本文關(guān)鍵詞：基于近紅外光譜技術(shù)的燕麥營養(yǎng)成分檢測

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【摘要】：燕麥(Oats),植物學(xué)名Arena sativa,禾本科(Gramineae)燕麥屬(Avena)單子葉植物。目前世界燕麥產(chǎn)量已超過2200萬噸。燕麥?zhǔn)巧攀忱w維的極好來源,膳食纖維包含β-葡聚糖(2.2%-7.8%)和木聚糖。燕麥也富含蛋白質(zhì)、B族維生素、亞油酸、礦物質(zhì)和酚類化合物等營養(yǎng)物質(zhì),可作為動物飼料和人類食品。燕麥具有多種生物活性作用,包括降血糖、降血脂、抗氧化、提高人體免疫力、降低心血管疾病的風(fēng)險。燕麥中營養(yǎng)成分在國內(nèi)外常采用常規(guī)方法來測定,但這些方法存在周期長、成本高等缺點(diǎn),另外使用危險化學(xué)藥品,對檢驗員和環(huán)境可能造成一些危害。近紅外光譜技術(shù)具有的諸多優(yōu)點(diǎn),如無前處理、操作簡單、無污染、重復(fù)性好、快速和多組分同時分析,目前已廣泛應(yīng)用于食品、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥等領(lǐng)域。本文以國內(nèi)產(chǎn)的燕麥為試材,采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)建立燕麥中蛋白質(zhì)、脂肪、β-葡聚糖、多酚含量的預(yù)測模型。結(jié)果如下：(1)近紅外光譜技術(shù)檢測燕麥中蛋白質(zhì)含量的方法為：最佳的預(yù)處理方法為光譜散射處理采用標(biāo)準(zhǔn)化處理(SNV),數(shù)學(xué)處理采用2441(即對光譜進(jìn)行導(dǎo)數(shù)間隔點(diǎn)為4的二階導(dǎo)數(shù)處理,一次平滑處理間隔點(diǎn)為4,不進(jìn)行二次平滑處理)；最佳的回歸方法是改進(jìn)偏最小二乘法(MPLS)。在此條件下模型對驗證集的測定值與預(yù)測值的決定系數(shù)(R2)為0.9543,均方根誤差(RMSE)為0.1607,模型的預(yù)測準(zhǔn)確性良好。(2)近紅外光譜技術(shù)檢測燕麥中脂肪含量的方法為：最佳的預(yù)處理方法是反向多元散射處理(IMSC),數(shù)學(xué)處理是2441；通過主成分分析法提取2個主成分作為光譜預(yù)處理后信息的特征變量,建立的人工網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為2-17-1。該模型對驗證集的測定值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)(R)為0.9623,均方根誤差為1.6072,模型的預(yù)測準(zhǔn)確性較好。(3)近紅外光譜技術(shù)檢測燕麥β-葡聚糖含量的方法為：散射處理為WMSC,數(shù)學(xué)處理選擇1441,提取2個主成分作為光譜預(yù)處理后信息的特征變量,建立β-葡聚糖含量檢測的人工網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為2-12-1,模型對訓(xùn)練集的決定系數(shù)為0.9197,均方根誤差為0.02336,對驗證集的預(yù)測決定系數(shù)為0.9206。(4)近紅外光譜技術(shù)檢測燕麥中多酚含量的方法為：通過二維相關(guān)光譜法選擇波段1050nm-1350 nm為建模波段,對該波段內(nèi)二維相關(guān)光譜的切片數(shù)據(jù)的預(yù)處理組合為SM+SD(每隔三個點(diǎn)進(jìn)行平滑處理+二階微分處理),回歸方法是PLS回歸法。模型對訓(xùn)練集的R2為0.9456,RMSCV(均方根變異性)為0.03053；對預(yù)測集的R為0.9692,RMSEV(驗證均方根誤差)為0.03197。該研究為近紅外漫反射光譜技術(shù)檢測燕麥中蛋白質(zhì)、脂肪、β-葡聚糖、多酚含量提供理論基礎(chǔ)。將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于燕麥的營養(yǎng)成分檢測對提高燕麥品質(zhì)檢測水平、滿足多個品質(zhì)指標(biāo)快速同時檢測,保護(hù)農(nóng)民切身利益和保障國家糧食安全具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：近紅外光譜技術(shù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 二維相關(guān)光譜技術(shù) 燕麥營養(yǎng)成分
