糖分和水分是蜂蜜中的重要理化指標,其中葡萄糖和果糖約占糖類的80%。蜂蜜樣品在12000～4000cm-1的原始光譜圖見圖4-4。從圖4-4上看出在6851cm-1、5607cm-1、5201cm-1、4782cm-1、4686cm-1和4182cm-1附近有明顯的吸收峰存在。其中6851cm-1是O—H基團...[繼續閱讀]

    將光譜與組分化學值輸入TQV8.0(ThermoNicoletCo.,USA)軟件構建數據集,各組分樣本數如表4-3所示。當因子數(LVs)選擇過小時,擬合不足,信息使用較少;但因子數選擇過多時,過擬合,部分非有用信息置入模型,預測精度降低。采用留一內部交互驗...[繼續閱讀]

    將光譜和蜂蜜組分化學值導入TQV8.0(ThermoNicoletCo.,USA)軟件構建數據集,建立多元線性回歸(MLR)模型?；貧w變量以最小RMSECV值確定,最佳光譜預處理方法、特征變量及模型回歸結果如表4-5所示。建模變量相比全譜(2004個數據點)顯著減少,模...[繼續閱讀]

    葡萄糖和果糖占蜂蜜總量的近70%,在近紅外區間信息豐富,特征比較明顯,采用全譜建模往往帶入一定的非信息變量,同時模型維度大,也較復雜[2～6]。本節采用基于間隔偏最小二乘法(Intervalpartialleastsquaresregression,簡稱iPLS)原理的反向區間...[繼續閱讀]

    人工神經網絡(ANN)的最大優點是具有抗干擾、抗噪聲和強大的非線性轉換能力,是比較理想的非線性定標分析方法。人工神經網絡方法非線性逼近能力強,廣泛用于近紅外定性或定量分析。ANN也存在局限性,如訓練速度慢,易陷入局部極...[繼續閱讀]

    實驗中所用蜂蜜樣本共140個,其中66個純蜂蜜樣本直接來自北京昌平、海淀、平谷、門頭溝等郊區的蜂場,沒有添加任何外來物質以及進行加工。74個假蜂蜜樣本均來自市場抽檢,用碳同位素質譜儀測定,以是否摻C4植物糖為檢測指標判定...[繼續閱讀]

    (一)方法原理用穩定性碳同位素比值分析(SCIRA)法測定。其原理如下:蜂蜜樣品在1000℃純氧中灼燒、氧化,產生的混合氣體過含三氧化二鉻、氧化銅和銀棉的氧化柱,除去鹵化物和硫化物,隨后過600℃的還原柱,氮氧化物被還原成氮氣,并除...[繼續閱讀]

    光譜采集方法同第四章的光譜采集。純蜂蜜和摻假蜜的光譜形狀和主要特征基本一致,很難用肉眼直觀看出二者的差別(如圖5-2)。圖5-2純蜂蜜和摻假蜜原始光譜圖...[繼續閱讀]

    為了減少儀器系統產生的噪音如基線漂移、光散射等,常常需要對NIR光譜數據進行預處理。本章用一些光譜預處理方法優化鑒別模型,如多元散射校正(MSC)、標準正態化(SNV)、一階導數、二階導數等。經預處理后的光譜如圖5-3所示,MSC和...[繼續閱讀]

    (一)距離匹配法(Distancematch,DM)距離匹配判別技術可以用于測定一個未知樣本距離已知樣本的遠近。首先在各類別里,至少選取5個已知樣本去定義一個類別,分別計算各類別的平均光譜和標準殘差光譜。當一個未知樣品光譜導入模型時...[繼續閱讀]