近红外光谱分析中牛奶模型优化方法的初步研究

摘要

近红外光谱分析技术具有快速、成本低、样品无损和绿色环保等优点，既可以应用于实验室分析又能适用于现场快速检测和实时分析。正确快速检测牛奶中脂肪和蛋白质的含量意义重大。本文对应用近红外光谱检测技术测量脂肪和蛋白质的分析方法进行了初步研究，探索了复合光谱法、简单奇异点的剔除、数据预处理在牛奶模型优化中的应用。 论文的主要研究内容包括： 1、探索了多变量建模方法对近红外光谱有用信息的提取，比较了不同建模方法的特点。实验结果显示，MLR、PCR、PLSl对脂肪建模的RMSEP分别为0.329、0.185、0.164，可见偏最小二乘法建立的模型更稳健。 2、引入组织光学的概念，结合牛奶中脂肪和蛋白质的物理化学特性，分析了脂肪、蛋白质对透射光谱、漫反射光谱的贡献，提出用复合光谱法同时对脂肪、蛋白质进行建模可以同时得到很好的结果。实验证明，复合光谱法对脂肪建模RMSEP提高了26.2﹪～37.8﹪，脂肪和蛋白质模型的RMSEP可以同时达到0.12。 3、对数据预处理方法进行了组合研究，并通过实验找到了分别适合脂肪和蛋白质的预处理经验参数。实验证明，组合预处理方法大大提高了建模精度，透射光谱经过组合预处理后脂肪建模精度提高了33.5﹪，蛋白质建模精度提高了17.2﹪。组合预处理方法与Y残差变量剔除奇异点相结合效果更好，透射光谱经过组合预处理后脂肪建模精度提高了60.3﹪，蛋白质建模精度提高了68﹪，好于复合光谱法的建模精度。 本文作为近红外光谱法检测牛奶成分的基础研究，为后续的研究奠定了基础。

目录

文摘

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第一章绪论

1.1牛奶测量的意义

1.2牛奶主成分测量的现状

1.3应用近红外光谱技术测量牛奶主成分的技术问题

1.4本文主要内容

第二章近红外光谱分析的基础理论

2.1概述

2.2分子振动光谱学基础理论

2.3近红外光谱分析技术的理论支持

2.3.1透射光谱的理论支持:朗伯-比尔定律

2.3.2漫反射光谱的理论支持：K-M方程

2.4近红外光谱的多元数据分析方法

2.4.1多元线性回归（MLR）

2.4.2主成分回归法（PCR）

2.4.3偏最小二乘法（PLS）

2.5多变量校正模型的评价体系

2.5.1残差:(e)

2.5.2相关系数:(R)

2.5.3预测集样本的标准偏差（均方根预测误差RMSEP）

2.6本章小节

第三章近红外光谱复合测量法在模型优化中的研究

3.1概述

3.2牛奶的物理化学特性及传统测量方法的理论依据

3.2.1牛奶的物理化学特性

3.2.2透射法和漫反射法的理论依据

3.3牛奶中脂肪和蛋白质对透射光谱和漫反射光谱的贡献分析

3.4漫反射和透射测量方法的实验验证

3.4.1牛奶样品准备：

3.4.2实验仪器

3.4.3数据处理

3.5复合光谱测量法的理论依据

3.6复合光谱测量法的实验研究

3.6.1样品准备

3.6.2光谱采集

3.6.3数据处理

3.7三种方法分别对脂肪建立校正模型：

3.7.1透射光谱：

3.7.2漫反射光谱：

3.7.3复合光谱：

3.7.4结论：

3.8三种方法分别对蛋白质建立校正模型：

3.8.1透射光谱

3.8.2漫反射光谱

3.8.3复合光谱

3.8.4结论

3.9本章小节

第四章数据预处理在模型优化中的研究

4.1概述

4.2提高多变量校正模型稳健性的数据预处理方法介绍

4.2.1光谱数据中心化

4.2.2光谱数据归一化

4.2.3光谱数据标准化

4.2.4数据平滑

4.2.5微分法

4.2.6多元散射校正

4.3数据预处理的实验研究

4.3.1实验仪器

4.4.2实验样品与数据采集

4.4透射光谱的组合预处理方法的探索

4.4.1独立的光谱预处理

4.4.2光谱预处理组合方法研究

4.5漫反射光谱的组合预处理方法的探索

4.6复合光谱的组合预处理方法的探索

4.7本章小节

第五章总结与展望

5.1论文主要结论

5.2工作展望

5.3论文主要创新点

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研的情况

致谢