【學(xué)位授予單位】：陜西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS207.3;O657.33
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 符號縮寫10-11
• 第1章 文獻(xiàn)綜述11-23
• 1.1 燕麥概述11-15
• 1.1.1 燕麥種植及分類11-12
• 1.1.2 燕麥的營養(yǎng)價值12-14
• 1.1.3 燕麥的保健作用14-15
• 1.1.4 燕麥成分的常用檢測方法15
• 1.2 近紅外光譜技術(shù)及其在燕麥成分檢測中的研究進(jìn)展15-20
• 1.2.1 近紅外光譜技術(shù)的原理15-16
• 1.2.2 近紅外光譜技術(shù)分析及化學(xué)計量學(xué)16-18
• 1.2.3 近紅外光譜技術(shù)在燕麥成分檢測中的研究進(jìn)展18-20
• 1.3 研究目的,意義及內(nèi)容20-23
• 1.3.1 研究目的及意義20
• 1.3.2 研究內(nèi)容20-23
• 第2章 近紅外光譜技術(shù)檢測燕麥中蛋白質(zhì)含量23-31
• 2.1 材料與方法23-24
• 2.1.1 試驗材料23
• 2.1.2 主要試驗儀器23
• 2.1.3 方法23-24
• 2.1.4 模型的驗證24
• 2.2 結(jié)果與分析24-30
• 2.2.1 燕麥樣品中蛋白質(zhì)含量的分布25
• 2.2.2 光譜掃描結(jié)果25-26
• 2.2.3 異常樣品剔除結(jié)果與樣本集劃分結(jié)果26
• 2.2.4 不同光譜預(yù)處理及回歸方法對建模效果的影響26-29
• 2.2.5 驗證預(yù)測模型29-30
• 2.3 小結(jié)30-31
• 第3章 近紅外光譜技術(shù)檢測燕麥中脂肪和p-葡聚糖含量31-45
• 3.1 材料與方法31-33
• 3.1.1 試驗材料31
• 3.1.2 主要試驗儀器31-32
• 3.1.3 試驗方法32
• 3.1.4 模型的驗證32-33
• 3.2 結(jié)果與分析33-43
• 3.2.1 燕麥樣品中脂肪含量和β-葡聚糖含量的分布33
• 3.2.2 光譜掃描結(jié)果33-34
• 3.2.3 奇異樣本剔除結(jié)果與樣本集劃分結(jié)果34-35
• 3.2.4 不同預(yù)處理及回歸方法對脂肪建模效果的影響35-37
• 3.2.5 燕麥中脂肪含量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立37-39
• 3.2.6 燕麥中β-葡聚糖含量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立39-41
• 3.2.7 模型驗證41-43
• 3.3 小結(jié)43-45
• 第4章 近紅外光譜技術(shù)-二維相關(guān)光譜技術(shù)檢測燕麥中多酚含量45-55
• 4.1 材料與方法45-46
• 4.1.1 試驗材料45
• 4.1.2 主要試驗儀器45-46
• 4.1.3 方法46
• 4.1.4 模型的驗證46
• 4.2 結(jié)果與分析46-54
• 4.2.1 燕麥多酚含量的化學(xué)測量值47
• 4.2.2 光譜掃描結(jié)果47-48
• 4.2.3 二維相關(guān)光譜分析48-49
• 4.2.4 燕麥多酚的定標(biāo)模型建立49-53
• 4.2.5 模型驗證53-54
• 4.3 小結(jié)54-55
• 第5章 結(jié)論,創(chuàng)新點(diǎn)與展望55-57
• 5.1 結(jié)論55
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)55-56
• 5.3 展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-65
• 致謝65-67
• 攻讀學(xué)位期間研究成果67

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本文編號：1020456