不同储存条件下的蜂王浆中红外光谱判别方法

作者：陈繁; 刘翠玲^*; 陈兰珍^*; 孙晓荣; 李熠; 金玥

来源：食品与发酵工业, 2019, 45(15): 251-255.

DOI：10.13995/j.cnki.11-1802/ts.020005

• 中红外光谱
• 支持向量机算法
• 正交偏最小二乘判别分析
• 定性分析

为了能够快速、无损地检测不同储存条件下的蜂王浆,探究了一种基于中红外光谱技术结合支持向量机算法(support vector machine,SVM)与正交偏最小二乘判别分析法(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)的蜂王浆定性分析方法。试验以-4℃冷冻储存和25℃室温储存7、14、21 d的蜂王浆为样品,应用中红外光谱技术采集蜂王浆样本光谱,并建立蜂王浆二分类(冷冻和室温储存)和三分类(室温储存7、14、21 d)定性分析模型。试验结果显示,基于SVM算法建立的蜂王浆二分类定性鉴别模型的预测准确率达到了92. 31%,三分类定性模型预测准确率达到了100%。结合OPLS-DA法所建立的蜂王浆二分类模型和三分类模型的预测准确率分别为95. 52%和96. 97%。结果表明,运用中红外光谱技术结合SVM算法和OPLS-DA法可以有效鉴别出冷冻和室温储存的蜂王浆,为蜂王浆品质的快速、无损鉴别提供了可能性。

• 单位
  北京工商大学; 中国农业科学院蜜蜂研究所; 农业部