[發(fā)明專利]高溫滅菌牛奶、巴氏殺菌奶牛鮮奶及奶粉復(fù)原牛奶的快速鑒定方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110503862.6
• 申請日: 2021-05-10
• 公開（公告）號: CN113310937A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張淑君;王海童;羅雪路;劉文舉;杜超;向世馨
• 申請（專利權(quán)）人: 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G01N21/3577
• 分類號: G01N21/3577;G06N20/10
• 代理公司: 武漢宇晨專利事務(wù)所(普通合伙) 42001
• 代理人: 張紅兵

1.一種高溫滅菌牛奶、巴氏殺菌奶牛鮮牛奶及奶粉復(fù)原牛奶的快速鑒別方法，其特征包括以下步驟：

1)奶樣的選取

分別采集高溫滅菌牛奶、巴氏殺菌奶牛鮮牛奶及和奶粉復(fù)原牛奶；

2)采集中紅外光譜

采用乳成分檢測儀對牛奶樣品進(jìn)行掃描，通過相連的計算機(jī)輸出每個樣本對應(yīng)的透光率；

3)數(shù)據(jù)預(yù)處理

將原始光譜數(shù)據(jù)由透光率轉(zhuǎn)化為吸光度，去除異常值；

4)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集

將數(shù)據(jù)集按照分層抽樣的原則劃分為訓(xùn)練集和測試集，兩者分別占數(shù)據(jù)集的80％和20％；

5)確定建模光譜波段

篩選高溫滅菌牛奶、巴氏殺菌奶牛鮮牛奶及奶粉復(fù)原牛奶的差異波段，并去除水的吸收區(qū)域；

6)建立模型與篩選最優(yōu)模型

以訓(xùn)練集樣本的中紅外光譜為輸入值，以高溫滅菌牛奶、巴氏殺菌奶牛鮮牛奶和奶粉復(fù)原牛奶的類別為輸出值，使用不同光譜預(yù)處理方法和不同建模算法組合建立模型，使用準(zhǔn)確率和Kappa系數(shù)指標(biāo)對模型進(jìn)行評估和篩選，篩選出最優(yōu)模型；

7)最優(yōu)模型的驗證與應(yīng)用

另取高溫滅菌牛奶、巴氏殺菌奶牛鮮牛奶和奶粉復(fù)原牛奶樣本，使用篩選出的最優(yōu)模型對樣本進(jìn)行鑒別，評估其應(yīng)用性能；

其中：

步驟2)中采集中紅外光譜時，將牛奶樣本分別倒入直徑3.5cm，高9cm的圓柱形采樣管中，保證液面高度大于6cm，然后將其在42℃水浴鍋中水浴15-20min，再將固體光纖探頭伸到液體中吸樣檢測；

步驟3)中根據(jù)A＝log₁₀(1/T)將透射率(T)轉(zhuǎn)換為吸光度(A)，使用馬氏距離和乳脂乳蛋白的百分含量去除異常值，保留光譜馬氏距離≤3、乳脂和乳蛋白百分含量在平均值±3.5個標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，其中，馬氏距離的計算方法為MD＝sqrt[(x-μ)^TΣ^-1(x-μ)]，x為光譜值，μ為樣本均值，Σ為協(xié)方差矩陣，T表示轉(zhuǎn)置，乳脂乳蛋白百分含量的平均值計算方法為M＝(x₁+x2+...+x_n)/n，即n個樣本的平均乳脂、乳蛋白含量，標(biāo)準(zhǔn)差計算方法為SD＝sqrt{[(x₁-M)²+(x₂-M)²+......(x_n-M)₂]/(n-1)}；

步驟5)中使用的篩選差異波段的方法為Pearson相關(guān)性檢驗和相關(guān)性的顯著性檢驗，最終選擇用于建模的光譜波段為972.216-1481.472cm^-1、1504.62-1577.922cm^-1、1770.822-2249.214cm^-1和2388.102-2966.802cm^-1；

步驟6)中使用的光譜預(yù)處理方法為一階微分、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、多元散射校正和SG卷積平滑，使用的建模算法為隨機(jī)森林RF和支持向量機(jī)SVM。

步驟7)中的最優(yōu)模型的驗證與應(yīng)用中的最優(yōu)模型為無預(yù)處理和支持向量機(jī)算法組合。