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傅里叶变换近红外技术在乳制品微生物鉴别中的应用研究: 乳制品的质量安全问题受到广泛的关注.为快速、准确判定乳制品污染源,利用傅里叶变换近红外光谱技术采集被阪崎肠杆菌、金葡萄球菌、大肠杆菌三种致病菌污染的牛奶样品的近红外透射光谱(NP),使用一阶求导(FD),标准正态变量变换...; 王建明李颖李祥辉杨方; 关键词：乳制品

近红外光谱技术快速检测莲子粉被引量：12: 2018年; 莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行判别,在样品类别未知下基于聚类算法进行判别。同时,对莲子粉中水分含量利用偏最小二乘(PLS)回归进行定量分析。结果表明,LS-SVM模型对纯莲子粉样品与掺入小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉样品的判别率达到100%;基于聚类算法能够有效识别掺入5%地瓜粉、小麦粉和玉米粉的莲子粉样品;PLS模型对莲子粉中水分含量预测综合性能良好,其中经过标准化预处理得到模型效果最佳,其R2c,RMSEC,R2p和RMSEP分别达到0.973 2,0.111 5,0.969 5和0.118 9。近红外光谱技术能为隐蔽的莲子粉掺杂的鉴别以及莲子粉中水分含量监控提供一种快速、准确、无损检测的分析方法,为保证高档次莲子品质提供一种有益的思路。; 付才力李颖陈荔凡汪少芸王武; 关键词：近红外光谱偏最小二乘最小二乘支持向量机聚类算法

傅里叶变换近红外光谱结合RVM与新聚类算法鉴别灵芝孢子油多样掺假类别被引量：3: 2017年; 食品掺假种类众多,手段隐蔽,成为食品安全检测一个重要难题。为摆脱传统模型识别食品中是否存在新掺假类别的局限性,实验以纯净的灵芝孢子油和掺杂不同比例花生油、玉米油、薏仁油、地沟油的五种类别为研究对象,采用傅里叶变换近红外光谱(Fourier transform near infrared spectroscopy,FT-NIR)收集12 400~4 000cm^(-1)范围内的近红外光谱。假设掺杂地沟油为新掺假类别,利用前四种类别的校正集样本构建相关向量机(RVM)多分类器,分别对建模的预测集样本和掺杂地沟油样本进行判别,并借助新聚类算法对判别为纯净的灵芝孢子油的样本做进一步分析验证。研究表明,RVM分类器对于建模的预测集样本判别准确率高达93.75%,说明模型有较强的判别能力,但由于模型局限性,掺杂地沟油样品被误判为纯净的灵芝孢子油;在新聚类算法的决策图上,纯净灵芝孢子油校正集和预测集混合样本的聚类中心数为1,而纯净灵芝孢子油校正集和掺杂了地沟油混合样本聚类中心数为2,直观验证判别结果的准确性。结果表明利用FT-NIR技术结合RVM分类器与新聚类算法对于灵芝孢子油掺假能够有效识别,并且能够定性识别新型掺假类型,为解决食品掺假多样化问题提供一种新思路。; 王武王建明李颖李祥辉李玉榕; 关键词：FT-NIR RVM

提高迟钝爱德华氏菌细胞生物量的发酵条件研究被引量：1: 2010年; 以胰大豆蛋白胨培养基(TSB)为基础培养基,采用单因素和正交试验方法优化提高鳗源迟钝爱德华氏菌ETY细胞生物量的培养基与培养条件。通过试验,获得迟钝爱德华氏菌ETY的优化培养基配方为1 000mL水加入葡萄糖3.0g、胰蛋白胨10.0g、鱼粉蛋白胨10.0g、磷酸氢二钾2.5g、氯化钠5.0g;培养条件优化结果为接种量8%、温度25℃、pH 7.5、转速200r.min-1。迟钝爱德华氏菌ETY在此条件下培养20h,细胞生物量达1.575×1010 cfu.mL-1,较优化前培养的细胞生物量5.200×109 cfu.mL-1提高3倍。每吨液体培养基的成本较优化前下降41.36%。; 李颖邱宏端龚晖谢航许斌福刘晓东; 关键词：迟钝爱德华氏菌发酵

傅里叶变换近红外技术在乳制品微生物鉴别中的应用研究被引量：8: 2016年; 乳制品的质量安全问题受到广泛的关注。为快速、准确判定乳制品污染源,利用傅里叶变换近红外光谱技术采集被阪崎肠杆菌、金葡萄球菌、大肠杆菌三种致病菌污染的牛奶样品的近红外透射光谱(NP),使用一阶求导(FD),标准正态变量变换(SNV),多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理,结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)对三种细菌判别的可行性进行探究。研究表明,利用FD与SNV预处理方法得到PLS-DA模型判别结果均比NP差,而利用MSC预处理后准确率与NP一致达到了100%,且预测集相关系数(Rp)比NP高,预测均方根误差(RMSEP)更小,表明模型在经过MSC预处理后预测性能更理想。阐明利用FT-NIR技术结合化学计量学方法经过合适预处理方法后能有效用于乳制品中微生物类别的鉴别。; 王建明李颖李祥辉杨方; 关键词：FT-NIR 阪崎肠杆菌金葡萄球菌

近红外特征波长筛选在勾兑梨汁中原汁含量的快速检测中的应用被引量：6: 2017年; 为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%~100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO&FA)进行特征波长筛选,比较分析四种算法分别建立的偏最小二乘(PLS)模型。结果表明,GA-PLS,PSO-PLS,GSO-PLS,FA-PLS四种模型均能够剔除大部分波长变量,其中以FA-PLS模型效果最佳,不仅保证模型的稳健性,而且简化了模型,提高了预测的精度。为了进一步优选特征波长,利用连续投影算法(SPA)在FA基础上做进一步波长筛选,并比较全波段PLS,SPA-PLS,FA-PLS,FA-SPA-PLS模型,四种模型泛化能力为:FA-PLS>PLS>FA-SPA-PLS>SPA-PLS,其预测均方根误差分别为0.029 1,0.033 3,0.033 9和0.137 0,相应的波长变量数量依次367,765,20和18。其中SPA-PLS波长变量最少,但预测误差远远高于其他三种模型,综合考虑预测精度与波长变量数目,FA-SPA-PLS模型不仅波长变量较少而且预测精度较高,能够有效鉴别勾兑梨汁中原汁含量。研究利用近红外光谱技术为快速鉴别勾兑果汁提供一种有益思路,并通过波长变量筛选简化定量分析模型。; 王武王建明李颖李玉榕; 关键词：近红外偏最小二乘

基于近红外特征变量筛选对火麻油掺杂的快速检测被引量：3: 2018年; 利用近红外光谱技术对掺杂了大豆油、花生油、葵花籽油和玉米油的火麻油进行鉴定,结合偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立定量分析,并利用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样算法(CARS)提取特征变量.结果表明:LS-SVM回归模型的准确度优于PLS模型,其预测相关系数R_p^2分别达到0.950 4、0.905 8、0.857 4和0.767 3;SPA和CARS是两种有效的特征变量选择算法,能够提高模型的准确性,并且CARS效果优于SPA;其中,LS-SVM-CARS模型的R_p^2分别达到0.982 1、0.907 5、0.958 7和0.924 9.因此,在油脂掺杂快速检测中,LS-SVM-CARS是一个准确度高、变量数少、传递性较强的定量分析模型.; 李颖陈元胜吕靓汪少芸王武付才力; 关键词：近红外最小二乘支持向量机

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李颖

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