本文主要研究内容
作者胡军,刘燕德,孙旭东,欧阳爱国,蔡会周,刘洪量（2019）在《基于LS-SVM和THz光谱技术的面粉中苯甲酸检测研究》一文中研究指出：面粉(小麦粉)是中国北方大部分地区的主食,苯甲酸是重要的酸型食品防腐剂,为了便于食品长期保存,往往会添加苯甲酸以便延长食品保存时间。但食用添加苯甲酸过量的小麦粉会对身体健康产生严重危害。太赫兹技术是一种新兴的检测技术,由于处于特殊的0.1～10 THz的太赫兹频段,在食品安全检测方面体现出了很强的应用潜力。主要致力于探索太赫兹光谱技术检测苯甲酸的合理性、可行性,利用太赫兹时域光谱技术对面粉中的食品添加剂苯甲酸进行实验研究。实验获取了面粉和苯甲酸的太赫兹时域光谱和频域光谱,其吸收系数显示苯甲酸的特征吸收峰在1.94 THz波段,面粉的太赫兹吸收系数几乎以一定的斜率增加,说明可以用THz-TDS(Terahertz time domain spectrum)技术对面粉中的苯甲酸进行特征识别。为建立面粉中添加剂苯甲酸的定量检测模型,实验获取了面粉中掺杂不同百分比(质量分数)苯甲酸的太赫兹时域光谱,计算得到吸收系数谱。实验发现吸收峰幅度的变化是与苯甲酸的含量成正比的,苯甲酸含量增加吸收峰幅度变大。首先探索了不同光谱预处理方法对太赫兹光谱的影响,采用如平滑校正、多元散射校正、基线校正和归一化等方法对原始光谱进行校正处理。校正之后,建立相应的PLS (partial least squares)模型以选择最优预处理方法。然后分别建立苯甲酸浓度和太赫兹吸收系数的MLR (multiple linear regression)、 PLS和LS-SVM(partial least squares support vector machines)回归模型,并对比分析不同模型的优劣。将光谱数据归一化后建立的PLS模型更具有优势,预测相关系数R_p为0.979,预测均方根误差RMSEP为1.30%。LS-SVM与PLS和MLR模型相比, LS-SVM模型可以获得更好的建模结果, LS-SVM的预测相关系数R_p为0.987,预测均方根误差RMSEP为1.10%。利用MLR方法仅使用1.946和1.869 THz两个波段点进行建模,建模效果预测相关系数R_p为0.955,预测均方根误差RMSEP为1.90%。通过该研究为面粉中苯甲酸添加剂的无损检测提供了新的解决方案,也为其他类型的添加剂的检测提供了方法指导,对促进面粉行业的健康发展具有重要的意义。
Abstract
mian fen (xiao mai fen )shi zhong guo bei fang da bu fen de ou de zhu shi ,ben jia suan shi chong yao de suan xing shi pin fang fu ji ,wei le bian yu shi pin chang ji bao cun ,wang wang hui tian jia ben jia suan yi bian yan chang shi pin bao cun shi jian 。dan shi yong tian jia ben jia suan guo liang de xiao mai fen hui dui shen ti jian kang chan sheng yan chong wei hai 。tai he ci ji shu shi yi chong xin xing de jian ce ji shu ,you yu chu yu te shu de 0.1～10 THzde tai he ci pin duan ,zai shi pin an quan jian ce fang mian ti xian chu le hen jiang de ying yong qian li 。zhu yao zhi li yu tan suo tai he ci guang pu ji shu jian ce ben jia suan de ge li xing 、ke hang xing ,li yong tai he ci shi yu guang pu ji shu dui mian fen zhong de shi pin tian jia ji ben jia suan jin hang shi yan yan jiu 。shi yan huo qu le mian fen he ben jia suan de tai he ci shi yu guang pu he pin yu guang pu ,ji xi shou ji shu xian shi ben jia suan de te zheng xi shou feng zai 1.94 THzbo duan ,mian fen de tai he ci xi shou ji shu ji hu yi yi ding de xie lv zeng jia ,shui ming ke yi yong THz-TDS(Terahertz time domain spectrum)ji shu dui mian fen zhong de ben jia suan jin hang te zheng shi bie 。wei jian li mian fen zhong tian jia ji ben jia suan de ding liang jian ce mo xing ,shi yan huo qu le mian fen zhong can za bu tong bai fen bi (zhi liang fen shu )ben jia suan de tai he ci shi yu guang pu ,ji suan de dao xi shou ji shu pu 。shi yan fa xian xi shou feng fu du de bian hua shi yu ben jia suan de han liang cheng zheng bi de ,ben jia suan han liang zeng jia xi shou feng fu du bian da 。shou xian tan suo le bu tong guang pu yu chu li fang fa dui tai he ci guang pu de ying xiang ,cai yong ru ping hua jiao zheng 、duo yuan san she jiao zheng 、ji xian jiao zheng he gui yi hua deng fang fa dui yuan shi guang pu jin hang jiao zheng chu li 。jiao zheng zhi hou ,jian li xiang ying de PLS (partial least squares)mo xing yi shua ze zui you yu chu li fang fa 。ran hou fen bie jian li ben jia suan nong du he tai he ci xi shou ji shu de MLR (multiple linear regression)、 PLShe LS-SVM(partial least squares support vector machines)hui gui mo xing ,bing dui bi fen xi bu tong mo xing de you lie 。jiang guang pu shu ju gui yi hua hou jian li de PLSmo xing geng ju you you shi ,yu ce xiang guan ji shu R_pwei 0.979,yu ce jun fang gen wu cha RMSEPwei 1.30%。LS-SVMyu PLShe MLRmo xing xiang bi , LS-SVMmo xing ke yi huo de geng hao de jian mo jie guo , LS-SVMde yu ce xiang guan ji shu R_pwei 0.987,yu ce jun fang gen wu cha RMSEPwei 1.10%。li yong MLRfang fa jin shi yong 1.946he 1.869 THzliang ge bo duan dian jin hang jian mo ,jian mo xiao guo yu ce xiang guan ji shu R_pwei 0.955,yu ce jun fang gen wu cha RMSEPwei 1.90%。tong guo gai yan jiu wei mian fen zhong ben jia suan tian jia ji de mo sun jian ce di gong le xin de jie jue fang an ,ye wei ji ta lei xing de tian jia ji de jian ce di gong le fang fa zhi dao ,dui cu jin mian fen hang ye de jian kang fa zhan ju you chong yao de yi yi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自光谱学与光谱分析的胡军,刘燕德,孙旭东,欧阳爱国,蔡会周,刘洪量，发表于刊物光谱学与光谱分析2019年11期论文，是一篇关于面粉论文,太赫兹光谱论文,偏最小二乘支持向量机论文,苯甲酸论文,波段比论文,光谱学与光谱分析2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自光谱学与光谱分析2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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