基于NIR技術(shù)的面粉中偶氮甲酰胺含量檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、近年來食品安全事故頻發(fā)，作為許多食品的基礎(chǔ)原料，面粉中添加劑的含量越來越受到市場(chǎng)的重視，一種快速、簡(jiǎn)便檢測(cè)面粉中添加劑比重的技術(shù)與方法為市場(chǎng)所急需。偶氮甲酰胺(ADC)作為增筋劑被廣泛用于市售面粉中，但一些研究表明該物質(zhì)具有毒性，不宜人類食用。
　　本文在物性分析的基礎(chǔ)上，提出基于近紅外光譜技術(shù)的面粉中ADC含量預(yù)測(cè)技術(shù)。研究通過逐步稀釋法制備101個(gè)不同ADC含量面粉樣本，用NIRS DS2500光譜儀掃描樣本獲得光譜;再用馬氏

2、距離法結(jié)合留一交叉驗(yàn)證法剔除光譜異常的樣本;使用導(dǎo)數(shù)法，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法，多元散射校正法，小波變換法和移動(dòng)窗口擬和多項(xiàng)式平滑方法預(yù)處理光譜;并采用相關(guān)系數(shù)法、顯變分析法和主成分分析法提取敏感特征波段使數(shù)據(jù)降維。分別建立偏最小二乘法(PLS)、反向傳播(BP)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)(RBF)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC定量分析模型。通過比較三種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，RBF算法建立的模型好于PLS和BP算法所建模型，然后對(duì)RBF算法進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后模型