近红外光谱法识别牛奶中尿素掺杂的判别分析

"这篇论文是关于利用近红外光谱技术对牛奶中掺杂尿素的判别分析。作者杨仁杰、刘蓉等人通过实验采集了40个纯牛奶样本和40个含有不同质量浓度尿素的牛奶样本，研究掺杂尿素牛奶的二维相关红外特性。他们选取4200-4800cm^-1作为建模区间，采用偏最小二乘法(PLS)建立了定性和定量模型。通过偏最小二乘判别分析(PLS-DA)，实现了对纯牛奶和掺杂尿素牛奶的准确鉴别，判别正确率达到100%。建立的模型在掺杂牛奶校正集中的相关系数R为0.999，交叉验证均方差(RMSECV)为0.242，对未知样本的预测相关系数R也达到0.999，预测标准偏差(RMSEP)为0.57，显示出良好的预测性能。该研究对于食品安全检测，特别是牛奶中尿素掺假的快速无损检测具有重要意义。" 这篇论文涉及的知识点包括： 1. 近红外光谱技术(Near Infrared Spectroscopy, NIRS)：这是一种非破坏性的分析技术，利用物质分子在近红外区域吸收特定波长的光来获取其化学信息。NIRS常用于食品、农业、生物医学等领域，用于快速测定样品的成分和性质。 2. 二维相关红外光谱(2D Correlation Infrared Spectroscopy)：这是一种光谱分析技术，通过观察信号随时间和频率的变化，揭示样品内部的动态相互作用和结构信息。 3. 偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)：一种统计建模方法，特别适用于多变量数据，用于回归和分类问题。在本研究中，PLS用于建立尿素浓度与光谱数据之间的关系模型。 4. 偏最小二乘判别分析(PLS Discriminant Analysis, PLS-DA)：是PLS方法在分类问题上的扩展，通过最大化类间差异和最小化类内差异，构建分类模型。 5. 验证指标：包括相关系数R、交叉验证均方差(RMSECV)和预测标准偏差(RMSEP)。这些指标用来评估模型的预测能力和准确性。高相关系数和低RMSE表示模型的预测性能良好。 6. 牛奶中尿素掺假检测：尿素是一种常见的蛋白质替代物，可能被非法添加到牛奶中以提高蛋白质含量检测值。本研究提供了一种快速有效的检测方法，对于保障食品安全至关重要。