量检测。
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