李晓珍
- 作品数：2 被引量：44H指数：2
- 供职机构：江西农业大学更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金江苏省农产品物理加工重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学轻工技术与工程更多>>
- 基于近红外光谱和子窗口重排分析的山茶油掺假检测被引量：30
- 2015年
- 为打击山茶油掺假,保障消费者的合法利益,利用近红外光谱和子窗口重排分析(SPA)对山茶油的复杂掺假(掺入大豆油、菜籽油、花生油及混合油)进行检测。采集85个纯山茶油和315个掺假山茶油样本的近红外光谱,利用SPA变量选择方法对样本光谱的波长变量进行筛选,再由偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立山茶油掺假检测模型,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量消除(UVE)变量选择方法的结果进行比较。研究结果表明,近红外光谱联合SPA方法可以用于山茶油的复杂掺假检测,预测集样本的分类错误率、灵敏度及特异性分别为0、1和1。SPA方法优于UVE方法,与CARS方法相当,是一种有效的变量选择方法,能简化模型并提高模型的预测精度和稳定性。
- 孙通吴宜青李晓珍许朋刘木华
- 关键词：光谱学掺假检测近红外山茶油
- 近红外光谱技术结合变量选择方法定性检测食用植物油中的腐霉利被引量：14
- 2016年
- 利用近红外光谱技术对食用植物油中的腐霉利进行定性检测研究。以国家标准规定的腐霉利最大残留限量为界线,将不同腐霉利含量的食用植物油样本分为合格组和不合格组。采用QualitySpec台式近红外光谱仪采集两类样本的光谱,利用无信息变量消除(UVE)和子窗口重排分析(SPA)方法进行波长变量筛选,并应用线性判别分析(LDA)、偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)及判别偏最小二乘(DPLS)方法建立两类样本的分类模型。结果表明,近红外光谱技术可以对两类样本进行分类。UVE方法可以有效筛选有用波长变量,提高分类模型的性能。UVE-DPLS所建立的分类模型性能最优,其预测集样本的分类正确率、灵敏度及特异性分别为98.7%,95.0%和100.0%。
- 孙通莫欣欣李晓珍吴宜青刘木华
- 关键词：近红外腐霉利食用植物油
