为了对市售小麦粉中的石灰类添加物进行现场快速检测,该文采用衰减全反射-中红外光谱(mid-infrared spectroscopy combined with attenuated total reflection,ATR-MIR)结合偏最小二乘算法建立了小麦粉中掺入氧化钙、氢氧化钙、碳酸钙...为了对市售小麦粉中的石灰类添加物进行现场快速检测,该文采用衰减全反射-中红外光谱(mid-infrared spectroscopy combined with attenuated total reflection,ATR-MIR)结合偏最小二乘算法建立了小麦粉中掺入氧化钙、氢氧化钙、碳酸钙、氧化钙+氢氧化钙以及石灰总量的定量校正模型,并采用外部验证集对各模型进行验证。结果表明,氧化钙、氢氧化钙、碳酸钙、氧化钙+氢氧化钙和石灰总量模型的决定系数均大于0.98;校正均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)均小于0.3;交互验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)均小于0.5;外部验证的预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)均小于0.95;各模型的相对预测性能(ratio performance deviation,RPD)均大于4.5,该模型具有较高的精度,可以满足小麦粉中石灰含量的现场快速检测要求。该研究可为市售小麦粉的快速质量安全筛查提供新的方法,对小麦粉市场质量监控具有重要意义,并且对小麦粉中其他违禁添加物的检测亦有参考价值。展开更多
文摘为了对市售小麦粉中的石灰类添加物进行现场快速检测,该文采用衰减全反射-中红外光谱(mid-infrared spectroscopy combined with attenuated total reflection,ATR-MIR)结合偏最小二乘算法建立了小麦粉中掺入氧化钙、氢氧化钙、碳酸钙、氧化钙+氢氧化钙以及石灰总量的定量校正模型,并采用外部验证集对各模型进行验证。结果表明,氧化钙、氢氧化钙、碳酸钙、氧化钙+氢氧化钙和石灰总量模型的决定系数均大于0.98;校正均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)均小于0.3;交互验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)均小于0.5;外部验证的预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)均小于0.95;各模型的相对预测性能(ratio performance deviation,RPD)均大于4.5,该模型具有较高的精度,可以满足小麦粉中石灰含量的现场快速检测要求。该研究可为市售小麦粉的快速质量安全筛查提供新的方法,对小麦粉市场质量监控具有重要意义,并且对小麦粉中其他违禁添加物的检测亦有参考价值。
