黄晓玮
- 作品数：43 被引量：312H指数：11
- 供职机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：理学轻工技术与工程农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 近红外光谱结合不同偏最小二乘法无损检测食醋中总酸含量被引量：10
- 2011年
- 探讨了快速、无损检测食醋中总酸含量的建模方法,利用近红外光谱法分别结合间隔偏最小二乘法（iPLS）、反向区间偏最小二乘法（BiPLS）、联合间隔偏最小二乘算法（SiPLS）进行建模,对各算法在不同划分区间数及区间选择时对建立模型的影响进行比较。结果表明：BiPLS、SiPLS（2,3,4区间联合）建模效果较好于iPLS所建立的模型,其中BiPLS在选择43个子区间,5个子区间联合（3,4,6,7,16）最佳,其RMSECV和RMSEP分别为0.2876和0.2726,校正集和预测集相关系数分别为0.9343和0.938;SiPLS在选择3个区间联合,49个区间数（3、5、7区间联合）最佳,其RMSECV和RMSEP分别为0.2607和0.2802,校正集和预测集相关系数分别为0.9463和0.9371;iPLS在选择22个子区间,第三个子区间,主因子数为4时最佳,其RMSECV和RMSEP分别为0.2998和0.2977,校正集和预测集相关系数分别为0.928和0.9213。不同偏最小二乘算法所选取区域大多集中于5500~6000 cm-1范围内,证明该波数范围应该是总酸的相应特征区间。
- 黄晓玮王开亮石吉勇邹小波夏蓉
- 关键词：近红外
- 一种双层智能膜的制备及在指示三文鱼新鲜度中的应用被引量：19
- 2019年
- 为了提高天然花青素作为新鲜度指示剂在食品包装中的稳定性,本研究将结冷胶和桑葚花青素作为内层膜用于指示三文鱼新鲜度,壳聚糖-聚乙烯醇形成致密隔氧的外层保护膜,通过逐层组装制备食品新鲜度指示膜,并用于三文鱼的新鲜度可视化检测。结果表明:当外层膜中壳聚糖和聚乙烯醇的体积比为1∶1时,双层膜的机械性能最好,其中拉伸强度为40.65 MPa,断裂伸长率为54.36%,膜的水蒸气透过系数最低;扫描电子显微镜结果表明,外层膜壳聚糖和聚乙烯醇的体积比为1∶1时,膜的结构相容性最好,该体系下桑葚花青素稳定性最好。将双层膜用于三文鱼新鲜度指示,在4℃贮藏环境下,随着贮藏时间的延长,三文鱼的总挥发性盐基氮含量不断上升,6 d后,总挥发性盐基氮含量大于30 mg/100 g,硫代巴比妥酸反应产物值为0.921 mg/kg,pH值为6.75,且通过肉眼可以直观看到膜的颜色由暗红变为淡紫色,最后变成蓝褐色,鱼肉已经腐败。结论:基于壳聚糖-聚乙烯醇/结冷胶花青素组成的双层膜既可降低花青素氧化作用提高其稳定性,又可用于三文鱼新鲜度指示。
- 邹小波薛瑾黄晓玮翟晓东张俊俊张泽翔甘子玉
- 关键词：三文鱼稳定性
- 挂面面片水分分布均匀度的快速定量表征被引量：5
- 2020年
- 采用高光谱技术结合分布均匀度指数(distributional homogeneity index,DHI)法快速定量表征面片中水分分布均匀度。首先设置不同水分含量梯度的面片,采用不同的光谱预处理方法和模式识别方法建立水分预测模型,然后通过高光谱可视化技术实现对面片中水分含量分布的可视化,最后以不同和面时间的面片为研究对象,利用DHI法对面片中水分分布均匀度进行定量表征。结果表明,采用标准正态变量变换预处理后的光谱所建模型的预测效果最好;最小二乘支持向量机水分定量预测模型的预测效果最佳;和面时间为15 min时取得了最小的DHI值,水分分布最为均匀。高光谱技术结合DHI法通过测定挂面面片水分分布均匀度能够为挂面和面工艺的自动化监控提供理论指导。
- 石吉勇刘传鹏吴胜斌黄晓玮李志华邹小波
- 关键词：面片自动化监控
- 基于色素气敏传感器的不同类型燕窝掺假鉴别研究
- 本研究旨在开发一种基于气敏传感器阵列的燕窝掺假鉴别的智能系统。210个燕窝样本用于试验,其中包括10个纯燕窝样本;160个掺假比例分别为10%,25%,50%,75%,掺假物为蛋清、猪皮、琼脂和银耳的掺假样本;以及40个...
