将光谱导入TQV8.0软件,分别计算纯蜂蜜和掺假蜜的主成分得分,前3个主成分空间分布如图3-4所示。槐花蜜、枣花蜜和荆条蜜距离较近,椴树蜜和油菜蜜分布较散,但是5种蜂蜜得分分布有较大重叠。不同品种蜂蜜在不同区域有不同特征,本...[继续阅读]

    表3-8为判别偏最小二乘法结合不同波段范围所建蜂蜜品种鉴别模型分析结果。其中,全波段和长波段近红外区所建模型性能较好,短波近红外区光谱信号与品种相关行为0。因而,本文选择长波近红外区,即10000～4200cm-1,用于进一步分析并...[继续阅读]

    本文用BP-ANN判别法对蜂蜜品种进行鉴别分析,建立了三层的BP-ANN模型。以主成分得分作为ANN模型的输入层,选取1个节点数作为输出层节点数。ANN网络参数设置是建立稳固可靠模型的关键,主要参数有输入层节点数、隐含层数、学习速率...[继续阅读]

    图3-9为不同判别方法所建蜂蜜品种鉴别模型中校正集和预测集的判别率对比分析。其中,DA鉴别模型的校正集和预测集样品的判别率分别为87.4%和85.3%,DPLS鉴别模型的校正集和预测集样品判别率分别为70.8%和70.7%,BP-ANN鉴别模型的校正集和...[继续阅读]

    [1]夏柏杨,任芊.近红外光谱分析技术的一些数据处理方法的讨论.光谱实验室,2005,22(3):629～634.[2]梁逸曾,俞汝勤.分析化学手册(第十分册)化学计量学.北京:化学工业出版社,2000(第二版),332～333.[3]严衍禄,赵龙莲,韩东海.近红外光谱分析基...[继续阅读]

    试验蜂蜜样品主要来自北京、河北、山西、辽宁、山东、四川、云南、广西、福建、安徽、浙江等地蜂场,有枣花蜜、槐花蜜、荆条蜜、椴树蜜、油菜蜜、荔枝蜜、龙眼蜜及其他混合蜜。实验前室温放置。结晶蜂蜜在进行光谱采集前...[继续阅读]

    测量前,预热傅立叶变换近红外光谱仪器;仪器测试通过后,在选定的仪器测试参数条件下,先进行背景扫描;根据蜂蜜样品半透明黏稠的特征,将液体光纤探头插入装有蜂蜜样品的瓶子里,采用透反射方式采集。光谱测定范围:12000～4000cm...[继续阅读]

    蜂蜜样品中糖分、水分、淀粉酶的化学值分析均采用GB18796—2005中规定的方法进行。每个样品平行测定两次,所得结果平均后作为最终化学值。(一)折射率法测定水分1.方法原理通过测定样品的折射率来换算水分含量。2.仪器WAY型阿贝...[继续阅读]

    首先,将蜂蜜样本光谱分成两个集合,即校正集和预测集。先用蜂蜜样品校正集建立校正模型,再作交叉验证和外部验证(预测),根据有关评价指标确定最优校正模型。蜂蜜样品预测集用于对所建模型进行检验。交叉验证是指从蜂蜜的校...[继续阅读]

    参与定量分析的样品的性质或浓度范围应能涵盖所待测样品的成分范围。收集样品的含量范围越宽,则所建立模型的适应性越广,但是分析结果的精度会有所下降;反之,如果收集的建模样品范围较窄,则建立的校正模型精度会相对提高...[继续阅读]