【摘 要】
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本文以287例上海及上海周边地区牧场的生鲜原奶作为真奶样本集,配制了526例含有糊精(或淀粉)+三聚氰胺(或尿素、或硝酸铵)的掺假牛奶.采用改进与简化的K最邻近结点算法(I
【机 构】
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华东理工大学化学与分子工程学院,上海,200237
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本文以287例上海及上海周边地区牧场的生鲜原奶作为真奶样本集,配制了526例含有糊精(或淀粉)+三聚氰胺(或尿素、或硝酸铵)的掺假牛奶.采用改进与简化的K最邻近结点算法(IS-KNN)和改进与简化的支持向量机法(v-SVM)基于标准正态变换(SNV法)预处理后的近红外光谱进行掺假奶中掺假物质的识别.结果表明,IS-KNN与v-SVM对含淀粉掺假牛奶的判别正确率分别为92.33％与93.66％、对含糊精掺假牛奶的平均判别正确率分别为77.29％与85.08％；两种方法对含三聚氰胺、尿素、硝酸铵牛奶的平均判别正确率分别在49.55％～51.01％,61.78％～68.79％与68.25％～73.51％区间波动；v-SVM的大部分结果优于IS-KNN方法.近红外光谱结合非线性模式识别方法能良好地区分掺假奶中含量较高(0.15％～0.45％)的糊精和淀粉,而对含量偏低的三聚氰胺等伪蛋白的判别效果不佳,说明近红外光谱技术不适于鉴别牛奶中含量低于0.1％的掺假物质.
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