- 黄晓玮邹小波石吉勇李志华张文
- 关键词：聚类分析智能系统
- 不同温度下嗅觉可视化技术区分猪肉中主要致腐菌被引量：1
- 2013年
- 提出了一种基于嗅觉可视化技术的猪肉中主要致腐菌的检测方法。在室温(20℃)、冷藏(4℃)和冷冻(-16℃)3种贮藏条件下,精心挑选了4种卟啉化合物组成可视化传感器。将该可视化传感器分别检测染有3种主要致腐菌(韩国假单胞杆菌、热杀索丝菌、梭状芽胞杆菌)的猪肉样本,用图像处理技术分析可视化传感器与猪肉样本挥发性气体反应前后的颜色变化,并利用主成分分析法提取不同猪肉样本挥发性气味的特征信息,用于猪肉中上述3种主要致腐菌的区分。检测结果显示,嗅觉可视化技术对染有韩国假单胞杆菌样本组的识别率为98%,对染有梭状芽孢杆菌和热杀索丝菌样本组的识别率均为100%。研究结果表明,嗅觉可视化传感器阵列能够区分猪肉中的上述3种主要致腐菌。
- 邹小波郭雅宁石吉勇黄晓玮黄林李昕
- 关键词：猪肉
- 基于SERS标记免疫分析技术苹果中多菌灵的检测方法
- 2023年
- 多菌灵(Carbendazim,甲基-1H-2-苯并咪唑氨基甲酸酯)是一种内吸性广谱杀菌剂,广泛应用于苹果种植过程中的轮纹病和褐斑防治,若不合理使用会在苹果中残留危害消费者身体健康。采用表面增强拉曼光谱免疫分析技术(surface-enhance Raman spectroscopy combined immunoassay,SERSIA),以SERS高灵敏度和分子“指纹”图谱特性为基础,结合免疫特异选择性,实现苹果中多菌灵的微/痕量检测。制备核-分子-壳“三明治式”结构的Au@M@Ag纳米SERS材料和结合抗原的SERS免疫探针,在包被抗体的Fe3O4磁性纳米材料可分离功能下,实现多菌灵的特异性检测。采用透射电镜(transmission electron microscope, TEM)、紫外-可见光谱和拉曼光谱等方法对制备的材料进行表征并优化了实验参数。研究表明多菌灵浓度与标记分子4-巯基苯甲腈的2 227 cm^(-1)处特征峰强度值在0.5~300 nmol·L^(-1)范围内具有良好的线性关系,同时该免疫探针信号具有良好的稳定性和重现性。对不同加标浓度的苹果实际样本进行检测,得到的平均回收率为95.6%~98.3%,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)为0.15%~0.99%。该方法操作简单,检测灵敏度高、选择性强、稳定性好,为苹果中痕量多菌灵的检测提供了新的方法。
- 黄晓玮张宁李志华石吉勇孙悦张新爱邹小波
- 关键词：表面增强拉曼光谱多菌灵苹果
- 模拟退火算法用于食醋总酸含量近红外光谱模型的波数点优选被引量：10
- 2011年
- 为优选食醋总酸对应的特征波长并提高模型的预测精度,采用模拟退火算法优化窗口宽度和特征波数点,并结合偏最小二乘法建立食醋总酸光谱模型。在全国范围内收集90个不同品牌的食醋样本,用近红外光谱仪采集近红外光谱数据(波数4000～10000cm-1)和常规理化分析方法检测总酸含量。采用模拟退火算法共优选出17个总酸特征波数点,结合样本总酸含量建立偏最小二乘光谱模型,模型对应的预测集相关系数为0.9210,优于全光谱偏最小二乘法和区间偏最小二乘法对应的预测效果。结果表明,近红外光谱技术结合模拟退火算法能够快速预测食醋中总酸含量。
- 石吉勇邹小波王开亮黄晓玮孙乐六夏蓉
- 关键词：食醋总酸近红外光谱技术模拟退火算法
- 基于叶绿素叶面分布特征的黄瓜氮镁元素亏缺快速诊断被引量：5
- 2019年
