【摘要】：采用近紅外光譜漫反射模式,結(jié)合簡(jiǎn)易分類技術(shù)(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)對(duì)不同品牌乳粉進(jìn)行了分類溯源研究。實(shí)驗(yàn)共采集了四種不同品牌乳粉,包括光明乳粉54組,荷蘭乳粉43組,雀巢乳粉33組以及伊利乳粉8組共138組樣品的近紅外光譜,通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的訓(xùn)練集全譜段數(shù)據(jù)變量進(jìn)行主成分分析,得出前三個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為99.07%。利用SIMCA類建模法建立的乳粉主成分回歸模型對(duì)預(yù)測(cè)集乳粉進(jìn)行分類,研究結(jié)果表明,光明乳粉、荷蘭乳粉、雀巢乳粉的識(shí)別率分別為78%,75%,100%,拒絕率分別為100%,87%,88%。因此,近紅外光譜結(jié)合SIMCA建立的模型具備較好的乳粉品牌溯源能力,為快速、準(zhǔn)確鑒別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.
【作者單位】： 乳業(yè)生物技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院;上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;上海市食品藥品檢驗(yàn)所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31101348,31000780) 乳業(yè)生物技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目(2012CB723706)資助
【分類號(hào)】：O657.33;TS252.7

【共引文獻(xiàn)】

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3 菊文;質(zhì)檢總局公布第十次乳粉抽檢結(jié)果[N];中國(guó)質(zhì)量報(bào);2008年

4 菊文;質(zhì)檢總局公布第十一次乳粉抽檢結(jié)果[N];中國(guó)質(zhì)量報(bào);2008年

5 記者常云亮;省督查組高度評(píng)價(jià)我市徹查2008年問(wèn)題乳粉工作[N];唐山勞動(dòng)日?qǐng)?bào);2010年

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本文編號(hào)：2247128