二维相关光谱结合偏最小二乘法测定牛奶中的掺杂尿素

为了检验牛奶中是否掺杂尿素并将其量化测定,配置含有尿素质量浓度范围为1～20g/L之间40个牛奶样品,以掺杂物尿素浓度为外扰,分别研究了掺杂尿素牛奶的二维相关(近红外-近红外,中红外-中红外,近红外-中红外)光谱特性,在此基础上,分别选择随浓度变化大的4200～4800cm-1和1400～1704cm-1为建模区间,采用偏最小二乘方法建立定量分析模型。研究结果表明:4200～4800cm-1建模分析效果优于1400～1704cm-1建模结果,其交叉验证均方根误差为0.266g/L,对未知样品集预测相关系数达到0.999,预测均方根误差为0.219g/L,这表明所建模型具有较好的预测效果。该方法无需样品处理,成本低,为快速判别牛奶是否掺杂提供了一种新的可能的方法。     

超声法同时测定牛奶中脂肪和蛋白质含量

采用超声法测量牛奶成分,并对牛奶超声特性进行了探讨,分别通过偏最小二乘法、非线性偏最小二乘法和非线性主成分回归,建立脂肪和蛋白质的校正模型。结果表明,用非线性偏最小二乘法建模预测的结果最好,脂肪的预测标准偏差RMSEP值为0.2533,蛋白质的预测标准偏差RMSEP值为0.2303,而与标准化学法相比,其预测结果不存在明显差异。