- 为了快速、无损诊断作物氮(N)、镁(Mg)营养亏缺,该研究提出一种以叶绿素叶面分布特征诊断黄瓜 N、Mg 元素亏缺的方法。在设施栽培模式下精确控制 N、Mg 营养元素的供给,培养黄瓜缺 N、缺 Mg 及对照植株(营养元素正常植株),然后采集对应的高光谱图像并结合化学计量学方法快速、无损检测叶绿素分布。与对照组叶片叶绿素分布相比,缺 N 叶片的叶绿素含量在整个叶面区域偏低,缺 Mg 叶片叶绿素在叶脉之间区域含量偏低。鉴于此,提取叶绿素叶面分布特征(叶片所有像素点对应的叶绿素含量均值及标准差)对 N、Mg 营养元素亏缺进行诊断,对预测集 N、Mg元素亏缺正确诊断率达 90%。研究结果表明叶绿素叶面分布特征可作为一种黄瓜 N、Mg 元素亏缺诊断依据。
- 石吉勇李文亭胡雪桃黄晓玮李志华郭志明邹小波
- 关键词：叶绿素黄瓜叶片氮元素高光谱成像
- 接种不同优势腐败菌的冷藏猪肉中挥发性物质的研究被引量：3
- 2014年
- 为研究接种不同优势腐败菌的新鲜猪肉在4℃冷藏中的变化,将梭状芽孢杆菌、韩国假单胞菌和热死环丝菌分别接种到新鲜猪肉上,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC-MS)技术,研究其在储藏过程中产生的挥发性物质。实验显示,不同样品在48、96、144h贮藏时间下的挥发性成分有较大差异,随着冷藏时间的增加,烷烃类物质种类及含量均明显增加;醇类物质含量增加而醛类物质含量减少;硫氢甲烷、3-甲硫基丙烯等含硫化合物被检测出,但含量较低;酸类物质含量随贮藏时间的延长而逐渐增加;接种梭状芽孢杆菌的样品检测出了高含量的3-羟基-2-丁酮,接种热死环丝菌的样品出现高含量的3-甲基丁醇。结果表明,接菌样品与对照样品的挥发性物质总含量存在显著差异(p<0.05),即上述3种菌种会对冷藏猪肉的挥发性物质总含量产生显著影响。
- 洪兆鹏邹小波石吉勇朱瑶迪黄晓玮
- 关键词：猪肉冷藏优势菌
- 加权SPXYE(WSPXYE)算法及其在近红外光谱模型转移中的应用被引量：3
- 2021年
- 样本选择是模型转移的重要组成部分,其目的是在主光谱和从光谱中选择合适的样本,建立二者的转移模型,使得从光谱的预测样本能通过转移模型校正成类似于主光谱的样本,进而用主光谱的模型直接预测其浓度。目前,常用的样本选择算法有:Kennard-Stone法(KS法),SPXY法和SPXYE法。根据上述算法的特点,提出了一种新的样本选择方法:加权SPXYE法(WSPXYE法),进而将其用于选择合适的转移集样本。WSPXYE同样先计算样本间的距离,其距离有三个部分组成:光谱(X)之间的归一化距离dxs,浓度(y)之间的归一化距离d_(ys),以及校正误差(e)之间的归一化距离d_(es)。其加权代数和d wspxye=αd_(xs)+βd_(ys)+(1-α-β)d_(es)即为WSPXYE距离。计算了WSPXYE距离之后,可以根据其距离选择距离较大的样本作为转移集样本。WSPXYE是Kennard-Stone法(KS法),SPXY法和SPXYE法的推广,而KS法(α=1,β=0)、SPXY法(α=0.5,β=0.5)以及SPXYE法(α=0.333,β=0.333)则是WSPXYE法的特例。直接校正法(DS)、有信息成分提取-典型相关分析法(CCA-ICE)作为模型转移算法验证了WSPXYE方法的效果。结果显示,与KS法、SPX Y法以及SPXYE法相比,WSPXYE法可以通过调节参数,选择合适的样本,获得较低的误差。
- 郑开逸封韬张文黄晓玮李志华张迪石吉勇Yoshinori Marunaka邹小波
