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为探明电子舌对调味料酒生产工艺的判别能力和理化指标的预测能力,本研究采用电子舌和理化检测手段,结合不同统计方法,对54份料酒样品分别建立定性和定量分析模型。结果表明,应用主成分分析(PCA)可以区分不同生产工艺的料酒样品,第一主成分为鲜味,贡献率62.4%,第二主成分为酸味,贡献率33.2%;应用簇类独立软模式法(SIMCA)可以准确判别酿造料酒和配制料酒,各传感器区分能力(DP)>5,识别率达到100%;应用偏最小二乘法(PLS)将传感器信号与行标方法检测结果进行拟合,总酸、氨基酸态氮和食盐的验证集标准偏差与预测标准偏差的比值(RPD)分别为12.1、6.5和14.1,建立的模型效果良好,可进行准确的定标和预测;酒精度RPD值为2.7,也可进行定量分析,但模型稳定性较弱。本研究结果为应用电子舌对调味料酒进行品质区分和检测提供了理论和实践基础。 相似文献
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近红外光谱结合SIMCA法溯源羊肉产地的初步研究 总被引：9，自引：2，他引：7
产地溯源是食品安全追溯制度的重要组成部分。该文采用近红外光谱结合簇类独立软模式法(SIMCA)建立了羊肉产地溯源模型。结果表明,在11995～3999cm-1波长范围内,光谱经5点平滑(Smooth)与多元散射校正(MSC)预处理,山东济宁市、河北大厂县、内蒙临河市、宁夏银川市4个产地模型的主成分数分别为5、6、5、6时,采用SIMCA模式识别方法可以建立稳健的羊肉产地溯源模型;在1%的显著水平下,4个产地校正集模型对未知样本的识别率分别为95%、100%、100%、100%,拒绝率均为100%;其验证集模型的识别率分别为100%、83%、100%、92%,拒绝率均为100%。该研究表明,近红外光谱技术作为一种羊肉产地的溯源方法切实可行。 相似文献
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采用可见-近红外反射光谱结合独立软模式法(SIMCA)建立了不同品牌种类的发动机润滑油鉴别模型。研究在对光谱曲线进行预处理和聚类分析后,选取7个主成分作为SIMCA的最佳主成分,随机采用20×7个样本作为建模样本,其余的10×7个样本作为预测样本,应用SIMCA进行分类,在显著性水平为5%下,其预测分辨率为98.75%。根据变量建模能力值,找到敏感波段420~425 nm、492~518 nm和796~816 nm,并将相应波段的光谱值作为SIMCA的输入,进行建模预测,结果发现,预测分辨率达95.71%,能快速正确区分7类不同品种的发动机润滑油。 相似文献
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脐橙的优良品种选育是通过芽变选种获得,为了选择一些具有特殊性状的脐橙芽变进行培植,需要对脐橙的品种进行鉴别。该研究应用可见/近红外光谱分析方法结合软独立模式分类（SIMCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模式识别方法对赣南脐橙的品种进行识别。研究结果表明,采用原始近红外光谱结合SIMCA方法,实现了纽贺尔、奈弗宁娜、华脐以及朋娜4种脐橙的100%的识别;应用近红外光谱结合PLS-DA方法对校正样本建立判别模型,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.970,交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）都小于0.100,利用模型对验证集中纽贺尔、奈弗宁娜、华脐以及朋娜4种脐橙的识别率均为100%。为脐橙优良品种的选育提供快速鉴别分析方法。 相似文献
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BACKGROUND: Pesticide residues remaining on food represent a potential risk to consumer's health. Determination of these pesticide residues involves tedious procedures of analysis with regard to time and laboratory work. Near‐infrared spectroscopy (NIRS) is a possible alternative to these methods. The aim of this research was to evaluate the ability of NIRS to classify two pesticides used for controlling apple fruit pests according to their concentration. Different solutions were prepared, based on the dose recommended by the pesticide producers for apple pest treatments. Spectra were acquired on a spectrophotometer from liquid samples belonging to these solutions. RESULTS: Calibration models were developed from liquid samples, following the soft independent modelling of class analogy (SIMCA) analysis method. These models classified between 99 and 100% of the validation samples belonging to different pesticide concentration solutions even at the maximum residue limit level of these products in apple fruit. CONCLUSIONS: NIRS technology shows a high potential for identifying pesticides in liquid samples, according to their concentration, at the levels required by the legislation. © 2012 Society of Chemical Industry 相似文献