基于NIRS的反刍动物饲料中肉骨粉判别

收集国内常用的、具有代表性的精料补充料和肉骨粉,制备定标集样品235个,外部验证集样品152个.在400～2 498 nm波长范围内进行近红外光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用SIMCA方法和DPLS方法分别建立判别分析模型.建立的SIMCA判别分析模型对外部验证集的正确判断率为96.1%,建立的DPLS判别分析模型对外部验证集的正确判断率为100%.与NIRS定量分析精料补充料中MBM的方法相比,定性分析模型能准确判断饲料样品是否掺有MBM.     

基于NIRS的反刍动物饲料中肉骨粉判

收集国内常用的、具有代表性的精料补充料和肉骨粉,制备定标集样品235个,外部验证集样品152个。在400～2498nm波长范围内进行近红外光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用SIMCA方法和DPLS方法分别建立判别分析模型。建立的SIMCA判别分析模型对外部验证集的正确判断率为96.1%,建立的DPLS判别分析模型对外部验证集的正确判断率为100%。与NIRS定量分析精料补充料中MBM的方法相比,定性分析模型能准确判断饲料样品是否掺有     

秸秆和煤混燃物中秸秆含量近红外光谱测定

实现秸秆和煤混燃物中秸秆含量快速检测对制定生物质混燃发电补贴方法具有重要意义.收集我国不同地区、不同品种秸秆样品81个,煤样品9个,样品粉碎后,按不同秸秆质量分数(1％ ～ 30％)制备样品90个,其中60个为校正集,30个为独立验证集.用傅里叶变换近红外光谱仪进行光谱扫描,分别采用间隔偏最小二乘法(iPLS)和遗传算法(GA)进行波长选择,用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型.研究结果表明,采用GA - PLS方法,最优模型建模数据点从3 001个减少到33个,独立验证集决定系数为0.89,预测标准差为2.87％,相对分析误差为3.06.近红外光谱技术结合GA - PLS建模用于快速检测秸秆和煤混燃物中秸秆含量具有可行性.     

基于NIR的小麦粉异常样本剔除方法研究

近红外光谱定量分析的过程中,异常样品的干扰是影响分析模型的重要因素,因此异常样品的判别与处理是提高模型预测能力的一个重要步骤。选取古船面粉厂150个面粉样本,运用马氏距离法和蒙特卡罗交叉验证法(MCCV)分别对异常样品进行了判别和剔除,用剔除样本前后的交互验证均方差RMSECV和预测均方差RMSEP作为评价指标。结果表明,经过马氏距离和MCCV两种算法筛选后,预测精度均得到了提高。同时,对两种方法进行比较,得出适合小麦粉异常样本的剔除方法,提高了后期所建定量分析模型的精确性和可靠性。     

豆粕品质近红外定量分析实验室模型在线应用

为探究豆粕近红外定量分析模型从实验室到工厂在线应用转移的可行性,以全国采集的117个豆粕样品为研究对象,利用偏最小二乘法在实验室建立了豆粕含水率、粗蛋白质量分数的近红外定量分析模型,继而将此模型转移到饲料生产企业进行在线应用。研究结果显示:建立的实验室近红外模型可实现豆粕含水率、粗蛋白质量分数的快速预测,其中,含水率和粗蛋白质量分数的验证集决定系数R2P分别为0. 83和0. 86,相对分析误差分别为2. 40和2. 55,模型效果良好;采用模型校正、样品扩充两种不同方法,将实验室模型转移到饲料生产企业进行在线应用,含水率和粗蛋白质量分数的预测值与实际测量值之间具有很好的吻合性,可以达到在线分析的要求。     

鱼粉品质的近红外反射光谱快速检测方法

利用近红外光谱分析技术检测145个鱼粉样品化学成分,其中115个作为定标集,其余30个作为检验集。采用偏最小二乘法(PLS)建立定标模型,并对原始光谱进行预处理。结果表明,以一阶导数和9点卷积平滑预处理效果最佳。用所建立的定标模型对检验集样品进行成分预测,并对预测值与化学分析值之间进行F检验,结果表明,在置信度为99％下,除钙之外,其他成分均为高度显著。近红外光谱分析技术可以检测鱼粉中的水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、总磷和盐分,但钙的预测结果不理想。     

