蜂蜜品質(zhì)中近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、分類(lèi)號(hào)：TS201密級(jí)：(秘密、機(jī)密、絕密)學(xué)校代碼：10057研究生學(xué)號(hào)：11808948蜂蜜品質(zhì)中近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)研究StudyonQualityEvaluationforHoneybyNearInfraredSpectroscopyandMidinfraredSpectroscopy工程領(lǐng)域名稱(chēng)：食品工程指導(dǎo)教師姓名：王俊平教授研究生姓名：宋珊申請(qǐng)學(xué)位類(lèi)別：工程碩士論文提交日期：2014年3月論文課題來(lái)源：國(guó)家“863”計(jì)劃項(xiàng)目

2、學(xué)位授予單位：天津科技大學(xué)摘要近幾年來(lái)，近紅外和中紅外光譜技術(shù)因具有綠色環(huán)保、無(wú)損快速、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、化學(xué)、制藥、紡織業(yè)等領(lǐng)域。本課題運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)蜂蜜中果糖和葡萄糖含量進(jìn)行快速檢測(cè)，運(yùn)用近紅外和中紅外光譜技術(shù)對(duì)蜂蜜蜜源進(jìn)行判別分析，運(yùn)用近紅外和中紅外光譜技術(shù)對(duì)蜂蜜中果葡糖漿的摻假進(jìn)行定性和定量分析，建立偏最4乘回歸模型和多種判別分析模型。運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合液體在線探頭建立了蜂蜜中果糖

3、和葡萄糖的偏最小二乘回歸模型。經(jīng)過(guò)優(yōu)化選擇，交互驗(yàn)證決定系數(shù)R2分別為09987和O9716，交互驗(yàn)證?！篎標(biāo)準(zhǔn)差(RMSECV)分別為0246和0544。在對(duì)模型的可靠性檢驗(yàn)中，對(duì)校正集以外的蜂蜜樣品中果糖和葡萄糖的預(yù)測(cè)值和參考值進(jìn)行成對(duì)t檢驗(yàn)，模型預(yù)測(cè)的可靠性和精密度均良好。近紅外光譜技術(shù)與液體在線探頭的結(jié)合實(shí)現(xiàn)了蜂蜜中果糖和葡萄糖含量的同步、在線檢測(cè)。分別用近紅外和中紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)不同植物蜜源的蜂蜜進(jìn)行鑒別分析。

4、選取荊花蜜、槐花蜜、桃花蜜和棗花蜜四種蜂蜜，用貝葉斯判別分析和距離判別分析法進(jìn)行判別分析。運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合液體在線探頭對(duì)四種蜂蜜進(jìn)行判別分析，貝葉斯判別分析和距離判別分析正確率均為100％；中紅外光譜技術(shù)結(jié)合衰減全反射附件對(duì)四種蜂蜜進(jìn)行鑒別分析，貝葉斯判別分析正確率為979％，距離判別分析校正集和預(yù)測(cè)集正確率分別為9792％和9375％。通過(guò)兩種技術(shù)對(duì)蜂蜜蜜源判別的對(duì)比分析，可以看出，近紅外和中紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法均可以

5、對(duì)不同蜜源植物的蜂蜜進(jìn)行鑒別分析，近紅外光譜技術(shù)分類(lèi)效果略好于中紅外光譜技術(shù)。分別用近紅外和中紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)摻入不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)果葡糖漿的摻假蜂蜜進(jìn)行定性和定量分析。用距離判別分析和貝葉斯判別分析鑒別純蜂蜜和摻假蜂蜜，可以鑒別摻入果葡糖漿摻入量大于等于15％的摻假蜂蜜，且可以鑒別摻入不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)果葡糖漿的摻假蜂蜜。運(yùn)用近紅外和中紅外光譜技術(shù)分別建立偏最小二乘回歸模型可以預(yù)測(cè)蜂蜜中果葡糖漿的摻入量，交互驗(yàn)證決定系數(shù)R2分別為