基于中紅外光譜的奶粉分析模型研究及軟件實(shí)現(xiàn).pdf

1、奶粉主要營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)快速檢測(cè)有重要意義。與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比，紅外光譜技術(shù)有操作簡(jiǎn)單、成本低廉、快速等特點(diǎn)。通過(guò)紅外光譜反演對(duì)奶粉定性定量分析，是實(shí)現(xiàn)奶粉快速檢測(cè)的有效手段。本文通過(guò)建立常見(jiàn)奶粉紅外光譜譜庫(kù)，利用譜庫(kù)中數(shù)據(jù)建立反演模型并驗(yàn)證模型分析未知奶粉的有效性。在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)基于web的分析軟件實(shí)現(xiàn)定性定量分析。本文研究主要成果如下：
　　1.建立奶粉中紅外光譜數(shù)據(jù)庫(kù)，并錄入303種奶粉記錄，記錄包含奶粉中紅外光譜譜圖、奶粉屬性等信

2、息。
　　2.為了能判斷待測(cè)奶粉與譜庫(kù)中奶粉的匹配程度，建立相似度檢測(cè)模型。比較提取主成分、微分、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、多元散射校正、小波變換等多種預(yù)處理方法，比較相關(guān)系數(shù)、夾角余弦、歐式距離的匹配效果。結(jié)果表明，基于小波變換的奶粉光譜特征提取和相關(guān)系數(shù)法結(jié)合匹配效果最好，準(zhǔn)確率達(dá)到90％以上，優(yōu)于其他方法。
　　3.建立蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物等營(yíng)養(yǎng)成分定量分析模型，比較了多種預(yù)處理方法、回歸方法。結(jié)果表明，將小波變換提取特征

3、用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換預(yù)處理后提取前17個(gè)主成分，用遺傳算法結(jié)合支持向量機(jī)定量分析蛋白質(zhì)效果最佳，相關(guān)系數(shù)為0.9741，預(yù)測(cè)均方根誤差為1.1846。將小波變換提取特征用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換預(yù)處理后提取前21個(gè)主成分，用偏最小二乘法定量分析脂肪效果最佳，相關(guān)系數(shù)為0.9773，預(yù)測(cè)均方根誤差為1.0526。將小波變換提取特征用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換預(yù)處理后提取前18個(gè)主成分，用偏最小二乘法定量分析碳水化合物效果最佳，相關(guān)系數(shù)為0.9028，預(yù)測(cè)均方