基于可见/近红外光谱谱区有效波长的梨品种鉴别

基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法,提出应用梨在可见/近红外光谱谱区的有效波长(EW)进行其品种鉴别的新方法.用210个样本作为建模定标集,30个样本进行预测.根据偏最小二乘法分析载荷图和回归系数图选择鉴别梨品种的有效波长,并建立EW与最小二乘支持向量机相结合的EW-LS-SVM模型,同时与应用逆反馈人工神经网络(BP-ANN)建立的EW-BP-ANN模型进行判别准确率的比较.结果表明,应用LS-SVM和BP-ANN建立的模型对建模样本和预测集样本的判别准确率分别为100％和93.3％.研究表明,应用EW-LS-SVM模型进行梨品种鉴别是可行的.     

基于变量选择的堆肥胡敏酸含量近红外光谱分析

为探讨基于选择的近红外光谱变量定量判别堆肥腐熟度的可能性,为堆肥发酵终点判定及开发相应的近红外漫反射光谱控制设备提供理论基础,采集了100份堆肥样本,用湿化学方法分析了堆肥样本中的胡敏酸含量,采集范围为4 000~9 000 cm~(-1)波段的光谱,进而利用该近红外光谱进行预处理方法的优化研究及堆肥胡敏酸感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于近红外光谱分析的堆肥胡敏酸定量模型。结果表明:小波变换充分提取了近红外光谱的信息;利用C_4小波系数对58个堆肥样本进行建模,对42个预测集样本进行预测,预测集均方根误差和R2分别为0.113 8%和0.926 6,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.834 8。对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了堆肥中胡敏酸的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定堆肥样品中胡敏酸测定的模型。基于小波系数的模型优于传统的近红外光谱全谱模型,对于堆肥胡敏酸的测定取得了较为准确的预测结果。     

饲料中动物源性成分显微近红外光谱检测分析

探讨了应用显微近红外光谱分析技术检测饲料中动物源性成分的可行性.利用12个动物源性成分饲料样品和14个植物源性成分饲料样品建立偏最小二乘定标模型,数学预处理方法为导数+多元散射校正,利用平均光谱来优化模型实现数据压缩,模型的决定系数、交互验证标准差分别为0.969、0.090.4个配合饲料样品作为外部验证未出现误判.结果表明显微近红外光谱分析技术可用于检测饲料中动物源性成分.     

基于近红外光谱与PLS-DA的润滑油快速识别

机械故障与润滑油的性状具有紧密关系.因此,研究一种能够快速、无损对润滑油品牌识别方法至关重要.该研究应用近红外光谱分析法结合偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares-Discriminant Analysis,PLS-DA)模式识别方法对7种润滑油品牌进行识别.研究结果表明,采用近红外光谱结合PLS-DA方法对校正样本建立判别模型,模型的校正相关系数均大于0.980,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)都小于0.062,对7种润滑油品牌识别率均为100％.结合遗传算法对变量进行筛选,选出62个波数点代替全波段进行建模,模型对未知样本的识别率均为98.1％,大大缩减建模的计算量,为在润滑油判别分析仪器开发方面提供一定的理论指导.     

鱼粉中肉骨粉含量的近红外反射光谱分析

收集了112个鱼粉和34个肉骨粉样品，在鱼粉中掺入不同比例（5％～60％）的肉骨粉，制备了163个样本。应用偏最小二乘（PLS）定标方法，在8678．10～4250．34cm。波数范围内，采用变量标准化（SNV）、7点平滑和一阶导数对光谱进行预处理，建立了鱼粉中肉骨粉含量的NIRS定量分析模型。定标集真值与NIRS定标模型预测值之间的决定系数R^2和标准差RMSEC分别为0．9529和3．22，相对分析误差RPD为4．798。验证集真值与NIRS预测值之间的决定系数r^2及标准差RMSEP分别为0．9668和2．68，相对分析误差RPD为5．484。结果表明．利用NIRS分析技术可准确地检测鱼粉中肉骨粉含量．     

