食品科学 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (4): 256-261.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20190313-160
彭丹,刘亚丽,李林青,毕艳兰
PENG Dan, LIU Yali, LI Linqing, BI Yanlan
摘要: 利用二维相关光谱技术对不同蛋白质含量的光谱数据进行分析,明确蛋白质吸收的灵敏光谱区域;分别考察检测波段、预处理方法和建模方法3 个因素对模型预测结果的影响,在此基础上通过正交试验设计优化乳蛋白近红外检测的建模条件,以避免各因素间的交互作用。结果表明,检测波段、预处理方法和建模方法均对蛋白质模型的预测结果有较大影响,经过分析可知因素主次顺序为建模方法>检测波段>预处理方法,其中标准正态变量变换和多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)能够消除牛乳自身散射作用的干扰,线性的建模方法如主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘法等明显优于非线性的支持向量机建模方法,优化后的建模条件为检测波段1 800~2 300 nm、预处理方法MSC、建模方法PCR,此时蛋白质模型的决定系数(R2)和预测均方根误差分别为0.993、0.106,为后期乳蛋白质含量快速检测设备的开发提供技术支持。
中图分类号: