[發(fā)明專利]一種熒光光譜結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡檢測食品色素的方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110302153.8
• 申請日: 2011-09-28
• 公開（公告）號: CN102507516A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳國慶;馬超群;吳亞敏;朱焯煒;朱拓
• 申請（專利權(quán)）人: 江南大學
• 主分類號: G01N21/64
• 分類號: G01N21/64;G06N3/02
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所 32104
• 代理人: 殷紅梅

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明公開了一種基于熒光光譜技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡檢測食品色素的方法。

背景技術(shù)

食品色素是一類常用的食品添加劑，被廣泛地用于食品工業(yè)及醫(yī)藥和化妝品生產(chǎn)中，以改善產(chǎn)品的色澤，提高其感官質(zhì)量。食品色素多以苯、甲苯、萘等化工產(chǎn)品為原料，在生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)殘留；另外，多種食品色素為偶氮類化合物，此類物質(zhì)在人體偶氮還原酶的作用下可能分解產(chǎn)生芳香胺類化合物，長期低劑量攝入，也存在致突變、致癌的可能性。因此世界各國對食品色素的使用品種、范圍和數(shù)量都有嚴格控制。但不法廠商在利欲驅(qū)使下，違規(guī)使用食品色素，甚至將工業(yè)色素用于食品著色，先后出現(xiàn)的“蘇丹紅”和“染色饅頭”等事件，給人們的日常生活產(chǎn)生了嚴重的影響。

目前國內(nèi)外檢測食品色素的方法主要有：高效液相色譜法、薄層色譜法、液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法和示波極譜法等。這些方法往往存在前處理過程復雜、成本高、耗時多等缺陷，距離食品安全檢測的靈敏、準確、快捷、簡便的要求還有一定差距。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種操作簡便快捷、靈敏度高、準確度高的一種熒光光譜結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡檢測食品色素的方法。

按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案，所述一種熒光光譜結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡檢測食品色素的方法包括如下步驟：

a、用超純水對各種食品色素的標準物質(zhì)溶液進行稀釋，配制多種不同濃度的色素溶液，作為訓練樣本；

b、測量訓練樣本中各種樣品溶液的熒光光譜，保存光譜數(shù)據(jù)，對光譜數(shù)據(jù)進行歸一化處理，歸一化處理的公式為：

Di′=Di-DminDmax-Dmin]]>

其牛，D_i為歸一化前數(shù)據(jù)，D_min為訓練數(shù)據(jù)的最小值，D_max為訓練數(shù)據(jù)的最大值，D′_i為歸一化后數(shù)據(jù)；

c、用小波變換法對歸一化處理后的光譜數(shù)據(jù)進行壓縮、降維，在保留訓練樣本中絕大部分光譜信息的基礎(chǔ)上，減少人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入向量維數(shù)，以減小神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜性，使其快速、準確地實現(xiàn)對色素濃度的預測；所述小波變換法是基于Matlab2008a軟件中的小波函數(shù)工具箱及自編程序運算實現(xiàn)的；小波變換法實施時，需要選取合適的小波基函數(shù)及分解尺度，本發(fā)明中的小波基函數(shù)選用Daubechies系函數(shù)，在不同的小波基函數(shù)和分解尺度下對原始光譜進行壓縮，以低頻小波系數(shù)重構(gòu)光譜，與原始光譜相比較，選取保留原始光譜信息最多的小波基函數(shù)，并考慮對神經(jīng)網(wǎng)絡的影響選取合適的分解尺度。對各種訓練樣本的熒光光譜數(shù)據(jù)進行壓縮，得到降維的低頻小波系數(shù)；

d、以訓練樣本的小波系數(shù)值作為輸入，訓練樣本的濃度值作為輸出，訓練、建立徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡。選取不同的散布常數(shù)(SPREAD)值，計算各種情況下神經(jīng)網(wǎng)絡的預報精度，選取預報誤差最小者作為徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的散布常數(shù)值；

e、測量待測色素溶液的熒光光譜，并經(jīng)小波變換法處理得到相應的小波系數(shù)，以此小波系數(shù)數(shù)據(jù)作為預測輸入值，輸入已建立好的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡，得到的輸出即為該種色素的預測濃度；

f、計算得到預測結(jié)果的相對誤差，相對誤差的計算公式為：

本發(fā)明基于熒光光譜法結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡對食品色素進行檢測。由于各種食品色素的熒光光譜特征明確，特異性好，使得該方法具有較高的靈敏度和準確性。同時，與現(xiàn)有的食用色素檢測方法相比，熒光光譜法具有測量簡單快速、樣品消耗量少、樣品前處理過程簡單等優(yōu)點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡在非線性系統(tǒng)的定量預測和分類識別方面具有獨特優(yōu)勢，將熒光光譜與人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合，可高效、準確地實現(xiàn)對食品色素的定性、定量檢測。

附圖說明

圖1為7種不同濃度的喹啉黃溶液的熒光光譜。

圖2為徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練結(jié)果。

具體實施方式