近红外光谱结合小波变换-径向基神经网络用于奶粉蛋白质与脂肪含量的测定
基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量快速检测
基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量快速检测近年来，乳制品在人们的饮食中占据了重要的地位，而其中脂肪含量的准确检测对于产品质量的控制至关重要。
传统的脂肪含量检测方法耗时且精度有限，因此，寻找一种快速且准确的检测技术势在必行。
基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量快速检测成为研究的热点。
近红外光谱技术是一种通过测量物质在近红外光波段的吸收光谱来分析和鉴定其成分的方法。
这种技术在乳制品脂肪含量检测中的应用已经取得了一定的成果。
近红外光谱技术具有无损、快速、简便的特点，使得乳制品生产过程中的脂肪含量检测成为可能。
首先，近红外光谱技术利用物质对不同波长的光的吸收特性进行分析。
乳制品中的脂肪分子具有特定的吸收光谱，通过测量样品在不同波长下的反射或透射光强，可以得到样品的吸收谱。
根据吸收谱中的特征峰，结合相关的定量模型，可以准确地计算出样品中的脂肪含量。
其次，近红外光谱技术的快速检测是其优势之一。
传统的脂肪含量检测方法通常需要耗费大量的时间，包括样品的制备、提取和化学分析等步骤。
而基于近红外光谱技术的检测方法只需在样品表面扫描一次，即可获得样品的吸收谱，从而快速得到脂肪含量的结果。
这样的高效性使得生产线上的实时监测成为可能，为乳制品企业提供了更好的生产控制手段。
此外，近红外光谱技术还具有样品无损、操作简便等优点。
传统的脂肪含量检测方法可能需要对样品进行破坏性处理或化学分析，而近红外光谱技术可以在不破坏或污染样品的情况下进行检测。
样品可以直接放置在测量设备上进行检测，无需复杂的前处理步骤，操作简单方便。
然而，基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量检测也面临一些挑战。
首先，近红外光谱技术的应用需要建立合适的定量模型。
这需要大量的样本收集和光谱数据分析，以建立与脂肪含量相关的定量模型，并对模型进行验证和修正。
此外，样品的多样性和变异性也会对定量模型的准确性产生一定的影响，因此，针对不同类型的乳制品，需要针对性地建立定量模型，进一步提高检测精确度。
近红外光谱在乳品检测中的应用研究进展
近红外光谱在乳品检测中的应用研究进展摘要：近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术，越来越广泛地应用在物品的定性和定量检测中。
本文以奶制品质量检测为切入点，阐述了近红外光谱技术的基本原理，检测步骤，介绍了国内外近红外光谱分析技术在奶制品质量检测方面应用的最新研究进展，对目前研究存在的问题进行了分析，对今后进一步的研究进行了展望并提出了一些建议。
关键词近红外光谱技术奶制品1 引言鲜奶及奶制品作为一种与人民生活息息相关的营养品，含有蛋白质、乳糖、脂肪、维生素、矿物质等100多种人体所需的营养元素，其营养价值完善，是最接近于人奶的天然食品，已成为居民生活中不可缺少的日常食品之一。
由于鲜奶和奶制品在人们日常饮食中占据着越来越重要的地位，它的安全性直接影响到人们的身体健康。
因此，对乳制品进行有效的质量检测和控制也就至关重要。
传统的奶制品质量检测主要是使用一些化学分析方法，其结果准确，但过程耗时，费力，一般需要试剂，对样本具有破坏性。
此外，由于各种掺假现象的层出不穷，传统化学方法的应对显迟缓和繁琐。
著名的“三聚氰胺”事件，就是钻了传统的“凯氏定氮法”的空子。
对于一些成分复杂的化学添加剂，往往需要多种化学方法综合辨别。
其前处理复杂，耗时长，成本高，同时也不适用于现场及在线分析。
近红外光谱分析技术是近十多年来新兴的一种分析技术，随着近红外光谱仪器硬件技术的不断完善以及化学计量学软件的发展，近红外光谱分析的应用急剧扩展，广泛应用于农产品，饲料，饮料，药物，烟草和石油化工领域。
与传统方法相比，近红外光谱分析技术具有测量速度快，操作方便，不破坏样品，不用前处理试剂等特点，非常适合于现场分析和在线检测。
在线检测能够保证生产过程的全程质量监控，现场检测有利于及时发现质量问题，控制问题产品的扩散，对奶制品质量控制有着重大的意义。
2近红外光谱技术的基本原理及特点近红外光谱指的是波长在780~2526nm范围内的电磁波, 波数范围为3500~13000 cm- 1, 从波长上可以分为短波近红外( 780 ~1100 nm ) 和长波近红外( 1100 ~ 2526nm) 。
近红外光谱技术快速检测婴配乳粉GOS和FOS含量
