本文關(guān)鍵詞：基于二維相關(guān)近紅外光譜技術(shù)的牛奶摻雜識(shí)別方法的研究

  更多相關(guān)文章： 摻雜牛奶 近紅外 二維相關(guān)光譜 尿素 三聚氰胺 判別分析

【摘要】：乳制品安全是個(gè)全球難題，傳統(tǒng)的乳制品檢驗(yàn)手段已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)質(zhì)量控制和安全保障的需要。近紅外光譜分析技術(shù)具有高效、快速、方便和無(wú)需前處理等優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的不足，被應(yīng)用到了牛乳領(lǐng)域中。二維相關(guān)光譜具有比常規(guī)一維光譜更高的分辨率，因此本文將近紅外光譜與二維相關(guān)技術(shù)相結(jié)合，應(yīng)用各種模式識(shí)別方法對(duì)牛奶是否摻雜進(jìn)行判別分析。 通過(guò)分析摻雜(尿素、三聚氰胺)牛奶和純牛奶樣品的一維近紅外光譜圖，確定二維相關(guān)的分析區(qū)間為4200~4800cm-1。對(duì)摻雜牛奶與純牛奶的二維相關(guān)同步譜和異步譜進(jìn)行分析，確定將二維相關(guān)同步譜作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)。 直接將二維相關(guān)同步譜結(jié)合模式識(shí)別方法對(duì)摻雜牛奶進(jìn)行判別分析，主要使用兩種方法：（1）展開(kāi)偏最小二乘法(Unfold-PLS)，將二維相關(guān)同步譜矩陣沿波數(shù)方向展開(kāi)為二維數(shù)據(jù)，并將其與普通PLS算法相結(jié)合對(duì)牛奶是否摻雜進(jìn)行判別分析；（2）核隱變量正交投影法(K-OPLS)，直接將二維相關(guān)同步譜矩陣與K-OPLS結(jié)合建立摻雜牛奶與純牛奶的判別模型。研究結(jié)果表明，，這兩種判別模型都可以對(duì)牛奶摻雜與否進(jìn)行有效的判別。 二維相關(guān)同步譜矩陣數(shù)據(jù)量巨大，為了提高建模的效率，需要從中提取特征信息。主要提出兩種方法：（1）提取二維相關(guān)同步譜的5個(gè)表觀統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)(平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、重心、偏度和峰度)，分別用偏最小二乘判別分析法(PLS-DA)、誤差反向傳輸(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)建立摻雜牛奶與純牛奶的判別模型；（2）用奇異值分解法提取二維相關(guān)同步譜第一主成分對(duì)應(yīng)的特征向量，用PNN建立摻雜牛奶與純牛奶的判別模型。研究結(jié)果表明，這兩種方法都能夠有效地提取牛奶中摻雜目標(biāo)物的特征光譜信息，同時(shí)又減少了建模輸入變量的維數(shù)，實(shí)現(xiàn)了摻雜牛奶與純牛奶的判別。 本研究將二維相關(guān)同步譜與模式識(shí)別方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)牛奶摻雜的檢測(cè)，為近紅外光譜技術(shù)在食品摻偽檢測(cè)中的應(yīng)用提供了理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：摻雜牛奶 近紅外 二維相關(guān)光譜 尿素 三聚氰胺 判別分析
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R155.5;O657.33
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 牛奶摻雜檢測(cè)的背景及意義9
• 1.2 牛奶摻雜檢測(cè)的主要方法9-10
• 1.3 近紅外光譜檢測(cè)摻雜牛奶的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 牛奶檢測(cè)中存在的問(wèn)題11-12
• 1.5 本文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-13
• 第二章 近紅外光譜測(cè)量原理及分析方法13-26
• 2.1 近紅外光譜的信息源13
• 2.2 近紅外光譜的測(cè)量原理13-15
• 2.2.1 漫反射光譜原理13-14
• 2.2.2 透射光譜法原理14-15
• 2.3 純牛奶與摻雜物的物理化學(xué)特性15-17
• 2.3.1 純牛奶的物理化學(xué)特性15-16
• 2.3.2 尿素的物理化學(xué)特性16
• 2.3.3 三聚氰胺的物理化學(xué)特性16-17
• 2.4 二維相關(guān)光譜的算法原理17-20
• 2.4.1 二維相關(guān)光譜的計(jì)算17-19
• 2.4.2 二維相關(guān)光譜的譜圖分析19-20
• 2.5 模式識(shí)別方法20-25
• 2.5.1 核隱變量正交投影法(K-OPLS)20-21
• 2.5.2 偏最小二乘判別分析(PLS-DA)21-23
• 2.5.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-24
• 2.5.4 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于二維相關(guān)近紅外譜的牛奶摻雜識(shí)別建模26-45
• 3.1 引言26
• 3.2 樣品的光譜采集26-28
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備26-28
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)方法28
• 3.3 利用二維相關(guān)光譜技術(shù)分析牛奶摻雜28-32
• 3.3.1 摻雜牛奶的一維光譜圖28-31
• 3.3.2 摻雜牛奶的二維相關(guān)光譜分析31-32
• 3.4 展開(kāi)偏最小二乘法(Unfold-PLS)判別摻雜牛奶32-38
• 3.4.1 摻雜尿素牛奶與純牛奶的 Unfold-PLS 判別33-34
• 3.4.2 摻雜三聚氰胺牛奶與純牛奶的 Unfold-PLS 判別34-36
• 3.4.3 兩種摻雜牛奶與純牛奶的 Unfold-PLS 判別36-38
• 3.5 核隱變量正交投影法(K-OPLS)判別摻雜牛奶38-44
• 3.5.1 摻雜尿素牛奶與純牛奶的 K-OPLS 判別38-40
• 3.5.2 摻雜三聚氰胺牛奶與純牛奶的 K-OPLS 判別40-42
• 3.5.3 兩種摻雜牛奶與純牛奶的 K-OPLS 判別42-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于二維相關(guān)近紅外譜特征的牛奶摻雜識(shí)別建模45-62
• 4.1 引言45
• 4.2 二維相關(guān)近紅外譜的特征提取45-47
• 4.2.1 表觀統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)選擇45-46
• 4.2.2 奇異值分解提取特征向量46-47
• 4.3 基于二維相關(guān)近紅外譜表觀統(tǒng)計(jì)特征與模式識(shí)別判別摻雜牛奶47-59
• 4.3.1 表觀統(tǒng)計(jì)特征提取47-48
• 4.3.2 PLS-DA 判別模型48-52
• 4.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型52-56
• 4.3.4 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)判別模型56-58
• 4.3.5 模型間的比較58-59
• 4.4 基于二維相關(guān)近紅外譜主成分特征與 PNN 判別摻雜牛奶59-60
• 4.4.1 摻雜尿素牛奶與純牛奶的 PNN 判別59
• 4.4.2 摻雜三聚氰胺牛奶與純牛奶的 PNN 判別59-60
• 4.4.3 兩種摻雜牛奶與純牛奶的 PNN 三類判別60
• 4.5 本章小結(jié)60-62
• 第五章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 總結(jié)62-63
• 5.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 發(fā)表論文和參加科研情況說(shuō)明69-70
• 致謝70

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