基于LS-SVM和THz光谱技术的面粉中苯甲酸检测研究

论文摘要

面粉（小麦粉）是中国北方大部分地区的主食,苯甲酸是重要的酸型食品防腐剂,为了便于食品长期保存,往往会添加苯甲酸以便延长食品保存时间。但食用添加苯甲酸过量的小麦粉会对身体健康产生严重危害。太赫兹技术是一种新兴的检测技术,由于处于特殊的0.1～10 THz的太赫兹频段,在食品安全检测方面体现出了很强的应用潜力。主要致力于探索太赫兹光谱技术检测苯甲酸的合理性、可行性,利用太赫兹时域光谱技术对面粉中的食品添加剂苯甲酸进行实验研究。实验获取了面粉和苯甲酸的太赫兹时域光谱和频域光谱,其吸收系数显示苯甲酸的特征吸收峰在1.94 THz波段,面粉的太赫兹吸收系数几乎以一定的斜率增加,说明可以用THz-TDS（Terahertz time domain spectrum）技术对面粉中的苯甲酸进行特征识别。为建立面粉中添加剂苯甲酸的定量检测模型,实验获取了面粉中掺杂不同百分比（质量分数）苯甲酸的太赫兹时域光谱,计算得到吸收系数谱。实验发现吸收峰幅度的变化是与苯甲酸的含量成正比的,苯甲酸含量增加吸收峰幅度变大。首先探索了不同光谱预处理方法对太赫兹光谱的影响,采用如平滑校正、多元散射校正、基线校正和归一化等方法对原始光谱进行校正处理。校正之后,建立相应的PLS （partial least squares）模型以选择最优预处理方法。然后分别建立苯甲酸浓度和太赫兹吸收系数的MLR （multiple linear regression）、 PLS和LS-SVM（partial least squares support vector machines）回归模型,并对比分析不同模型的优劣。将光谱数据归一化后建立的PLS模型更具有优势,预测相关系数Rp为0.979,预测均方根误差RMSEP为1.30%。LS-SVM与PLS和MLR模型相比, LS-SVM模型可以获得更好的建模结果, LS-SVM的预测相关系数Rp为0.987,预测均方根误差RMSEP为1.10%。利用MLR方法仅使用1.946和1.869 THz两个波段点进行建模,建模效果预测相关系数Rp为0.955,预测均方根误差RMSEP为1.90%。通过该研究为面粉中苯甲酸添加剂的无损检测提供了新的解决方案,也为其他类型的添加剂的检测提供了方法指导,对促进面粉行业的健康发展具有重要的意义。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡军,刘燕德,孙旭东,欧阳爱国,蔡会周,刘洪量

关键词: 面粉,太赫兹光谱,偏最小二乘支持向量机,苯甲酸,波段比

来源: 光谱学与光谱分析 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 华东交通大学机电与车辆工程学院

基金: 国家“十二五”(863)计划项目(SS2012AA101306),江西省优势科技创新团队建设计划项目(20153BCB24002),南方山地果园智能化管理技术与装备协同创新中心项目(赣教高字[2014]60号),国家自然科学基金项目(2002017018),江西省研究生创新资金项目(YC-2019-B106)资助

分类号: O657.3;TS211.7

页码: 3566-3570

总页数: 5

文件大小: 1482K

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