Journal of Nuclear Agricultural Sciences 2023，37（12）：2424~2433［24］Yao X， Zhang S F， Qian L W， Du M. Dendrimer-assisted boronate affinity cellulose foams for the efficient and selective separation ofglycoproteins［J］. Carbohydrate Polymers， 2021， 265（1）： 118082［25］Wang P X， Cai Z Z， Li J G， Zu B Y， Dou X C. Dimension confinement effect boosted ultrasensitive colorimetric signal concentrating［J］.Advanced Optical Materials， 2020， 8（16）： 2000524［26］Wang F Y，Zhang X B，Huangfu C X，Zhi X，Wang Y，Feng L.Novel paraquat detection strategy enabled by carboxylatopillar ［5］arene confined in nanochannels on a paper-based sensor［J］.Analytical Chemistry， 2022， 94（51）： 18059-18066［27］赖姝毓，王鼎南，宋健，张宜明，庞林江，柴婷婷. 基于纳米复合材料直读显色检测养殖水中的孔雀石绿［J］. 核农学报， 2020，34（8）： 1746-1753［28］Wu Y，Sun Y F，Xiao F B，Wu Z Y，Yu R Q. Sensitive inkjet printing paper-based colormetric strips for acetylcholinesterase inhibitorswith indoxyl acetate substrate［J］. Talanta， 2017， 162： 174-179［29］Fan H， Wang C Z， Wei Y M. Synthesis and application of boronic acid‑functionalized magnetic adsorbent for sensitive analysis ofsalbutamol residues in pig tissues［J］. Biomedical Chromatography，2015， 29（12）： 1834-1841［30］贺茂芳，秦蓓，张博，胡娅琪，唐一梅，周慧. 苯硼酸功能化纳米金的合成及其对沙丁胺醇的可视化检测［J］. 化工科技， 2020，28（5）： 1-5， 15［31］Qin X X， Zhang Z， Shao H J， Zhang R G， Chen L X， Yang X B.Boronate affinity material-based sensors for recognition and detectionof glycoproteins［J］. Analyst， 2020， 145（23）： 7511-7527［32］Li H Y， He H， Liu Z. Recent progress and application of boronate affinity materials in bioanalysis［J］. TrAC Trends in AnalyticalChemistry， 2021， 140： 116271［33］王双寿，卢小媚，程婕，葛琼琼. 硼亲和可控定向表面分子印迹技术研究进展［J］. 科学通报， 2019， 64（13）： 1340-1351［34］Bie Z J， Chen Y， Ye J， Wang S S， Liu Z. Boronate-affinity glycan-oriented surface imprinting： A new strategy to mimic lectins for therecognition of an intact glycoprotein and its characteristic fragments［J］.Angewandte Chemie International Edition， 2015， 54（35）： 10211-10215［35］汪明明. 苯硼酸吸附剂的构建及其在高纯度乳果糖制备中的应用［D］. 无锡：江南大学， 2021［36］Song J， He K Y， Xing B C， Pei Y， Wang D N， Li S Y， Li J， Huan W W，Zang Y M，Hammock B. Rapid measurement of residualkanamycin using highly specific biomimetic recognition paper-based chip［J］. Analytical Chemistry， 2022， 94（50）： 17567-17576Selective Adsorption of Salbutamol on Paper-Based Molecularly Imprinted Membranes Based on Boron-Affinity StrategyZHOU Ying1WANG Dingnan1， 2WANG Yang2YE Sudan3WANG Donghui2WU Bin1，*ZHANG Yiming1，*（1College of Food and Health， Zhejiang A&F University， Hangzhou， Zhejiang 311300；2Institute