基于近红外光谱技术的蜂蜜掺假识别

为了实现蜂蜜掺假的快速识别,应用近红外光谱结合模式识别方法对蜂蜜掺假现象进行了识别分析。该研究收集了中国不同品种、不同地域的典型天然蜂蜜样品,根据目前市场上常见的蜂蜜掺假手段,掺假物质及相对含量情况配制了掺假蜂蜜样品,利用傅立叶近红外光谱仪采集其透反射近红外光谱,分别采用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）,独立软模式法（SIMCA）,误差反向传播神经网络（BP-ANN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）等模式识别方法,进行蜂蜜掺假识别研究。研究结果表明：利用这4种方法在蜂蜜中掺入果葡糖浆和果葡糖水的情况下均能很好地识别出掺假蜂蜜样品,其中对于掺入果葡糖浆的掺假情况,校正集的正确判别率均达到9...

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Published in农业工程学报 Vol. 27; no. 11; pp. 382 - 387
Main Author 屠振华 朱大洲 籍保平 陈红茜 庆兆砷
Format Journal Article
LanguageChinese
Published (国家)食品行业生产力促进中心,北京100062%国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097%中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京,100083 2011
中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京100083
Subjects
掺假识别
模式识别
算法
红外光谱
蜂蜜
算法
掺假识别
蜂蜜
红外光谱
模式识别
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ISSN1002-6819
DOI10.3969/j.issn.1002-6819.2011.11.071

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Summary:为了实现蜂蜜掺假的快速识别,应用近红外光谱结合模式识别方法对蜂蜜掺假现象进行了识别分析。该研究收集了中国不同品种、不同地域的典型天然蜂蜜样品,根据目前市场上常见的蜂蜜掺假手段,掺假物质及相对含量情况配制了掺假蜂蜜样品,利用傅立叶近红外光谱仪采集其透反射近红外光谱,分别采用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）,独立软模式法（SIMCA）,误差反向传播神经网络（BP-ANN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）等模式识别方法,进行蜂蜜掺假识别研究。研究结果表明：利用这4种方法在蜂蜜中掺入果葡糖浆和果葡糖水的情况下均能很好地识别出掺假蜂蜜样品,其中对于掺入果葡糖浆的掺假情况,校正集的正确判别率均达到95%以上,验证集的正确判别率均达到87%以上,对于掺入果葡糖水的掺假蜂蜜校正集的正确判别率均达到93%以上,验证集的正确判别率均达到84%以上。通过比较4种不同的识别算法,发现采用LS-SVM时,对两种掺假情况下校正集和验证集的正确判别率均达到了100%,表明基于近红外光谱的蜂蜜掺假快速准确识别是可行的。
Bibliography:Tu Zhenhua,Zhu Dazhou,Ji Baoping,Chen Hongqian,Qing Zhaoshen（1.College of Food Science and Nutritional Engineering,China Agricultural University,Beijing 100083,China;2.China Food Industry Promotion Center,Beijing 100062,China;3.Nation Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100097,China）
11-2047/S
infrared spectroscopy; algorithms; pattern recognition; honey; adulteration detection
Near infrared spectroscopy combined with pattern recognition methods was used to discriminate the unadulterated and adulterated honey samples.Various crude honey samples from different area in China were collected,and the adulterated honey were prepared according to typical adulteration method,adulteration substance and construction in the market.FT-NIR spectrometer was used to measure the trans-reflectance spectra of honey.The differentiation models for adulteration of honey were constructed by four kinds of pattern recognition methods,including partial least squares discriminate analysis（PLS-DA）
ISSN:1002-6819
DOI:10.3969/j.issn.1002-6819.2011.11.071