【摘 要】
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本试验旨在应用并比较近红外和中红外光谱技术结合模式识别方法对掺假的豆粕进行快速鉴别。试验收集了不同批次145个纯豆粕样品,随机选取部分纯豆粕样品,掺入0.08%~5.00%的尿
【机 构】
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中国农业科学院饲料研究所,农业部食物与营养发展研究所
【基金项目】
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公益性行业(农业)科研专项经费项目(20120323)
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本试验旨在应用并比较近红外和中红外光谱技术结合模式识别方法对掺假的豆粕进行快速鉴别。试验收集了不同批次145个纯豆粕样品,随机选取部分纯豆粕样品,掺入0.08%~5.00%的尿素聚合物,利用傅立叶变换近红外和中红外光谱技术及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)分类方法,对掺假豆粕进行识别。结果表明:近红外光谱经变量标准化后建立的SVM分类模型训练集识别率为99.8%,测试集识别率为99.2%,检测限为1.0%;中红外光谱数据经变量标准化和一阶导数7点平滑处理后,建立的PLS-DA和SVM分类模型对样品的识别率均达到100.0%,检测限为0.08%。因此,近红外和中红外光谱技术均可对掺入尿素聚合物的豆粕快速鉴别,后者的灵敏度高于前者。
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