of Zhejiang Aquatic Product Technology，Hangzhou， Zhejiang 310023；3Zhejiang Institute of Economics and Trade， Hangzhou， Zhejiang 310018）Abstract：To develop methods for the selective separation and enrichment of salbutamol （SAL） from complex matrices of animal-derived foods， FSM-BA@MIP was successfully prepared with silica-modified filter paper as the substrate based on the boron-affinity and directed surface imprinting strategy. Technologies including scanning electron microscope （SEM）， X-ray diffraction （XRD）， Fourier infrared transform spectroscopy （FTIR） and Thermogravimetric （TG）were adopted to characterize and analyze the FSM-BA@MIP，and systematically examine its adsorption properties. The results indicate that the constructed FSM-BA@MIP was highly selective for SAL due to the boron-affinity directed surface imprinting mechanism，with a theoretical maximum adsorption capacity of 246.31 mg·g-1and an imprinting factor of 3.2.The adsorption process is largely chemisorption and in accordance with the pseudo-second order kinetic model.The adsorption isotherm conforms to the Freundlich model， and is accompanied by multilayer adsorption. The results of regeneration tests showed that FSM-BA@MIP could still maintain relatively good adsorption performance after recycled 5 times. The actual samples were analyzed， which indicated that recoveries ranged from 65.7% to 85.9% ［average RSD（relative standard deviation）8.7%］ and the maximum enrichment multiple was 87. This study provides reference for new materials and strategies for selective separation and enrichment of veterinary drug residues in food. Keywords：boron-affinity， metal-organic frameworks， molecularly imprinted polymers， adsorption， salbutamol2433核农学报2023，37（12）：2434~2442Journal of Nuclear Agricultural Sciences近红外光谱技术快速检测婴配乳粉GOS和FOS含量刘少莉1雷霆1刘术明2， *郝东海2崔丽琴2王一涵3何光华1， *（1浙江科技学院生物与化学工程学院，浙江杭州310023；2黑龙江贝因美乳业有限公司，黑龙江安达151400；3哈尔滨商业大学经济学院，黑龙江哈尔滨150006）摘要：为实现婴幼儿配方乳粉中低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）的快速检测，本研究分别采用标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、归一化（Nor）和Savitzky-Golay平滑（SG）4种方法对获取的乳粉原始光谱进行预处理，再使用变量空间迭代收缩算法（VISSA）和竞争自适应重加权采样算法（CARS）提取具有代表性的特征波长，并建立线性偏最小二乘回归（PLSR）模型和非线性支持向量回归（SVR）模型对婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）含量进行预测。
