CN102749315A - 一种利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于包括以下步骤:(1)配制样品;(2)采集同步荧光光谱;(3)建立模型;(4)未知样品的判别。与现有技术相比,本发明基于支持向量机算法,采用同步荧光光谱技术,通过建立判别模型对潲水油进行判别,无需样品前处理,测试过程中不消耗其他化学试剂,测试时间只需要2-3分钟,结果准确、重现性好。
Description
技术领域
本发明涉及一种快速检测潲水油的方法,具体的说涉及一种基于支持向量机的同步荧光光谱技术用于潲水油的检测。
背景技术
潲水油是经过再加工、提炼得到的二次油,含有大量饱和及不饱和的醛、酮、内酯甚至丙烯酰胺、多环芳烃类致癌化合物,这些物质对人体酶系统有严重的破坏作用。另一方面,反复的加热精炼使得营养物质如维生素E、植物甾醇大量减少。不法商贩为追求高额利润在食用油中掺杂潲水油,对人民群众的身体健康产生严重威胁。因此,需要加强潲水油检测技术的开发,保障食用油安全。
国内学者对潲水油的检测进行了积极探索。然而,潲水油产业逐渐做大做强,精炼程度高,工业化水平发达,原有针对酸价、水分含量、胆固醇、重金属、表面活性剂等指标的检测方法无法反映真实状况。因此,需要建立适应新情况的潲水油快速检测技术。
分子荧光光谱法灵敏度高,可达到1μg/L -100μg/L、选择性好,线性范围宽,为微量及痕量物质的分析提供了新手段。食用油中有很多能发出荧光的物质,如生育酚、生育三烯酚、叶绿素、脱镁叶绿素、黄酮类物质,潲水油中可能存在黄曲霉毒素、多环芳烃类物质、胆固醇等也具有荧光特性,这些物质的存在使得采用荧光光谱法检测食用油成为可能。同步荧光光谱具有谱图简化、选择性提高、光散射干扰减少等特点,尤其适合对多组分混合物的分析。目前,该技术已广泛用于海上溢油分析、农药残留分析、食品真伪鉴别。通过申请人探索、研究发现,该技术可以实现潲水油的快速检测判定。
发明内容
本发明针对潲水油难以快速检测判定的现状,提出一种基于支持向量机的潲水油快速检测的同步荧光光谱方法。在此基础上,可进一步用于实现潲水油的现场检测。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)配制样品:将食用油和潲水油按不同比例混合,得到混合油样品;
(2)采集同步荧光光谱:利用荧光光谱仪采集食用油、潲水油和混合油样品的同步荧光光谱图;
(3)建立模型:将油样品的同步荧光光谱与相应的真伪代码相关联,利用支持向量机算 法进行判别,建立判别模型;
(4)未知样品的判别:调用潲水油判别模型对未知样品的同步荧光光谱图谱进行分析,得到真伪结果。
所述的步骤(2)的采集同步荧光光谱的光谱参数为:激发波长240nm~700nm,波长差Δλ为50nm~70nm范围中的某固定值,激发狭缝5nm或10nm,发射狭缝5nm或10nm,扫描速度1200nm·min-1,数据采集间隔2nm。
所述波长差Δλ为60nm,激发狭缝5nm,发射狭缝10nm。
所述步骤(1)的食用油为菜籽油、豆油、米糠油、调和油;所述样品的数量在30个以上,包含不同种类食用油和不同比例混合油。
所述步骤(1) 混合油中潲水油的质量百分比大于等于10%。
所述步骤(3)的真伪代码指的是潲水油及含潲水油的混合油的代码为0,不含潲水油的食用油为1。
所述步骤(3)建模前对原始光谱进行预处理消除冗余信息,采用主成分分析对光谱数据进行降维处理,选用原始光谱的前5个主成分建立模型。
所述步骤(3)建立模型,采用SPXY算法按3:1比例将试验样本分为训练集和预测集,用于模型的建立和验证。
所述步骤(3)建立模型,选用RBF为核函数,以训练集为对象,采用网格搜索法和6-fold交叉验证相结合的方法来选择得到惩罚因子C=512、核宽度参数g=0.5,然后利用此参数对测试集进行训练以建立模型,然后利用该模型对预测集进行判别。
本发明的有益效果:与现有技术相比,本发明基于支持向量机算法,采用同步荧光光谱技术,通过建立判别模型对潲水油进行判别,无需样品前处理,测试过程中不消耗其他化学试剂,测试时间只需要2-3分钟,结果准确、重现性好。
附图说明
图1为潲水油及食用油的同步荧光光谱(Δλ=60nm)。
图2为主成分累积方差贡献率。
图3为支持向量机模型的交互验证预测率等高线图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。
仪器与试剂
瓦里安有限公司的Cary Eclipse荧光光谱仪;
1cm石英比色皿为测定容器。
样品来源
12个食用油(米糠油、调和油、大豆油、菜籽油)样品和4个潲水油样品由滁州市技术监督检测中心提供。
