本書(shū)從社會(huì)實(shí)際需求出發(fā)，作者多年從事測(cè)控技術(shù)及信息處理，并與食品相關(guān)專業(yè)等研究人員合作，融入許多為解決實(shí)際問(wèn)題而進(jìn)行的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)介紹了本課題組基于近紅外光譜分析技術(shù)在蔬菜農(nóng)藥殘留量的檢測(cè)、食用植物油、小麥粉、淀粉的品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用研究成果。本書(shū)主要內(nèi)容：較系統(tǒng)地綜述了近紅外光譜法的分析特點(diǎn)及發(fā)展應(yīng)用過(guò)程；總結(jié)闡述了近紅外光譜分析的基本理論和流程；闡述了基于近紅外光譜分析技術(shù)的蔬菜中農(nóng)藥殘留量檢測(cè)方法及模型建立；采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合模式識(shí)別方法建立了食用油種類、花生油和橄欖油摻偽定性識(shí)別模型；采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立了食用油脂肪酸含量、過(guò)氧化值和酸價(jià)的定量分析模型；提出了基于近紅外光譜檢測(cè)小麥粉品質(zhì)；運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)可實(shí)現(xiàn)快速、無(wú)損地鑒別淀粉品質(zhì)等。
本書(shū)適合從事食品、衛(wèi)生、檢測(cè)技術(shù)、自動(dòng)化、信息處理等專業(yè)內(nèi)容方面的研究生、本科生及相關(guān)工程技術(shù)人員、科研人員閱讀。
本書(shū)依托重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室設(shè)備和技術(shù)，匯集行業(yè)專家數(shù)年科研與教學(xué)成果，重點(diǎn)基金資助專著出版，對(duì)食品品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域有極高的參考價(jià)值。
作者一直從事自動(dòng)化系統(tǒng)及測(cè)控技術(shù)專業(yè)的教學(xué)、科研工作，為研究生、本科生主講了十余門課程，指導(dǎo)研究生、本科生40余人，多年主講《自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)及儀表》、《多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)》、《過(guò)程控制系統(tǒng)》等課程，任課程負(fù)責(zé)人，現(xiàn)任中國(guó)計(jì)算機(jī)用戶協(xié)會(huì)仿真技術(shù)分會(huì)副理事長(zhǎng)，《電力自動(dòng)化設(shè)備》雜志常務(wù)理事。在測(cè)控技術(shù)、復(fù)雜系統(tǒng)的建模與仿真方法研究、先進(jìn)控制方法研究及應(yīng)用等方面做出一定成績(jī)。負(fù)責(zé)完成了北京市自然基金項(xiàng)目“基于近紅外光譜技術(shù)農(nóng)藥殘留量的快速智能檢測(cè)方法研究”；參加北京市有修人才基金“基于近紅外光譜技術(shù)食用油檢測(cè)方法研究”、“同軸相位法找水儀的研制”等多項(xiàng)部級(jí)、局級(jí)、橫向科研課題，多次獲得過(guò)省部級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，主編了《集散控制系統(tǒng)》、《系統(tǒng)仿真》、《智能建筑通信自動(dòng)化系統(tǒng)》等各類教材5部，有豐富的教學(xué)和科研經(jīng)歷。目前研究方向：智能測(cè)量技術(shù)與數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜系統(tǒng)的建模與仿真方法研究、智能控制方法研究及應(yīng)用。正在主持中國(guó)石油科技風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)新研究項(xiàng)目“低產(chǎn)液水平井高可靠流量測(cè)量新方法研究”。
前言
第1章緒論1
1.1近紅外光譜技術(shù)的分析特點(diǎn)及在各領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀1
1.1.1近紅外光譜技術(shù)的分析特點(diǎn)1
1.1.2近紅外光譜技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用2
1.2近紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)領(lǐng)域的研究概述3
1.2.1近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)殘檢測(cè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展3
1.2.2近紅外光譜技術(shù)在食用油品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展6
1.2.3近紅外光譜技術(shù)在面粉品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展11
1.2.4近紅外光譜技術(shù)在淀粉品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用13
1.3基于近紅外光譜的數(shù)據(jù)處理分析方法概述13
1.3.1光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法概述14
1.3.2校正模型方法概述15
1.4完成的相關(guān)科學(xué)研究項(xiàng)目概況16
1.5本書(shū)的主要內(nèi)容16
參考文獻(xiàn)19
第2章近紅外光譜分析技術(shù)基礎(chǔ)24
2.1近紅外光譜分析的理論基礎(chǔ)24
2.2近紅外光譜分析流程26
2.3近紅外光譜分析預(yù)處理方法28
2.3.1主成分分析法29
2.3.2馬氏距離法 30
2.3.3杠桿值法 31
2.3.4半數(shù)重采樣法 31
2.3.5蒙特卡洛交叉驗(yàn)證法31
2.3.6數(shù)據(jù)規(guī)范化處理32