快速检测牛奶成分的近红外光谱测量方法及系统研究
快速检测牛奶成分的近红外光谱测量方法及系统研究一、综述近年来，随着社会的发展和科技的进步，食品安全问题日益受到重视。
牛奶作为一种营养丰富的食品，其成分检测具有非常重要的意义。
快速、准确、无损的检测方法对于保证牛奶质量与安全具有重要价值。
近红外光谱技术作为一种高效的分析手段，已广泛应用于农业、食品、医药等领域。
本文将对近年来快速检测牛奶成分的近红外光谱测量方法及系统进行研究，阐述其原理、方法、装置特点及在牛奶成分检测中的应用，并对其发展趋势进行展望。
近红外光谱技术是一种基于分子振动和旋转吸收特定波长红外光的光谱分析方法。
近红外光谱测量具有操作简便、分析速度快、无需复杂样品前处理等优点，使其成为一种颇具潜力的牛奶成分检测方法。
快速检测牛奶成分的近红外光谱测量方法主要包括传输法、反射法和漫反射法等。
传输法主要适用于液体和半固体试样的测量，其优点是试样不接触仪器，无污染；反射法则可以对固体和液体试样进行无损检测，但易受光的散射和反射影响；漫反射法则可以获得较好的仪器信噪比，但需严格控制实验条件，避免光的干扰作用。
在快速检测牛奶成分的近红外光谱测量方法研究中，主要涉及到牛奶中主要成分如脂肪、蛋白质、乳糖等的检测。
脂肪含量的检测常采用近红外光谱技术结合标准曲线法或主成分回归法进行定量分析。
蛋白质含量的检测一般采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法或主成分回归法进行定量分析。
乳糖含量的检测常用近红外光谱技术结合独立成分分析、主成分回归法等进行定量分析。
一些新型的近红外光谱技术在牛奶成分检测方面也得到了广泛应用，如机器学习算法、人工神经网络、小波变换及图像处理技术等，这些技术为牛奶成分检测提供了更加高效、准确的手段。
在快速检测牛奶成分的近红外光谱测量方法及系统的构建方面，主要包括以下几个方面的研究：一是光源的选择和光源控制系统的设计；二是光谱仪器的选择和调试以及数据采集和处理方法的研究。
不同类型的源具有不同的特点和应用范围，因此在具体应用中需根据牛奶成分检测的具体需求来选择合适的源。
近红外光谱技术结合人工神经网络鉴别生鲜奶和蛋白掺假奶
67近红外光谱技术结合人工神经网络鉴别生鲜奶和蛋白掺假奶李亮，王雷鸣，丁武*西北农林科技大学食品科学与工程学院 (杨凌 712100)摘要以牛奶和分别掺有羊奶、豆浆的掺假奶为原料，利用近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据，应用主成分分析结合人工神经网络技术对试验数据进行多元统计分析，研究鉴别原料乳蛋白掺假的可行性。
分析结果表明：应用主成分分析法，得到能反映牛奶99.32%光谱信息的6个主成分。
由这6个主成分得到的得分图，可以区分掺羊奶和豆浆的牛奶，但不能完全区分生鲜奶；选用人工神经网络进行进一步信息提取与种类判别，将6个主成分作为人工神经网络的输入，对应的牛奶种类作为输出，建立了一个三层BP神经网络模型，模型对建模集84个样本的鉴别率为96.23%,，对预测集21个样本的鉴别率为95.24%。
说明该方法能快速无损地鉴别原料乳中的蛋白掺假。
关键词近红外；生鲜奶；掺假牛奶；主成分分析(PCA)；人工神经网络(ANN)Study on Discrimination of Raw Milk and Milk Adulterated Foreign Protein Based on Near-infrared Spectroscopy and Artif Icial Neural Net Work ModelLi Liang，Wang Lei-ming，Ding Wu *College of Food Science and Engineering, Northwest Agriculture and Forestry University （Yangling 712100）Abstract In order to fi nd out a fast measure method of adulterated milk based on near infrared spectroscopy ，raw milk and milk adulterated with goat milk and soybean milk were collected respectively. Using near-infrared spectroscopy to scan the samples and get the spectrum data. Then all data were analyzed by principal component analysis and arti fi cial neural network. Results show that the accumulative reliabilities of the fi rst six components was more than 99.32%. According to the fi rst six components, the authors could distinguish milk adulterated with goat milk and soybean milk, but