乳制品安全拉曼光譜成像分析新方法研究.pdf

1、乳制品作為人類的重要食品來(lái)源之一，其消費(fèi)量十分巨大。近年來(lái)，不法分子在經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)動(dòng)下，以次充好并大肆造假，嚴(yán)重危及消費(fèi)者生命健康。如何高效識(shí)別并檢測(cè)奶粉中的摻假物質(zhì)，成為當(dāng)前乳制品安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在我國(guó)當(dāng)前的國(guó)情下具有至關(guān)重要的意義。
　　奶粉是一種復(fù)雜多組分的非均勻固體粉末，由于摻假物范圍很廣且濃度分布不均，在奶粉中檢測(cè)低濃度的摻假物，對(duì)分析技術(shù)提出了很高的要求，既需要高效的微區(qū)分析技術(shù)，又需要快速的大面積掃描技術(shù)。在各種

2、檢測(cè)技術(shù)中，拉曼光譜成像技術(shù)是為數(shù)不多能同時(shí)滿足微區(qū)分析和大面積掃描的快速檢測(cè)技術(shù)之一，并以其特有的高分辨、高通量等優(yōu)點(diǎn)，在奶粉的摻假物質(zhì)分析中具備較大的應(yīng)用潛力。因此，本論文嘗試采用拉曼光譜成像技術(shù)對(duì)奶粉體系進(jìn)行摻假檢測(cè)。
　　在拉曼光譜成像檢測(cè)過(guò)程中，其成像信號(hào)尚存在重疊嚴(yán)重、背景干擾強(qiáng)等問(wèn)題。因此，本論文針對(duì)不同奶粉摻假物質(zhì)所帶來(lái)的額外波動(dòng)性，發(fā)展了一種新型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多尺度建模方法（Data-Driven Multiscal

3、e Modeling，DDMM）。該算法將自適應(yīng)調(diào)整拉曼信號(hào)的小波分解函數(shù)，使其局部動(dòng)態(tài)地逼近信號(hào)本征信息，進(jìn)而最大限度地克服樣本的波動(dòng)性，以避免模型失效。
　　在此基礎(chǔ)上，本論文還發(fā)展了一種基于最小二乘支持向量回歸的非線性算法(Modified discrete wavelet transform-Elimination of uninformative variables-Least square support vector

4、 regression，MDWT-UVE-LSSVR)，用于復(fù)雜體系分析。該算法有機(jī)結(jié)合了改進(jìn)小波變換、無(wú)用信息變量刪除法、及最小二乘支持向量回歸，用于分別扣除復(fù)雜光譜體系中的熒光背景、基質(zhì)及非線性干擾。該算法被應(yīng)用于奶粉摻假檢測(cè)，結(jié)果表明，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)的對(duì)不同摻雜物質(zhì)的判別與區(qū)分，模型總體識(shí)別正確率為99.74％，并且進(jìn)行半定量分析效果。
　　本論文嘗試?yán)美庾V成像技術(shù)對(duì)奶粉摻假體系進(jìn)行快速檢測(cè)，并發(fā)展了DDMM和MDWT