化學計量學在食品防腐劑中的應用研究.pdf

1、本文根據(jù)化學計量學中分子化學結構與圖論和網(wǎng)絡科學的相關理論、知識和方法首次構建了食品添加劑分子結構網(wǎng)絡靜態(tài)參數(shù)，研究并完成某些食品添加劑的定量構效關系分析(QSAR)，為食品添加劑的定量構效(QSAR)分析提出一種新方法。為預測和指導開發(fā)無毒或低毒的綠色食品添加劑提供科學依據(jù)。本文還應用較為先進的極限學習機結合紫外可見分光光度法，通過提取特征光譜段，研究完成多種食品中某些食品防腐劑含量的同時檢測分析，所用分析的特征光譜段在紫外或可見光范

2、圍，這為使用普通紫外可見分光光譜儀器完成多種食品中防腐劑的同時檢測提供了一種準確、快速、簡便、價廉（不需要使用價格昂貴和操作復雜的高效液相色譜、質譜等儀器）而有價值的參考方法。
　　本文研究的主要內容和結果如下:
　　1、分子結構網(wǎng)絡靜態(tài)參數(shù)用于食品防腐劑構效關系的研究
　　本文應用網(wǎng)絡科學的理論與方法，將組成分子的原子看作是網(wǎng)絡節(jié)點，而一個分子的平面結構圖就是由這些節(jié)點通過邊連接而成，從而構造出分子結構網(wǎng)絡，進一步計

3、算出分子結構網(wǎng)絡的平均度、平均路程長度等18個網(wǎng)絡靜態(tài)特征變量，作為構效分析的候選自變量。為了更好的進行構效分析，利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡從18個候選自變量中篩選出對活性貢獻大的接近度中心性最大值等4個自變量，分別用支持向量機回歸(SVR)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡對分子結構網(wǎng)絡的4個自變量與大鼠經(jīng)口LD50進行定量構效關系(QSAR)研究，實驗結果表明:基于分子結構網(wǎng)絡靜態(tài)參數(shù)的支持向量機回歸模型具有良好的預測能力。說明應用分子結構網(wǎng)絡靜態(tài)參數(shù)建模，

4、對具有同一（或多種）屬性/活性的一類物質進行構效關系分析研究的這種新方法具有一定的應用前景。
　　2、研究應用極限學習機(ELM)同時檢測多種食品中防腐劑的含量
　　食品防腐劑的含量一直是食品安全研究的重點，過度使用會對人體造成一定程度的傷害。本研究以化學計量學的理論和技術為基礎，利用極限學習機結合紫外可見分光光度計來預測多種食品中防腐劑的含量。提出從實驗所得紫外可見光譜曲線中提取特征光譜數(shù)據(jù)段作極限學習機的訓練樣本和測試樣

5、本，研究應用極限學習機來實現(xiàn)多種食品樣品中防腐劑含量的同時檢測。從研究結果可以看出:極限學習機對食品中苯甲酸鈉的含量進行預測時，其決定性系數(shù)R2達到了0.99998，均方誤差Mean Squared Error(MSE)為2.4025e-009，相較于運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的R2=0.91643，MSE=0.072245，說明極限學習機具有更好的泛化能力，即說明了極限學習機(ELM)具有更好的精確度和準確度，同時它的測量速度、穩(wěn)定性等性能都比