could not deal with all of raw milk. So the authors chose ANN-BP as further research method. The fi rst six components were then applied as ANN-BP inputs and the values of the type of milk were applied as the outputs. A three-layer back propagation neural network model was developed for classi fi cation. Finally, the result indicated the distinguishing rate of 84 calibration samples is 96.23% and the distinguishing rate of 21 unknown test samples is 95.24%. All of these suggested that near infrared spectroscopy has good potential to qualitative detect adulterated milk rapidly and nondestructively.Keywords near infrared spectroscopy ；raw milk ；adulterated milk ；principal component analysis(PCA)；arti fi cial neural network(ANN)*通讯作者 基金项目：公益性行业（农业）科研专项经费项目（3-45）生鲜奶作为奶制品生产的基本原料，其质量控制在生产管理中是至关重要的环节。
近红外漫反射光谱法快速测定婴幼儿奶粉中脂肪和蛋白质含量运用论文
近红外漫反射光谱法快速测定婴幼儿奶粉中脂肪和蛋白质含量的研究与运用摘要：文章通过研究采用近红外漫反射光谱和偏最小二乘法分析婴幼儿奶粉中脂肪和蛋白质的含量，探寻一种快速、方便的检测方法，便于生产过程的在线监测和基层稽查人员的现场监控。
关键词：近红外漫反射光谱检测方法研究与应用1.前言婴幼儿奶粉是为了满足婴幼儿的营养需要，在普通奶粉的基础上参照人母乳成分及婴幼儿正常发育的营养需要调配而成的奶制品，因此也称配方奶粉或母乳化奶粉。
奶粉的化学成分很复杂，其中脂肪和蛋白质是生命活动的基础物质，也是构成人体新生组织，维持人体健康的重要成分，其含量高低和质量如何将直接影响婴幼儿身体的正常发育，严重的还会危及生命安全。
因此，建立简单、快速的奶粉成分的分析和监测方法对于杜绝市场上出现的劣质奶粉具有重要意义，是乳品产业中不可缺少的环节。
但是传统的化学分析方法的效率已经明显滞后。
国家标准中测定奶粉中脂肪的方法为基准法，测定奶粉中蛋白质的方法为半微量凯氏定氮法，这些方法步骤繁琐，消耗大量试剂，耗费时间长。
2.实验方法2.1样品种类及来源样品68批婴幼儿配方奶粉，来自18个不同的厂家，分别是：雀巢7批、南山8批、圣元5批、多美滋4批、三元5批、安婴宝1批、贝因美2批、飞鹤1批、雅士利8批、万达山6批、秦俑1批、伊利6批、南仔2批、贝贝2批、摇蓝3批、施恩2批、蒙牛4批、美素乐1批。
均为全国抽检样品。
2.2基础数据的测定2.2.1奶粉中脂肪的含量测定。
婴幼儿奶粉中脂肪的含量是以罗兹—哥特里重量分析法（基准法）测定值作为理论值。
方法详见国家标准gb/t5413.3-1997（中华人民共和国国家标准—婴幼儿配方食品和乳粉脂肪的测定），得到116批奶粉中脂肪含量分布情况数据表。
2.2.2奶粉中蛋白质的含量测定。
婴幼儿奶粉中蛋白质的含量是以半微量凯氏定氮法测定值作为理论值。
方法详见国家标准gb/t5413.1-1977（中华人民共和国国家标准—婴幼儿配方食品和乳粉蛋白质的测定），得到116批奶粉中蛋质含量分布情况数据表。
采用近红外光谱技术检测牛奶中脂肪_蛋白质及乳糖含量
6 权和 ; yj = W i<ji + bj 。式中 , W i 为输出层与隐层 i =1
之间的权值 ; bj 为输出层域值 。上述参数的确定方法 为 1) 隐层参数的确定 。 ①高斯函数的个数 M :令 M 初始值为 1 , 然后利用校正集样品确定网络的权 值 (确定校正模型) ,再用此模型预测预测集样品的浓 度 ,计算预测标准残差 ;使 M 加 1 重复以上步骤直到 预测标准残差不再下降 , 则此时的 M 为最终隐层高 斯函数的个数 。采用这种逐步增长法通过训练网络 来确定 M 值可以防止过拟合 。 ②高斯函数的中心 位置 ti 及均方差σ:随机选取 RB FN 中心 ,采用直接 计算法在输入样本矩阵 X 中随机选取 M 列向量作 为隐层高斯函数的 ti , i = 1 , 2 , …, M ; 其 ti 的最大距 离为 dm ,则高斯函数 σ= dm/ 2 M 。 2) 隐层和输出层之间的连接权的确定 。中心确 定后 ,隐层和输出层之间的连接权值可根据高斯函数
