基于近红外光谱技术的老陈醋品质分析

被引：9

作者：

陆辉山

吴远远

刘修林

机构：

[1] 中北大学机械与动力工程学院

来源：

中国调味品 | 2017年 / 42卷 / 05期

关键词：

近红外光谱技术; 可溶性固形物含量(SSC); pH值; 预处理; BP神经网络; 偏最小二乘法(PLS);

D O I：

暂无

中图分类号：

O657.33 [红外光谱分析法]; TS264.22 [];

学科分类号：

070302 [分析化学];

摘要：

为得到稳定、精确的老陈醋品质光谱模型,采用近红外光谱分析技术结合反向传播神经网络(BP-ANN),分别对不同醋龄的两种山西老陈醋中可溶性固形物含量(SSC)及pH值进行定量分析。对经过标准归一化(SNV)与25点平滑相结合处理后的光谱进行主成分分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数作为BP神经网络的输入变量建立模型,并与偏最小二乘法(PLS)模型进行比较。结果表明:BP-ANN建立的老陈醋SSC和pH值定量分析模型最优,其SSC和pH值的模型相关系数(R)分别为0.9999和0.9997,校正集均方根误差(RMSEC)分别为0.0128和0.0045,预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.0118和0.0088。采用近红外光谱技术结合反向传播神经网络(BP-ANN)对不同醋龄、不同品牌的老陈醋品质分析建模是可行的。

引用

页码：103 / 106

页数：4

共 13 条

[1]

近红外光谱在老陈醋定量与定性分析中的应用研究 [D].

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中北大学,

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