应用近红外光谱分析技术检测豆粕中掺杂三聚氰胺和尿素的研究

摘要：

利用近红外光谱分析技术对豆粕中掺杂的三聚氰胺和尿素进行判别鉴定及三种模式识别方法的比较.本研究收集了30批次的纯豆粕,共180个样品,分别在纯豆粕中添加三聚氰胺和尿素,制备掺假物含量不同的豆粕样本共214个,掺假物的质量浓度范围为0.1％～5％.分别用有监督模式方法簇类独立软模式(SIMCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)建立豆粕的判别模型.结果显示,SVM方法的校正集准确率为100％,验证集准确率为98.1％,是最有效的分类方法;其次是PLS-DA方法,掺入三聚氰胺的模型的校正集准确率为96.9％,验证集准确率为95.3％,掺入尿素的模型的校正集准确率为94.5％,验证集准确率为94.2％;而SIMCA各模型的识别率高,但拒绝率较低,可仅对纯豆粕进行主成分分析,其识别率达到92.2％,拒绝率为88.5％.因此,近红外光谱法能用于掺杂三聚氰胺和尿素的豆粕的快速筛选.

关键词：近红外光谱分析技术、豆粕、三聚氰胺、尿素、SIMCA、PLS-DA、SVM

所属期刊栏目：35

分类号：S816.17(普通畜牧学)

资助基金：公益性行业农业科研专项经费项目[20120323]

在线出版日期：2014-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：39-44