Abstract : Principle of compo sitional analysis of fat ,protein and lacto se in raw milk by using near2infrared (NIR) diffusing sp ectro scopy (1 100～1 700 nm) wa s explored. A p artial lea st square s ( PL S) regre ssion model between the sp ectro scopy and constituents content wa s pre sented for raw milk sample s without ho2 mogenization , and the predictive rep eatability wa s also re searched. Furthermore , a nonlinear calibration model of radial ba sis function networks(RBFN) for prediction of princip al compo sition of te sted milk sample s wa s studied and contra sted to PL S model on predictive accuracy ,and related pro blems to ensure the predic2 tive accuracy of PL S calibration model were also explored. Key words :near2infrared (NIR) sp ectro scopy ; calibration model ; sp ectral analysis
GA-PLS结合PC-ANN算法提高奶粉蛋白质模型精度
GA-PLS结合PC-ANN算法提高奶粉蛋白质模型精度孙谦;王加华;韩东海【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2009(029)007【摘要】提出一种偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)结合用于近红外光谱(NIRS)的分析方法,以提高奶粉蛋白质模型的预测精度.首先采用基于遗传算法的波长选择法(RS-GA)优化光谱数据,建立GAPLS模型预测奶粉蛋白线性部分;然后在RS-GA法选择的波段上进行主成分分析(PCA),以主成分的得分矩阵作为ANN模型输入层,以GA-PLS预测值与真实值之差作为输出层,建立PC-ANN模型预测其非线性部分.最终预测结果为两个模型预测值之和,以模型的预测标准偏差(RMSEP)作为评价指标,以便考察新方法的有效性.同时建立线性的全谱模型(Fr-PLS),其Fr-PLS、GA-PLS和GA-PLS+PC-ANN模型的RMSEP分别为0.511,0.440和0.235.结果表明:考虑奶粉蛋白含量近红外模型的非线性部分,可以显著提高模型的预测精度,该方法也可为其它复杂体系模型精度的提高提供借鉴.【总页数】4页(P1818-1821)【作者】孙谦;王加华;韩东海【作者单位】中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京,100083;中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京,100083;中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】O657.3【相关文献】1.利用数据融合算法提高雷达面雨量监测精度 [J], 牛睿平;刘筠;王娟;龙彦伶;;2.利用数据融合算法提高雷达面雨量监测精度 [J], 牛睿平;刘筠;王娟;龙彦伶3.采用遗传算法提高神经网络模型辨识的精度 [J], 丛爽4.近红外光谱结合小波变换-径向基神经网络用于奶粉蛋白质与脂肪含量的测定 [J], 单杨;朱向荣;许青松;梁逸曾5.欧盟修订婴儿配方奶粉和较大婴儿配方奶粉的蛋白质要求 [J], 无因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
近红外光谱法检测婴幼儿营养米粉蛋白质含量
近红外光谱法检测婴幼儿营养米粉蛋白质含量于清丽;石磊;耿响;刘秀红【摘要】以160个婴幼儿营养米粉为样品,应用近红外光谱技术和偏最小二乘法建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外模型.比较了2、3、4、5、6、7、8 mm不同装样厚度(即光程)下样品近红外光谱的稳定性,通过样品光谱在不同波数下的标准差选定了5 mm为最佳的装样厚度;比较了变量标准化、导数、多元散射校正和9点平滑预处理方法对模型建立的影响,根据模型的相关系数和均方根误差确定了最佳的预处理方法,为变量标准化、一阶导数和9点平滑,预处理后的光谱数据结合国标方法测定的蛋白质含量建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外定量分析模型,定标集和验证集相关系数分别为0.9856、0.9841,均方根误差分别为0.2431％、0.2456％,对已建立的近红外光谱定量分析模型进行了外部样品验证,预测准确度达到96％,验证结果证明了近红外检测技术与国标方法一致性较好,速度快且不需要样品前处理,在婴幼儿营养米粉蛋白质含量分析中具有广泛的应用价值.