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近红外光谱(Near Infrared Spectra，NIRS)技术用于掺假乳制品的快速鉴别的研究中，大部分工作基于几个原奶样本配制掺假奶且掺假溶液含量高达50％，虽取得良好效果但缺乏说服力。本课题组前期以淀粉/糊精为掺假固形物、尿素/三聚氰胺/硝酸铵为伪蛋白，以286多个样品来源复杂的生鲜牛乳为原料配制500多个掺假乳，采用非线性模式识别方法基于NIRS可以实现对掺假牛乳的良好识别，且模型的判别正确率随掺假溶液浓度(5％～15％)的增高而增高。本文通过配制含不同浓度尿素（硝酸铵）的掺假奶、含不同浓度的掺尿素（硝酸铵）和10％水的掺假奶，采用支持向量机模式识别方法建立近红外判别模型，并通过Random Forg算法筛选特征波长提高模型判别能力，考察伪蛋白含量、掺假奶是否加水对NIRS模型判别结果的影响，以确定影响NIRS模型判别掺假生鲜乳的关键因素及NIRS模型能够良好识别的掺假奶中伪蛋白最低含量。同时考察了NIRS技术用于掺三聚氰胺奶粉的预测时，训练集样本浓度范围对模型预测能力的影响，为更好地应用NIRS技术进行掺假乳制品分析提供基础研究数据。 结果表明，当掺假奶只加入伪蛋白但不加水时，NIRS模型对于尿素/硝酸铵掺假浓度低于1000mg/kg的掺假生鲜乳判别效果较差（平均检验集正确率为56.84％/66.11％），不及含相同浓度尿素/硝酸铵并掺10％水的掺假生鲜乳(平均检验集正确率为85.47％/82.22％);而当掺假奶中伪蛋白浓度达到2000mg/kg时，掺假奶中无论是否掺水，NIRS模型的判别正确率均较高（对含尿素和硝酸铵掺假奶的平均检验集正确率分别为92.74％和86.11％）。NIRS技术不适用于判别伪蛋白浓度低于1000mg/kg且不掺水的掺假生鲜乳。掺水量达到10％时，无论掺加的伪蛋白含量多高，NIRS模型均可给出较好的判别结果。 通过构造掺假浓度0.01％至1％的掺三聚氰胺奶粉，采用随机蛙跳法(Random Frog)筛选特征波长并用偏最小二乘回归(PLSR)建立掺假奶粉中三聚氰胺含量预测模型，发现在整个浓度区间所建NIRS模型的平均预测相对误差(MRE)为22.15％，而将样本分为三聚氰胺低、高浓度两个区间后所建NIRS模型对奶粉中三聚氰胺含量的平均预测误差分别为6.19％（0.01％～0.1％低浓度区间）与4.18％（0.1％～1％高浓度区间）。因此，对于三聚氰胺含量跨量级的掺假奶粉采用NIRS技术进行定量分析时，需要划分适宜浓度区间建立NIRS定量分析模型。