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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。