【期刊名称】《食品工业科技》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】5页(P237-240,251)【关键词】近红外;婴幼儿营养米粉;蛋白质【作者】于清丽;石磊;耿响;刘秀红【作者单位】江西出入境检验检疫局综合技术中心,江西南昌330038;江西省红外光谱应用工程技术研究中心,江西南昌330038;江西出入境检验检疫局综合技术中心,江西南昌330038;江西省红外光谱应用工程技术研究中心,江西南昌330038;江西出入境检验检疫局综合技术中心,江西南昌330038;江西省红外光谱应用工程技术研究中心,江西南昌330038;江西出入境检验检疫局综合技术中心,江西南昌330038;江西省红外光谱应用工程技术研究中心,江西南昌330038【正文语种】中文【中图分类】TS207.3婴幼儿营养米粉指的是以大米为主要原料,同时加入维生素、营养强化剂、矿物质等其他辅料,经加工制成的粉状产品,适用于婴幼儿食用,营养成分能满足婴幼儿的部分营养需要[1-2],是母乳或婴幼儿配方食品不能满足婴幼儿营养以及婴幼儿断奶期间,为婴幼儿补充营养的辅助食品。
近红外光谱技术测定苜蓿蛋白质含量的研究
近红外光谱技术测定苜蓿蛋白质含量的研究纳嵘;胡波;史蓓【摘要】采用近红外光谱分析技术,结合改进最小二乘回归法(MPLS),以63个不同来源的苜蓿饲料为样品,建立苜蓿蛋白质含量分析预测模型.结果显示:预测模型的内部交叉验证标准误差(SECV)为0.4335,交叉验证相关系数(1-VR)为0.9201,外部验证的预测标准误差(SEP)为0.2640,表明近红外光谱分析技术可以准确检测苜蓿中蛋白质的含量.【期刊名称】《畜牧与饲料科学》【年(卷),期】2018(039)008【总页数】4页(P31-34)【关键词】近红外光谱技术;苜蓿;蛋白质【作者】纳嵘;胡波;史蓓【作者单位】宁夏职业技术学院生命科学技术系,宁夏银川 750021;宁夏大北农科技实业有限公司,宁夏银川 750200;宁夏大北农科技实业有限公司,宁夏银川750200【正文语种】中文【中图分类】S816.2;S818.9优质牧草是草畜产业健康发展的重要保障，作为牧草产业发展首选的牧草之一，苜蓿是世界上栽培面积最广的牧草，素有“牧草之王”的美誉。
苜蓿茎叶中含有丰富的蛋白质、粗纤维、矿物质、维生素和多种氨基酸等营养成分，是优质的粗饲料，同时也是精饲料的良好替代品和配合饲料的原料［1-2］。
苜蓿众多营养成分中，蛋白质含量是衡量苜蓿营养价值的一个核心指标。
近年来，国家对饲料营养成分分析及动物营养的工作十分重视，目前在国内已建立了饲料营养成分的数据库。
但由于饲料来源途径多样，原料采购标准难以实行，而常规分析方法耗时长、操作复杂、重复性差，已不适应畜牧业精细化、科学化发展的需要［3］。
近红外光谱分析是主要用于有机物质定性和定量分析的一种分析技术，是国内外发展较快的一种新型定性、定量分析技术。
通过各类饲料定标曲线，可以检测从原料到成品饲料中的水分、淀粉、脂肪、蛋白、纤维、氨基酸、钙、磷、盐分等指标。
其具有一次分析项目多，分析快速准确（分析时间<1 min），无需样品前处理（化学处理），减少和降低化学试剂对环境的污染，且具有不破坏样品无损分析的特点，从而满足用户快速、准确的饲料检测需求［4-7］。
近红外光谱分析技术快速检测奶粉中蛋白质、脂肪的应用研究的开题报告
近红外光谱分析技术快速检测奶粉中蛋白质、脂肪的应用研究的开题报告一、选题背景及研究意义奶粉作为婴幼儿的主要食品之一，其营养成分的含量对于婴幼儿的生长发育非常重要。
其中，蛋白质和脂肪是影响奶粉质量和营养价值的重要指标。
传统的检测方法需要使用化学试剂，操作繁琐，费时费力，而且容易引起误差。
近年来，近红外光谱分析技术被广泛应用于农产品、食品等领域的质量检测，其具有快速、非破坏性、准确性高等特点，可以有效地检测奶粉中的蛋白质和脂肪含量。
因此，本课题旨在探究近红外光谱分析技术在奶粉中蛋白质和脂肪含量检测方面的应用，研究其检测准确性和稳定性，为奶粉的质量检测提供参考依据。
二、研究内容及方法（1）研究内容本研究主要针对奶粉中蛋白质和脂肪含量的检测方法进行研究，包括以下几个方面：1. 收集不同品牌、不同批次的奶粉样品，并进行分析。
2. 利用近红外光谱技术对奶粉样品中的蛋白质和脂肪进行检测。
3. 对比传统化学检测法和近红外光谱技术的准确性。
（2）研究方法1. 样品采集和制备：收集不同品牌、不同批次的奶粉样品，并进行基础样品制备，样品采集保证样品来源的可靠性和实验的可重复性。
2. 仪器使用和数据处理：采用近红外光谱仪进行蛋白质和脂肪的检测，并对获得的原始数据进行处理和分析，以求得最优的检测效果。
3. 数据处理和分析：通过对采集到的数据进行处理和分析，比较传统化学检测法和近红外光谱技术的准确性和稳定性，了解其检测方法的可行性。
三、预期结果及意义通过本研究，可以比较传统化学检测法和近红外光谱技术的优劣，分析近红外光谱分析技术在奶粉中蛋白质和脂肪含量检测中的应用价值。
同时，本研究对奶粉的质检鉴定和政府部门的监管工作提供技术参考和信息支持，具有一定的社会和经济价值。
近红外法测定豆浆蛋白质、脂肪和可溶性固形物含量