豆粕挤压膨化过程中化学成分变化分析

本试验采用SDP-45小型单螺杆膨化机，对用豆粕提取组织蛋白进行了试验研究，通过对试验结果的分析，论述了大豆蛋白在挤压过程中的化学成分的变化。     

油料浸出湿粕脱溶技术的发展

出自浸出器的湿粕含溶剂,须进行脱溶、干燥和冷却处理,以得到合格的成品粕。阐述了国内外湿粕脱溶技术的发展,建议对湿粕中的溶剂采用机械预脱溶方式,首先除去大部分溶剂,降低粕残油,以减少蒸脱机及其冷凝部分的负荷,进而降低溶耗、汽耗,达到降低生产成本的目的。提出用离心分离的机械预脱溶方法与蒸脱相结合的湿粕脱溶技术。     

血粉蛋白质热变性温度变化规律的研究

应用DSC技术，测定不同DSC仪升温速率、血粉含水率和血粉加热处理温度下的血粉蛋白质变性温度，分析在不同的条件下血粉蛋白质的变性温度特性。试验表明，血粉蛋白质变性温度与血粉的含水率相关，当样品含水率适宜时，在较低的加热温度下血粉蛋白质就可以发生变性。试验得到样品含水率为16％时，血粉蛋白质变性温度最低为76．9℃。     

血粉膨化机温度控制系统的研究

由于血粉蛋白属于硬质蛋白,只有膨化加工方法才能使其血细胞膜全部破坏及血粉中硬质蛋白未充分变性,从而被动物消化吸收。为了提高血粉膨化机挤出血粉的质量(在对挤压过程进行了分析和研究的基础上),采用Smith预估PID控制,实现了对血粉膨化机各区温度控制。实验结果表明:该控制系统具有较优的动态控制性能,使用效果良好。     

精料补充料中肉骨粉的显微近红外成像识别

探讨了利用显微近红外成像技术识别精料补充料中肉骨粉的可行性.分别采集奶牛精料补充料和肉骨粉样品,制备沉淀颗粒,规则排列于聚四氟乙烯( PTFE)背景底板上,进行显微近红外图像采集.设置像素点大小为50 μm×50 μm,采集面积为5 000μm×5 000 μm,100×100个像素(共计10 000条光谱).光谱范围为7 800 ～4 000 cm -1,光谱分辨率为8 cm-1.采用主成分分析和模糊聚类分析,对显微近红外图像数据集进行信息提取与处理.结果显示,肉骨粉与精料补充料可依据在图像上不同的主成分得分进行区分;在主成分分析的基础上,通过模糊聚类方法可以进一步细化样本类别.研究表明,显微近红外成像方法可应用于肉骨粉快速检测中.     

基于SPME-GC-MS和电子鼻的鱼粉挥发性物质分析

为了能够全面、快速分析鱼粉的新鲜度,将电子鼻与顶空固相微萃取气质联用技术结合,以挥发性物质含量辅助评价鱼粉的新鲜度。首先,采用顶空固相微萃取方法对18种储藏时间鱼粉的挥发性物质进行了分析,得到不同储藏时间鱼粉的挥发性物质种类和含量,以及挥发性物质变化规律;采用多元线性回归方法和最近邻回归方法对鱼粉各类挥发性物质和表征新鲜度的标记物与电子鼻传感器响应建立了模型。结果表明:顶空固相微萃取气质联用(Solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)共鉴定出101种,主要包括醇类化合物、醛类化合物等11类挥发性物质,其中醛酮类化合物种类较多。随着鱼粉逐渐腐败,气味阈值较低的醛类化合物相对含量逐渐降低、酮类化合物相对含量逐渐升高,并出现了二甲基三硫、三甲胺等表征鱼粉新鲜度的标记物;在储藏过程中,醇类化合物相对含量呈先上升后下降趋势;酸类化合物、含氮化合物、含硫化合物相对含量则呈上升趋势。与多元线性回归方法相比,最近邻回归方法具有更好的预测能力,测试集相关系数在0.763 3～0.999 9之间,均方根误差在0.086 7%～8.465 5%之间。