近紅外光譜分析中牛奶模型優(yōu)化方法的初步研究.pdf

1、近紅外光譜分析技術具有快速、成本低、樣品無損和綠色環(huán)保等優(yōu)點，既可以應用于實驗室分析又能適用于現(xiàn)場快速檢測和實時分析。正確快速檢測牛奶中脂肪和蛋白質的含量意義重大。本文對應用近紅外光譜檢測技術測量脂肪和蛋白質的分析方法進行了初步研究，探索了復合光譜法、簡單奇異點的剔除、數(shù)據(jù)預處理在牛奶模型優(yōu)化中的應用。 論文的主要研究內容包括： 1、探索了多變量建模方法對近紅外光譜有用信息的提取，比較了不同建模方法的特點。實驗結果顯示，

2、MLR、PCR、PLSl對脂肪建模的RMSEP分別為0.329、0.185、0.164，可見偏最小二乘法建立的模型更穩(wěn)健。 2、引入組織光學的概念，結合牛奶中脂肪和蛋白質的物理化學特性，分析了脂肪、蛋白質對透射光譜、漫反射光譜的貢獻，提出用復合光譜法同時對脂肪、蛋白質進行建模可以同時得到很好的結果。實驗證明，復合光譜法對脂肪建模RMSEP提高了26.2﹪～37.8﹪，脂肪和蛋白質模型的RMSEP可以同時達到0.12。 3

3、、對數(shù)據(jù)預處理方法進行了組合研究，并通過實驗找到了分別適合脂肪和蛋白質的預處理經(jīng)驗參數(shù)。實驗證明，組合預處理方法大大提高了建模精度，透射光譜經(jīng)過組合預處理后脂肪建模精度提高了33.5﹪，蛋白質建模精度提高了17.2﹪。組合預處理方法與Y殘差變量剔除奇異點相結合效果更好，透射光譜經(jīng)過組合預處理后脂肪建模精度提高了60.3﹪，蛋白質建模精度提高了68﹪，好于復合光譜法的建模精度。 本文作為近紅外光譜法檢測牛奶成分的基礎研究，為后續(xù)的