【摘要】：研究傅里葉變化紅外透射光譜(FTIR)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法檢測(cè)茶葉中非法添加滑石粉的可行性。首先獲取摻雜量不同的滑石粉(0.00,0.15,0.25,0.35,0.50,0.65,0.75,0.85,1.00,1.10,1.25,1.50mg·g~(-1))210個(gè)茶葉樣本光譜。為了突顯出光譜中的細(xì)微變化,采用Savitzky-Golay(SG)平滑、標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量(SNV)三種方法對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理。其中,處理效果最好的是SNV方法。隨后探究光譜與摻雜量之間的定量關(guān)系,采用反向間隔偏最小二乘法(biPLS)和連續(xù)投影算法(SPA)的結(jié)合進(jìn)行特征波數(shù)的選擇,最終選出來(lái)5個(gè)特征波數(shù)。并利用偏最小二乘回歸算法(PLS)和最小二乘支持向量機(jī)算法(LS-SVM)建立基于這5個(gè)特征波數(shù)的回歸模型。其中LS-SVM模型具有更高的相關(guān)系數(shù)(RP=0.921)和更小的均方根誤差(RMSEP=0.131),所以該模型具有更好的穩(wěn)定性及更高的預(yù)測(cè)能力。綜上所述,紅外光譜技術(shù)可以定量地檢測(cè)出茶葉中非法添加的滑石粉。
[Abstract]:The feasibility of detecting talc powder illegally in tea by Fourier transform infrared transmission spectroscopy (FTIR) combined with chemometrics was studied. The spectra of 210 tea samples with different doping amounts of talc powder (0.00, 0.15, 0.25, 0.35, 0.50, 0.65, 1.05, 1.00, 1.10, 1.25, 1.50mg 路g ~ (- 1) were obtained. In order to highlight the subtle changes in the spectrum, Savitzky-Golay (SG) smoothing, standardization and standard normal variable (SNV) are used to preprocess the original spectrum. Among them, the best treatment effect is the SNV method. Then the quantitative relationship between spectrum and doping quantity is explored. The combination of reverse interval partial least square method (biPLS) and continuous projection algorithm (SPA) is used to select the characteristic wavenumber, and finally five characteristic wavenumber are selected. The partial least square regression algorithm (PLS) and the least squares support vector machine (LS-SVM) algorithm are used to establish the regression model based on these five characteristic wavenumber. The LS-SVM model has higher correlation coefficient (RP=0.921) and smaller root mean square error (RMSEP=0.131), so the model has better stability and higher prediction ability. To sum up, infrared spectroscopy can quantitatively detect talc powder added illegally in tea.
【作者單位】： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61201073);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31471417) 浙江省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015C02008) 浙江省教育廳科研項(xiàng)目(Y201225966)資助
【分類號(hào)】：TS272.7;O657.33

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3 車寶泉;張U，

本文編號(hào)：2488144