基于近红外光谱检测技术鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究

文献类型: 中文期刊

第一作者: 张妍楠

作者: 张妍楠;陈兰珍;薛晓锋;吴黎明;李熠;杨娟

作者机构:

关键词: 近红外光谱技术;主成分分析;典型判别分析;洋槐蜂蜜;大米糖浆

期刊名称: 光谱学与光谱分析

ISSN: 1000-0593

年卷期: 2015 年 09 期

页码: 2536-2539

收录情况: EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIR)并结合化学计量学方法鉴别洋槐蜜中掺入大米糖浆的可行性研究。以来自不同蜂场的20个洋槐原料蜜样品与大米糖浆混合成7个不同浓度梯度(10∶0,9∶1,7∶3,1∶1,3∶7,1∶9,0∶10g·g-1)共121个样品为研究对象,利用近红外光谱仪和光谱处理软件分别不同浓度梯度的对掺假样品进行光谱扫描和数据转换,并进行主成分分析(PCA),结合典型判别分析进行区分。结果表明,经过主成分分析后,前2个主成分的得分累计贡献率达97.23%,但掺假样品在第一、第二主成分得分散点图的区域划分不明显。用典型判别分析进一步判别,所有样本均得到准确的判别,准确率为100%,6个典型判别函数中前两个判别函数的累积贡献率达到91.6%,同时在第一类和第二类典型判别函数的分组图中,不同浓度梯度的掺假蜂蜜能够被较好的判别。表明该方法能够快速、有效鉴别大米糖浆在洋槐蜂蜜中的掺假,具有一定可行性和实用性。

分类号: O657.33`TS218

  • 相关文献

[1]近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究. 杨娟,陈兰珍,薛晓锋,吴黎明,李熠,赵静,吴招斌,张妍楠. 2016

[2]基于近红外光谱技术与化学计量学的绿茶无损鉴别方法研究. 李杰,李尚科,蒋立文,刘霞,丁胜华,李跑. 2020

[3]基于近红外光谱技术和优化预处理方法的不同品牌燕麦无损鉴别分析. 李尚科,李跑,杜国荣,丁胜华,蒋立文,刘霞. 2019

[4]花生种质资源品质的近红外分析与评价. 李长生,石素华,孙金波,厉广辉,赵传志,王兴军,赵术珍. 2018

[5]利用近红外技术分析与评价花生资源的品质性状. 刘永惠,沈一,陈志德. 2013

[6]近红外光谱技术快速鉴别碱水浸泡鸡肉的研究. 章明,樊艳凤,沈啸,唐修君,陆俊贤,高玉时. 2024

[7]近红外光谱技术辅助选择水稻食味品质育种. 刘凯,孙明法,严国红,唐红生. 2016

[8]近红外光谱技术辅助选择水稻食味品质育种简. 刘凯,孙明法,严国红,唐红生. 2016

[9]基于近红外光谱技术的掺假生鲜乳识别平台的研发. 张鑫,顾欣,倪力军,张立国,韩奕奕. 2012

[10]番茄营养元素供应的光谱检测技术研究进展(英文). 王成,赵春江,乔晓军,侯瑞锋. 2008

[11]山东省主推小麦品种品质性状的近红外光谱分析. 高居荣,彭莉,王秀芹,孙智英,封德顺,李兴锋,王洪刚. 2008

[12]近红外光谱技术在药食同源品质评价中的应用进展. 李家磊,管立军,王崑仑,高扬,张志宏,严松,卢淑雯,谢学军. 2018

[13]近红外漫反射光谱定量分析天然牧草营养成分. 刘哲,王玉琴,薛树媛,金海,李元晓,王建平,李发弟,张盼盼. 2018

[14]采用近红外光谱进行采后苹果品种及货架期定性判别. 张鹏,陈帅帅,李江阔,李博强,徐勇. 2019

[15]基于近红外光谱分析技术的转Bt基因水稻种子及其亲本快速鉴别方法. 林萍,高明清,陈永明. 2019

[16]基于近红外光谱技术快速检测苦荞面条中荞粉含量. 李俊,卢扬,吕都,赵刚,向达兵,刘辉,刘嘉. 2019

[17]基于近红外光谱技术的发育后期苹果内部品质检测. 王转卫,迟茜,郭文川,赵春江. 2018

[18]利用近红外光谱技术快速分析全株玉米青贮营养成分. 王新基,郭涛,潘发明,李飞. 2021

[19]近红外光谱技术分析小麦品质的应用研究. 高居荣,樊广华,李圣福,李兴锋,封德顺. 2009

[20]冷藏过程中樱桃果实脆度的近红外检测研究. 罗枫,鲁晓翔,张鹏,陈绍慧,李江阔. 2015

作者其他论文 更多>>