多模式振動光譜在食品安全檢測中的應用研究.pdf

1、食品安全問題已日益成為我國重大公共衛(wèi)生和經(jīng)濟問題,引起了全社會的高度關(guān)注。食品檢測技術(shù)是解決食品安全問題的關(guān)鍵手段之一,準確可靠的檢測手段將有效控制食品安全問題的發(fā)生。然而,常規(guī)檢測手段往往耗時、昂貴、需要繁瑣的預處理,難以應對我國食品問題多發(fā)的嚴峻局面。在各項分析技術(shù)中,振動光譜技術(shù)以其快速、簡單、低成本等顯著優(yōu)點,成為食品安全檢測的最優(yōu)選技術(shù)之一。由于一般的食品檢測方法使用單一光譜檢測技術(shù),極有可能造成誤檢、漏檢等問題,因此,本文提

2、出多模式振動光譜技術(shù),深入探討不同振動光譜的產(chǎn)生機理和建模理論,并對生活中常見的面粉和乳制品安全問題進行檢測。論文研究內(nèi)容主要包括如下幾個部分:
　　1.以食品安全檢測為背景,詳細探討了常規(guī)檢測技術(shù)與光譜檢測技術(shù)的優(yōu)缺點。在此基礎(chǔ)上,選擇近紅外光譜和拉曼光譜為本文主要研究手段,綜合分析多模式振動光譜技術(shù)的原理和優(yōu)缺點,進而探討其在檢測中的互補優(yōu)勢。
　　2.深入探討了食品樣本的振動光譜定量分析的干擾因素。嘗試將光譜中的背景、

3、信號、噪音信息根據(jù)時域成分的不同而進行有效分離,進而建立多尺度建模方法。多尺度建模對不同尺度上的信息分別建立子模型,并賦予不同的權(quán)重,在抑制干擾因素的同時充分利用光譜中的有用信息,實現(xiàn)預處理和建模的一體化。
　　3.嘗試采用多模式振動光譜檢測面粉中摻雜的硼砂,并分別對兩種光譜進行多尺度分解和偏最小二乘建模,最終以決策數(shù)據(jù)融合的方式,充分提取近紅外光譜信息與拉曼光譜信息,進而分別實現(xiàn)定量分析預測集樣品中硼砂濃度的目的。
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