刘亚楠
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 基于多重修饰酶电极技术检测大豆油中磷脂含量被引量：1
- 2019年
- 提出一种基于电化学分析技术快速检测大豆油中磷脂含量的方法,并建立准确、可靠的校正模型。首先制备40个磷脂含量不同的大豆油样品,并采用钼蓝比色法测定样品中磷脂含量标准值;针对磷脂酶解过程中不产生电子转移的问题,研制一种多重修饰酶电极以获得电化学信号;利用电化学工作站,采用循环伏安法采集样本的电化学数据;然后分别利用Savitzky-Golay平滑滤波和dbN系列小波对原始电化学数据进行去噪处理,通过对比分析发现db6小波基三层分解去噪效果最佳;然后分别采用4种方法建立去噪后的电化学数据与磷脂含量之间的回归模型,即还原峰电流与磷脂含量的直线拟合、主成分回归模型、偏最小二乘回归模型和支持向量机回归模型,经对比分析发现基于径向基核函数的支持向量机回归模型预测效果最好,磷脂质量浓度在5.87～304.89 mg/L范围内呈现良好的线性关系,检出限为1.68 mg/L(R_(SN)=3)。决定系数为0.998 7,预测均方根误差为0.288 9,相对标准偏差为2.55%,能够满足实际检测需求。
- 王立琦刘雨琪陈颖淑王雯王睿智刘亚楠刘亚楠张欣于殿宇
- 关键词：大豆油磷脂电化学分析小波去噪
- 食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选被引量：8
- 2016年
- 以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘（interval partial least square,i PLS）结合遗传算法（genetic algorithm,GA）及连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）的特征波长变量优选方法。制备不同酸值的大豆油脂样品100个,并在4 000~12 000 cm^-1范围内采集了油样的近红外透射光谱。首先用i PLS法从原始光谱中初步筛选出4 540~5 346 cm^-1和6 807~7 004 cm^-1组合特征波段,R2和预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）分别为0.978 9和0.064 3;然后分别用GA和SPA从特征光谱区域中筛选出与油脂酸值密切相关的特征波长变量,从GA和SPA 2种选择结果中各选取前6个波长点,以12个特征波长变量建立PLS校正模型,其R2和RMSEP分别为0.985 9和0.045 1。研究表明,在油脂酸值近红外光谱分析中,采用i PLS-GASPA相结合的方法进行特征波长选择能有效去除冗余信息,降低模型复杂度,可为快速无损检测油脂酸值提供重要理论依据。
- 王立琦刘亚楠张青崔月葛慧芳于殿宇
- 关键词：近红外光谱遗传算法连续投影算法
