基于傅里叶变换红外光谱技术和软独立模式分类法的牛奶分类识别

doi:10.15922/j.cnki.jdst.2012.02.009

乳业科学与技术 ›› 2012, Vol. 35 ›› Issue (2): 34-37.DOI: 10.15922/j.cnki.jdst.2012.02.009

基于傅里叶变换红外光谱技术和软独立模式分类法的牛奶分类识别

穆海波; 殷秀秀; 艾连中; 顾小红

光明乳业股份有限公司乳业生物技术国家重点实验室,上海,200436%江南大学食品科学与技术国家重点实验室,江苏无锡214122 江南大学食品学院,江苏无锡214122%江南大学食品科学与技术国家重点实验室,江苏无锡,214122

出版日期:2012-04-30 发布日期:2022-06-30

Discrimination of Milk by FTIR and Soft Independent Modeling of Class Analogy

MU Hai-bo1，YIN Xiu-xiu2,3，AI Lian-zhong1，GU Xiao-hong2,*

(1. State Key Laboratory of Dairy Biotechnology, Bright Dairy & Food Co. Ltd., Shanghai 200436, China； 2. State Key Laoratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, Wuxi 214122, China； 3. School of Food Science and Technology, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)

Published:2012-04-30 Online:2022-06-30

摘要/Abstract

摘要： 利用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）结合软独立模式分类法（SIMCA）对不同类别的牛奶进行识别。通过对光谱数据基线校正和Savitzky-Golay平滑处理后,在3100～850cm-1光谱区域,利用留一交互验证法建立获得主成分分析（PCA）最优模型。在α=5%显著水平下,最优模型对纯牛奶、低乳糖奶、低脂奶和高蛋白奶的识别率分别为80%、80%、100%和80%,拒绝率分别为93%、100%、100%和93%。表明FTIR结合SIMCA可成为快速识别牛奶类别的有效方法。

关键词: 傅里叶变换红外光谱法; 软独立模式分类法; 牛奶; 模式识别

Abstract: Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) combined with soft independent modeling of class analogy (SIMCA) method was employed to the identification of different varieties of milk. The optimized PCA model was built by leave-one-out cross-validation (LOOCV) method after series of pre-treatments such as baseline correction and Savitzky-Golay smoothing in the region of 3100 — 850 cm-1. Under the α ＝5% significance level, the identification rates of this model for pure milk, low lactose milk, low fat milk and high protein milk were 80%, 80%, 100% and 80%, respectively, and the rejection rates were 93%, 100%, 100% and 93%, respectively. This indicates that FTIR combined with SIMCA is a valid method for rapid identification of different varieties of milk.

Key words: FTIR；SIMCA；milk；pattern recognition

中图分类号:

TS252.7

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