近紅外光譜法快速檢測乳制品的成分.pdf

1、近紅外光譜分析技術是近年來國內外研究的熱點,其安全、準確及高效的特點,使其能有效地應用于乳制品生產過程中的成分分析和質量檢測。尤其在國外,這項技術發(fā)展十分迅速,很多公司已經利用該技術建立相應的檢測系統;全面監(jiān)控乳制品的在線生產流程。
　　本文采集乳粉、酪漿乳、乳清粉和濃縮奶等乳制品的多個樣本,結合化學計量學方法,通過對近紅外光譜儀L’InfraXact(FOSS,丹麥)建立校正模型,從而實現對乳制品生產過程的實時監(jiān)控。
　　

2、本研究首先對乳制品的各個參數進行實驗室標準方法分析,然后利用偏最小二乘法(PLS)和人工神經網絡(ANN)建立定量校正模型。根據近紅外光譜分析和標準方法的顯著性分析結果來評價校正模型性能。最小二乘法(PLS)定量校正模型同時用SEC(校正標準誤差)、RSQ(定標相關系數)、SECV(交互驗證標準誤差)和1-VR(交互驗證相關系數)等4個統計量來評價校正模型的預測性能。本文同時提出了一種“不準性分析方法”,用來驗證人工神經網絡(ANN)的

3、準確性。
　　脫脂奶粉的ANN校正模型和乳清粉PLS校正模型的預測性好。脫脂奶粉水分含量的偏差值為從0.07變?yōu)?;乳清粉水分含量的SEC值從0.1055減小到0.0494,SECV從0.1117減小到0.0670,RSQ從0.4820增加到0.8584,1-VR從0.4130增加到0.7414,都說明隨著建模次數的增加,預測性越來越好。酪漿粉的水分含量和脂肪含量ANN校正模型的預測性好;蛋白質含量的偏差值為從-0.9變?yōu)?.69

4、,ANN校正模型預測性差。其余乳分,如半脫脂奶粉和全脂奶粉的蛋白質含量和脂肪含量的RSQ和1-VR值接近于1;嬰兒奶粉的水分含量、蛋白質含量、脂肪含量和灰分含量的RSQ和1-VR值接近于1,它們的PLS校正模型的預測性較好。而嬰兒奶粉的pH值的RSQ和1-VR值分別為0.8482和0.7851,其PLS校正模型的預測性較差。半濃縮脫脂奶、濃縮乳清和濃縮嬰兒奶的干物質含量的RSQ和1-VR值接近于1;半濃縮脫脂奶的蛋白質含量的RSQ和1-