一种利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)配制样品
将食用油和潲水油按不同比例混合,以潲水油的质量百分比为:90%、80%、70%、60%、50%、40%、30%、20%、10%分别与米糠油、调和油、大豆油和菜籽油混合,搅拌混匀,得到混合油样品72个。
(2)采集光谱
采用瓦里安有限公司的Cary Eclipse荧光光谱仪,1cm石英比色皿为测定容器,采集条件为:激发波长240nm~700nm,波长差Δλ为60nm,激发狭缝5nm,发射狭缝10nm,扫描速度1200nm·min-1,数据采集间隔2nm。
随机抽取样品,将0.8mL油倒入样品池中进行测量。每份样品进行3次装样,分别进行扫描,取3次扫描的平均光谱作为原始分析光谱。
(3)建立模型
在MATLAB7.8平台进行数据处理,支持向量机算法为台湾大学林智仁提供的共享程序包。
采用SPXY算法按3:1比例将试验样本分为训练集和预测集,用于模型的建立和验证。
对本研究的全部88份油样品原始同步荧光光谱数据进行主成分分析,结果表明前5个主成分的累积方差贡献率为99.33%,几乎能全部反映油样品原始同步荧光光谱矩阵的总体信息。因此,选用原始光谱的前5个主成分建立模型。
选用RBF为核函数,以训练集为对象,采用网格搜索法和6-fold交叉验证相结合的方法来选择参数。在C=512和g=0.5时交叉验证预测准确率最优,为93.84%。
选用惩罚因子C=512、核宽度参数g=0.5作为RBF的参数,对测试集进行训练以建立模型。该模型对训练集样本的判别率和预测集样本的预测判别率均达到100%。
(4)对未知样品的测定
对未知样品测定同步荧光光谱图谱,调用潲水油判别模型进行分析,得到判别结果。
Claims (9)
1.一种利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)配制样品:将食用油和潲水油按不同比例混合,得到混合油样品;
(2)采集同步荧光光谱:利用荧光光谱仪采集食用油、潲水油和混合油样品的同步荧光光谱图;
(3)建立模型:将油样品的同步荧光光谱与相应的真伪代码相关联,利用支持向量机算法进行判别,建立判别模型;
(4)未知样品的判别:调用潲水油判别模型对未知样品的同步荧光光谱图谱进行分析,得到真伪结果。
2.根据权利要求1所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述的步骤(2)的采集同步荧光光谱的光谱参数为:激发波长240nm~700nm,波长差Δλ为50nm~70nm范围中的某固定值,激发狭缝5nm或10nm,发射狭缝5nm或10nm,扫描速度1200nm·min-1,数据采集间隔2nm。
3.根据权利要求2所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述波长差Δλ为60nm,激发狭缝5nm,发射狭缝10nm。
4.根据权利要求1所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述步骤(1)的食用油为菜籽油、豆油、米糠油、调和油;所述样品的数量在30个以上,包含不同种类食用油和不同比例混合油。
5.根据权利要求1所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述步骤(1)混合油中潲水油的质量百分比大于等于10%。
6.根据权利要求1 所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述步骤(3)的真伪代码指的是潲水油及含潲水油的混合油的代码为0,不含潲水油的食用油为1。
7.根据权利要求1所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述步骤(3)建模前对原始光谱进行预处理消除冗余信息,采用主成分分析对光谱数据进行降维处理,选用原始光谱的前5个主成分建立模型。
8.根据权利要求1所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述步骤(3)建立模型,采用SPXY算法按3:1比例将试验样本分为训练集和预测集,用于模型的建立和验证。
9.根据权利要求1所述的利用同步荧光光谱快速检测潲水油的方法,其特征在于所述步骤(3) 建立模型,选用RBF为核函数,以训练集为对象,采用网格搜索法和6-fold交叉验证相结合的方法来选择得到惩罚因子C=512、核宽度参数g=0.5,然后利用此参数对测试集进行训练以建立模型,然后利用该模型对预测集进行判别。
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