【摘 要】
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近红外(NIR)光谱分析技术以其快速、无损、无污染等优点,已广泛应用在农作物及其副产品的定量、定性分析中。本研究在基于我国食品安全事件频发,而传统化学计量法无法快速检
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近红外(NIR)光谱分析技术以其快速、无损、无污染等优点,已广泛应用在农作物及其副产品的定量、定性分析中。本研究在基于我国食品安全事件频发,而传统化学计量法无法快速检测的背景下,提出利用径向基函数(RBF)神经网络建立预测模型实现对面粉中过氧化苯甲酰(BPO)含量的预测。通过向纯面粉中添加BPO配制出100个不同浓度的实验样品进行实验研究,并采用SNV的预处理方法以及剔除异常样品来对原始光谱进行预处理,消除散射、漂移等,强化了光谱特征。利用偏最小二乘(PLS)、BP神经网络、RBF三种不同算法分别建立面粉的近红外光谱BPO含量预测模型,对预测集的36个样品进行BPO含量预测,RBF模型的性能最高,预测相关系数(R)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别达到0.9937、15.5095和8.8216。结果表明:本研究提出的预测方法预测精度高,具有较高的可行性,可为质检部门以及消费者提供品质评价依据和动态监测服务。
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