乳制品的质量安全问题受到广泛的关注。为快速、准确判定乳制品污染源,利用傅里叶变换近红外光谱技术采集被阪崎肠杆菌、金葡萄球菌、大肠杆菌三种致病菌污染的牛奶样品的近红外透射光谱(NP),使用一阶求导(FD),标准正态变量变换(SNV),...乳制品的质量安全问题受到广泛的关注。为快速、准确判定乳制品污染源,利用傅里叶变换近红外光谱技术采集被阪崎肠杆菌、金葡萄球菌、大肠杆菌三种致病菌污染的牛奶样品的近红外透射光谱(NP),使用一阶求导(FD),标准正态变量变换(SNV),多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理,结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)对三种细菌判别的可行性进行探究。研究表明,利用FD与SNV预处理方法得到PLS-DA模型判别结果均比NP差,而利用MSC预处理后准确率与NP一致达到了100%,且预测集相关系数(Rp)比NP高,预测均方根误差(RMSEP)更小,表明模型在经过MSC预处理后预测性能更理想。阐明利用FT-NIR技术结合化学计量学方法经过合适预处理方法后能有效用于乳制品中微生物类别的鉴别。展开更多
文摘乳制品的质量安全问题受到广泛的关注。为快速、准确判定乳制品污染源,利用傅里叶变换近红外光谱技术采集被阪崎肠杆菌、金葡萄球菌、大肠杆菌三种致病菌污染的牛奶样品的近红外透射光谱(NP),使用一阶求导(FD),标准正态变量变换(SNV),多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理,结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)对三种细菌判别的可行性进行探究。研究表明,利用FD与SNV预处理方法得到PLS-DA模型判别结果均比NP差,而利用MSC预处理后准确率与NP一致达到了100%,且预测集相关系数(Rp)比NP高,预测均方根误差(RMSEP)更小,表明模型在经过MSC预处理后预测性能更理想。阐明利用FT-NIR技术结合化学计量学方法经过合适预处理方法后能有效用于乳制品中微生物类别的鉴别。