近红外法测定豆浆蛋白质、脂肪和可溶性固形物含量邱燕燕;孙娟娟;魏肖鹏;栾广忠;张玉静;胡亚云;辰巳英三【期刊名称】《中国粮油学报》【年(卷),期】2015(000)010【摘要】利用傅里叶变换近红外光谱仪采用积分球漫反射方式对60个豆浆样品进行光谱的采集，结合常规分析结果分别建立了3种成分的近红外校正模型。
结果表明：豆浆蛋白质、脂肪及可溶性固形物光谱分别经过消除常数偏移量、一阶导数和矢量归一化（SNV）预处理后建模效果最好。
蛋白质、脂肪和可溶性固形物含量的校正模型决定系数（R2）分别为：0．9664、0．9500和0．9507，交叉验证均方根差（RMSECV）依次为0．0769、0．0874和0．316；对模型进行外部验证，验证集化学值和模型预测值之间差异不显著，说明模型可以用于豆浆中蛋白质、脂肪和可溶性固形物含量的检测。
【总页数】5页(P123-126,146)【作者】邱燕燕;孙娟娟;魏肖鹏;栾广忠;张玉静;胡亚云;辰巳英三【作者单位】西北农林科技大学食品学院，杨凌 712100;西北农林科技大学食品学院，杨凌 712100;西北农林科技大学食品学院，杨凌 712100;西北农林科技大学食品学院，杨凌 712100; 陕西省农产品加工工程技术研究中心，杨凌 712100;西北农林科技大学食品学院，杨凌 712100;西北农林科技大学食品学院，杨凌712100;日本国际农林水产业研究中心，日本筑波 305 -8686【正文语种】中文【中图分类】TS207.3【相关文献】1.运用近红外高光谱成像技术检测羊肉脂肪及蛋白质含量 [J], 范泽华;姚江河;陈杰2.乳粉中蛋白质和脂肪近红外测定模型研究 [J], 杨福臣;孙兆远;孙芝杨3.大米蛋白质、脂肪、总糖、水分近红外检测模型研究 [J], 李路;黄汉英;赵思明;胡月来;杨素仙4.基于支持向量回归的驴肉脂肪和蛋白质近红外检测模型优化 [J], 牛晓颖;邵利敏;焦慎江;李晓灿;赵志磊5.奇亚籽水分、脂肪、蛋白质和灰分的近红外光谱快速检测模型优化 [J], 彭彬倩;庞月红;沈晓芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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近 红 外 光 谱 结 合 小 波 变 换 ． 向基 神 经 网络 径 用 于 奶 粉 蛋 白质 与 脂 肪 含 量 的 测 定
单 ， 杨 朱向 荣， 许青松。 ， 梁逸曾
（． １ 中南 大 学 化 学 化工 学 院 ， 南 湖 长沙 ４０ ８ ；． 南 省 食 品 测试 分 析 中心 ， 南 １０ ３ ２ 湖 湖 长沙 ４０ ８ ） １０ ３ 长沙 ４０２ ； １１５ ３ 中南 大学 数 学 科 学 与 计算 技 术 学 院 ， 南 ． 湖
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第２ 第２ ９卷 期
２１ ０ ０年 ４月
红 外 与 毫 米 波 学 报
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Ｖｏ ．２ １ ９，Ｎ ． ｏ２ Ａ ｒ ，０ ０ ｐ ｌ２ １ ｉ
文 章编 号 ：０ １— ０４ ２ １ ） ２ １８— ５ １０ ９ １ （０ ０ ０ —０２ ０
关 键 词 ： 红 外 光谱 ； 粉 ； 向基 神经 网络 ； 波 变 换 ； ｅｎｒ—ｔ ｅ法 近 奶 径 小 Ｋ ｒａｄＳ ｎ ｏ 文 献 标 识码 ： Ａ 中 图分 类 号 ：６ ７ ３ ０ ５ ．３
ＤＥＴＥＲＭ Ｉ ＮＧ ＮＩ ＴＨＥ ＣｏＮＴＥＮＴＳ ｏＦ ＦＡＴ ＡＮＤ ＰＲｏ ＴＥＩ Ｉ Ｎ Ｎ
摘 要 ： 用 近 红 外 光谱 分 析 技 术 结合 化 学 计 量 学 方 法 ， 立 了奶 粉 脂 肪 和 蛋 白质 含 量 测 定 的 化 学 计 量 学 建 模 新 方 应 建 法． 先采 用 Ｋ ｒａｄＳｏｅ法 对校 正 集 样 本和 预 测 集 样 本进 行 分 类 ， 后 利 用 小 波 变 换 滤 波 技 术 对样 品的 近 红 外 首 ｅｎｒ—ｔｎ 然 光 谱 进 行压 缩 去 噪 处 理 ， 合 滤 波后 重构 光 谱 信 号建 立 脂 肪 和 蛋 白质 的径 向 基 神 经 网络 回 归模 型 ， 分 别 对 径 向 结 并 基 网络 的扩 散 常 数 ｓｒａ 及 小 波 变换 中的 小 波基 与压 缩尺 度 三个 参 数 进 行 了详 细 的讨 论 ． 肪 模 型 在 小 波 基 为 ｐｅｄ值 脂 ｄ２及 小 波尺 度 为 ４ ｓｒａ 为 ３５时 的预 测 模 型 精 度 最 好 ； 白质 模 型 在 小 波 基 为 ｄ８及 小 波尺 度 为 ４ ｓｒａ ｂ 、ｐｅｄ值 ． 蛋 ｂ 、ｐｅｄ 值 为 ６时 ， 预测 模 型 精度 最好 ． 建 立 的脂肪 和 蛋 白质 校 正 模 型 的预 测 集 相 关 系 数 （ 。 分 别 为 ０ ９０和 ０ ９ ４ 预 所 月） ．９ ．９ ， 测 均 方根 误 差 分 别 为 ００ ７与 ０ ０４ 预 测 结 果 表 明 ， Ｂ 网络 结合 小 波 变 换进 行建 模 预 测 ， 型 简 单 、 ．０ ．０ ． ＲＦ 模 稳健 且 精度 较好 ， 方 法适 合 奶 粉脂 肪 和 蛋 白质 含 量 的快 速 、 损 测 定 ． 该 无