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文檔簡介
1、乳制品作為人類的重要食品來源之一,其消費量十分巨大。近年來,不法分子在經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)動下,以次充好并大肆造假,嚴(yán)重危及消費者生命健康。如何高效識別并檢測奶粉中的摻假物質(zhì),成為當(dāng)前乳制品安全領(lǐng)域的研究熱點,在我國當(dāng)前的國情下具有至關(guān)重要的意義。
奶粉是一種復(fù)雜多組分的非均勻固體粉末,由于摻假物范圍很廣且濃度分布不均,在奶粉中檢測低濃度的摻假物,對分析技術(shù)提出了很高的要求,既需要高效的微區(qū)分析技術(shù),又需要快速的大面積掃描技術(shù)。在各種
2、檢測技術(shù)中,拉曼光譜成像技術(shù)是為數(shù)不多能同時滿足微區(qū)分析和大面積掃描的快速檢測技術(shù)之一,并以其特有的高分辨、高通量等優(yōu)點,在奶粉的摻假物質(zhì)分析中具備較大的應(yīng)用潛力。因此,本論文嘗試采用拉曼光譜成像技術(shù)對奶粉體系進(jìn)行摻假檢測。
在拉曼光譜成像檢測過程中,其成像信號尚存在重疊嚴(yán)重、背景干擾強等問題。因此,本論文針對不同奶粉摻假物質(zhì)所帶來的額外波動性,發(fā)展了一種新型數(shù)據(jù)驅(qū)動的多尺度建模方法(Data-Driven Multiscal
3、e Modeling,DDMM)。該算法將自適應(yīng)調(diào)整拉曼信號的小波分解函數(shù),使其局部動態(tài)地逼近信號本征信息,進(jìn)而最大限度地克服樣本的波動性,以避免模型失效。
在此基礎(chǔ)上,本論文還發(fā)展了一種基于最小二乘支持向量回歸的非線性算法(Modified discrete wavelet transform-Elimination of uninformative variables-Least square support vector
4、 regression,MDWT-UVE-LSSVR),用于復(fù)雜體系分析。該算法有機結(jié)合了改進(jìn)小波變換、無用信息變量刪除法、及最小二乘支持向量回歸,用于分別扣除復(fù)雜光譜體系中的熒光背景、基質(zhì)及非線性干擾。該算法被應(yīng)用于奶粉摻假檢測,結(jié)果表明,該算法能夠?qū)崿F(xiàn)的對不同摻雜物質(zhì)的判別與區(qū)分,模型總體識別正確率為99.74%,并且進(jìn)行半定量分析效果。
本論文嘗試?yán)美庾V成像技術(shù)對奶粉摻假體系進(jìn)行快速檢測,并發(fā)展了DDMM和MDWT
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