文献类型：期刊文章

作　　者：刘波平[1,2] 荣菡[2] 邓泽元[2] 罗香[1]

机构地区：[1]江西省分析测试中心,江西南昌330029 [2]南昌大学食品科学与技术国家重点实验室,江西南昌330047

出　　处：《分析测试学报》

基　　金：教育部南昌大学食品科学重点实验室开放基金资助项目(NCU200404);长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT0540)

年　　份：2008

卷　　号：27

期　　号：11

起止页码：1147-1150

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、RSC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对鲜乳和掺有植物奶油的牛乳建立识别模型。用PLS法对原始数据进行主成分压缩,采用自组织竞争神经网络建模。取前3个主成分的21个吸收峰值输入网络,学习参数为0.05,网络训练迭代次数为200,模型鉴别准确率达100%。其次建立了植物奶油掺假量的定量检测PLS模型,并采用交互校验和外部检验考察模型的可靠性,模型的校正相关系数为0.996 3,均方估计残差(RMSEC)为0.110;交互校验均方残差(RMSECV)为0.142;应用所建PLS模型对样品中植物奶油添加量进行预测,并对预测值与真值进行配对t检验,结果表明两者差异均不显著。

关 键 词：近红外光谱技术 鲜乳 掺假乳 偏最小二乘法 自组织竞争神经网络

分 类 号：O657.3] TS252.2[化学类]