本文選題：近紅外 + 腐霉利�。� 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2016年12期

【摘要】：利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)食用植物油中的腐霉利進(jìn)行定性檢測(cè)研究。以國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的腐霉利最大殘留限量為界線,將不同腐霉利含量的食用植物油樣本分為合格組和不合格組。采用QualitySpec臺(tái)式近紅外光譜儀采集兩類樣本的光譜,利用無(wú)信息變量消除(UVE)和子窗口重排分析(SPA)方法進(jìn)行波長(zhǎng)變量篩選,并應(yīng)用線性判別分析(LDA)、偏最小二乘-線性判別分析(PLS-LDA)及判別偏最小二乘(DPLS)方法建立兩類樣本的分類模型。結(jié)果表明,近紅外光譜技術(shù)可以對(duì)兩類樣本進(jìn)行分類。UVE方法可以有效篩選有用波長(zhǎng)變量,提高分類模型的性能。UVE-DPLS所建立的分類模型性能最優(yōu),其預(yù)測(cè)集樣本的分類正確率、靈敏度及特異性分別為98.7%,95.0%和100.0%。
[Abstract]:The qualitative detection of Pythium in edible vegetable oil by near infrared spectroscopy (NIR) was studied. The samples of edible vegetable oil with different Pythium content were divided into two groups: qualified group and unqualified group. The spectrum of two kinds of samples was collected by QualitySpec desktop near infrared spectrometer, and the wavelength variables were screened by using the methods of eliminating UVEwithout information variable and analyzing the subwindow rearrangement. The classification models of two kinds of samples were established by using the methods of linear discriminant analysis (LDA), partial least squares linear discriminant analysis (PLS-LDAs) and discriminant partial least squares (DPLSs). The results show that Near-Infrared Spectroscopy can classify two kinds of samples. UVE can effectively screen the useful wavelength variables, improve the performance of the classification model. UVE-DPLS has the best performance, and the classification accuracy of the samples can be predicted. The sensitivity and specificity were 98.7% and 100.0%, respectively.
【作者單位】： 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)生物光電技術(shù)及應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31271612) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20151BAB204025) 江蘇省農(nóng)產(chǎn)品物理加工重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目(JAPP2013-6)資助
【分類號(hào)】：TS227;O657.33

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 李剛;趙U，

本文編號(hào)：1894177