应用近红外光谱技术预测面粉中偶氮甲酰胺含量

作者：高尚; 孙来军; 惠光艳; 王乐凯; 戴长军; 王佳楠

来源：分析仪器, 2016, S1: 75-80.

• 近红外光谱技术
• 定量分析
• 添加剂
• 偶氮甲酰胺

偶氮甲酰胺作为增筋剂被广泛使用于面粉中,但一些研究表明该物质有一定的毒性,不适合添加到面粉中。本研究根据面粉中偶氮甲酰胺含量的不同,采用径向基函数(RBF)神经网络结合近红外光谱(NIRS)技术建立不同的定量分析模型。研究通过逐步稀释法制备了101个不同ADC含量的面粉样品,并用近红外光谱仪采集这些样本的光谱,得到范围为850-1050nm的光谱数据。在光谱数据处理的过程中,相关系数法被用来提取特征波段,马氏距离法被用来识别异常光谱。当对所有浓度的偶氮甲酰胺样品建立模型时,模型的预测结果: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0.97828、18.2887和4.7621,这表明模型在整体上具有很好的拟合度和预测能力,但是通过分析预测结果发现模型对低浓度样本的预测较差。针对此问题,利用低浓度样品进行二次建模,模型对低浓度样本预测结果:R、RMSEP和RPD可达到0.99492、2.0286和9.4631,结果表明模型对低浓度样本的预测精度有了显著的提高。

• 出版日期2016
• 单位黑龙江大学; 农业部