【摘要】：葡萄籽油是一種重要的食用、保健資源,在利益的驅(qū)使下,市場(chǎng)上的葡萄籽油中往往摻有其它廉價(jià)植物油,甚至地溝油,摻假的葡萄籽油將嚴(yán)重影響消費(fèi)者身體健康和食用油產(chǎn)業(yè)健康。研究一種快速、高靈敏度的動(dòng)態(tài)葡萄籽油分析技術(shù)對(duì)油脂企業(yè)品質(zhì)監(jiān)管,保障消費(fèi)者權(quán)益具有重要意義。近紅外光譜技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一種綠色、快速、無損的檢測(cè)技術(shù),通過建立物質(zhì)的近紅外特征吸收峰與樣品成分含量、成分性質(zhì)之間的關(guān)系模型,可實(shí)現(xiàn)化學(xué)成分性質(zhì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。然而油成分復(fù)雜,樣品全波段的近紅外光譜數(shù)據(jù)存在波長(zhǎng)點(diǎn)眾多、數(shù)據(jù)疊加嚴(yán)重等特性,難以建立穩(wěn)定、可靠的定性分析模型。本文以純凈葡萄籽油、摻入不同比例其它油(花生油、玉米油、大豆油和葵花籽油)的葡萄籽油5類油品的近紅外光譜數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,研究了葡萄籽油近紅外光譜預(yù)處理與波長(zhǎng)優(yōu)選技術(shù);研究了葡萄籽油摻偽類型快速鑒別模型;在理論研究的基礎(chǔ)上,研制了葡萄籽油摻偽鑒別在線分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)摻偽類別的快速無損檢測(cè)。主要研究工作如下:(1)針對(duì)近紅外光譜波長(zhǎng)點(diǎn)眾多、數(shù)據(jù)疊加嚴(yán)重的問題,提出一種螢火蟲優(yōu)化算法結(jié)合連續(xù)投影算法的特征波長(zhǎng)優(yōu)選方法,降低摻偽鑒別模型復(fù)雜度。首先選用多元散射校正預(yù)處理方法對(duì)5類光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,再分兩階段分別采用螢火蟲優(yōu)化算法和連續(xù)投影優(yōu)化算法對(duì)近紅外光譜波長(zhǎng)進(jìn)行粗選和二次優(yōu)選,獲得與類別結(jié)果最相關(guān)的特征波長(zhǎng)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法最終優(yōu)選出17個(gè)最相關(guān)的波長(zhǎng)點(diǎn)數(shù),極大的降低了建模數(shù)據(jù)維度。(2)為提高摻偽類別的鑒別精度,提出一種新的葡萄籽油摻偽類別鑒別方法�；�5組近紅外光譜數(shù)據(jù)建立極限學(xué)習(xí)分類模型,獲得分類結(jié)果;針對(duì)模型可能出現(xiàn)的誤分類問題或出現(xiàn)不屬于建模數(shù)據(jù)庫類別的樣本問題,在極限學(xué)習(xí)機(jī)的分類器判別結(jié)果上,運(yùn)用聚類中心自動(dòng)確定算法對(duì)每類分類結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)聚類,通過判斷聚類中心點(diǎn)的個(gè)數(shù)進(jìn)一步判別分類的結(jié)果的準(zhǔn)確性。(3)基于理論方法,研制了葡萄籽摻偽在線檢測(cè)系統(tǒng),并應(yīng)用于葡萄籽油摻偽類型的鑒別。論述了在線檢測(cè)系統(tǒng)的硬件組成以及分析軟件功能實(shí)現(xiàn),并驗(yàn)證檢測(cè)系統(tǒng)性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,研發(fā)的在線檢測(cè)系統(tǒng)能有效檢測(cè)葡萄籽油的摻偽類別。
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TS227
【圖文】：

圖２－２實(shí)驗(yàn)檢測(cè)分析流程圖逡逑由于光譜測(cè)量的首尾噪聲千擾較大，因此截�。保埃埃埃玻常埃埃睿聿ㄩL(zhǎng)范圍的光逡逑譜數(shù)據(jù)作為分析的光譜數(shù)據(jù)。摻入不同植物油的葡萄籽油和純葡萄籽油的平均光逡逑譜對(duì)比圖如圖２３所示。由圖２－３可知，不同光譜曲線的差距極小，整體沒有明逡逑顯的差別，僅在局部位置有明顯差別，如圖中放大部分顯示的摻入不同植物油的逡逑９逡逑

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（４）多元散射校正逡逑Ｉｓａｋｓｓｏｎ邋于邋１９８８邋年提出的一種多元散射校正（ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅ邋ｓｃａｔｔｅｒ邋ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，逡逑ＭＳＣ）算法。該算法能有效的消除散射對(duì)光譜數(shù)據(jù)的影響，修正近紅外光譜間的逡逑相對(duì)基線平移和偏移影響，增強(qiáng)了光譜中與成分含量最相關(guān)光譜的吸收度信息。逡逑設(shè)未知試樣的光譜為Ｘ，該算法原理如下所示：逡逑１）計(jì)算所有摻偽葡萄籽汕的光譜的平均光譜0；逡逑２）將試樣光譜數(shù)據(jù)ｘ與平均光譜Ｊ進(jìn)行線性回歸分析ｘ邋＝邐＋邋根據(jù)最逡逑小二乘回歸確定參數(shù)ａ和０。逡逑３）經(jīng)多元散射變換后光譜為＝邋（ｘ－／？）／ａ。逡逑２．邋３．邋２光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果逡逑對(duì)試驗(yàn)樣品中摻雜葡萄籽袖近紅外光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理分析采用前面介紹的逡逑采用歸一化、卷積平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)和多元散射校正消除光譜噪聲，光譜經(jīng)過四種逡逑預(yù)處理方法處理后的近紅外光譜見圖２－４￣圖２－７，其中多元散射相較于其它３種逡逑方法對(duì)噪聲的抑制效果更好，本文選用ｍｓｃ預(yù)處理方法。逡逑０．０９「邐，邐邐邐邐邐邐邐邐邐邐邐１邐0邋２「邐＇邐＇邐＇邐＇邐＇邐＇￣逡逑

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本文編號(hào)：2802989