2.3.7光程校正32
2.3.8基線校正33
2.3.9導(dǎo)數(shù)法34
2.3.10平滑處理34
2.3.11多元散射校正35
2.3.12傅里葉變換35
2.3.13正交信號(hào)校正35
2.3.14標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換36
2.3.15基于分段窗口的特征譜區(qū)篩選方法36
2.4近紅外光譜模型多元校正分析方法37
2.4.1多元線性回歸（MLR）法37
2.4.2主成分回歸(PCR)法38
2.4.3偏最小二乘(PLS)法39
2.4.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）BP法40
2.4.5聚類分析法41
2.4.6支持向量機(jī)（SVM）法45
2.5近紅外光譜定標(biāo)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)47
2.6近紅外光譜儀器介紹47
2.6.1光譜儀發(fā)展介紹47
2.6.2本研究應(yīng)用光譜儀平臺(tái)介紹50
2.7小結(jié)53
參考文獻(xiàn)54
目錄第3章基于近紅外光譜的溶液中農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法研究57
3.1簡(jiǎn)介57
3.2基于近紅外光譜的溶液中毒死蜱PLS定量分析方法研究59
3.2.1樣品制備59
3.2.2光譜采集59
3.2.3結(jié)果與分析60
3.2.4重現(xiàn)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63
3.3基于近紅外光譜的溶液中毒死蜱BP網(wǎng)絡(luò)定量分析方法研究64
3.3.1BP算法的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)64
3.3.2樣品制備64
3.3.3結(jié)果與分析64
3.4溶液中毒死蜱的PLS和BP定量分析模型性能的比較71
3.4.1PLS法的樣品選擇71
3.4.2BP法的樣品選擇71
3.4.3比較分析結(jié)果71
3.5基于近紅外光譜的溶液中毒死蜱PLS定性分析方法研究72
3.5.1樣品制備72
3.5.2光譜采集72
3.5.3結(jié)果與分析72
3.5.4重現(xiàn)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析72
3.6光譜預(yù)處理對(duì)毒死蜱和炔螨特近紅外光譜定量模型性能影響分析75
3.6.1 樣品制備75
3.6.2光譜采集76
3.6.3不同預(yù)處理方法對(duì)毒死蜱PLS模型性能影響分析76
3.6.4不同預(yù)處理方法對(duì)炔螨特PLS模型性能影響分析78
3.6.5毒死蜱和炔螨特的近紅外光譜ANN BP檢測(cè)試驗(yàn)研究80
3.7小結(jié)83
附錄85
附錄A附表85
附錄B標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)相關(guān)說(shuō)明87
參考文獻(xiàn)88
第4章基于近紅外光譜的蔬菜中農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法研究89
4.1簡(jiǎn)介89
4.2蔬菜中常見(jiàn)的有機(jī)磷農(nóng)藥殘留量檢測(cè)方法91
4.2.1色譜法93
4.2.2生物化學(xué)測(cè)定法 (膽堿酯酶抑制法)96
4.2.3發(fā)光菌檢測(cè)法100
4.2.4生物傳感器法101
4.2.5免疫分析法101
4.2.6光譜法102
4.2.7實(shí)驗(yàn)室機(jī)器人110
4.3基于近紅外光譜的大白菜中毒死蜱殘留量檢測(cè)方法研究110
4.3.1樣品制備110
4.3.2光譜采集111
4.3.3光譜預(yù)處理對(duì)模型性能影響分析112
4.3.4近紅外光譜波長(zhǎng)選擇對(duì)模型性能影響分析113
4.3.5模型性能驗(yàn)證113
4.4基于近紅外光譜的菠菜中毒死蜱殘留量檢測(cè)方法研究114
4.4.1樣品制備114
4.4.2光譜采集115
4.4.3光譜預(yù)處理對(duì)模型性能影響分析115
4.4.4近紅外光譜波長(zhǎng)選擇對(duì)模型性能影響分析116
4.4.5模型性能驗(yàn)證116
4.5基于近紅外光譜的蘿卜中毒死蜱殘留量檢測(cè)方法研究117
4.5.1樣品制備118
4.5.2光譜采集118
4.5.3蘿卜中毒死蜱殘留量的PLS模型建立與分析118
4.5.4蘿卜中毒死蜱殘留量的BP模型建立與分析119
4.6小結(jié)120
參考文獻(xiàn)120
第5章近紅外光譜技術(shù)在食用油品質(zhì)定性分析中的應(yīng)用研究122
5.1簡(jiǎn)介122
5.2模式識(shí)別方法122
5.2.1系統(tǒng)聚類分析法122
5.2.2支持向量機(jī)分類器122
5.3 基于近紅外光譜的食用油種類定性識(shí)別分析127
5.3.1樣品制備127
5.3.2光譜采集127
5.3.3結(jié)果與分析128
5.4基于近紅外光譜的純花生油摻假鑒別分析130
5.4.1樣品制備130
5.4.2光譜采集130
5.4.3結(jié)果與分析131
5.5 基于近紅外光譜的純橄欖油摻假鑒別分析134
5.5.1樣品制備134
5.5.2光譜采集134
5.5.3結(jié)果與分析135
5.6小結(jié)136
參考文獻(xiàn)136
第6章近紅外光譜技術(shù)在食用油品質(zhì)定量分析中的應(yīng)用研究138
6.1簡(jiǎn)介138
6.2光譜分辨率的選取對(duì)食用油近紅外模型性能影響分析138
6.2.1樣品制備139
6.2.2光譜采集139
6.2.3結(jié)果與分析139
6.3基于近紅外光譜的食用油脂肪酸定量分析141
6.3.1常見(jiàn)譜區(qū)優(yōu)化算法142
6.3.2CARS波長(zhǎng)變量選擇法145
6.3.3基于CARS-PLS的食用油脂肪酸定量模型的優(yōu)化146
6.4基于近紅外光譜的食用油過(guò)氧化值定量分析148
6.4.1樣品制備149
6.4.2光譜采集149
6.4.3結(jié)果與分析149
6.5基于近紅外光譜的食用油酸價(jià)定量分析152
6.5.1樣品制備152
6.5.2光譜采集152
6.5.3結(jié)果與分析152
6.6小結(jié)155
參考文獻(xiàn)155
第7章基于近紅外光譜的小麥粉品質(zhì)檢測(cè)方法研究157
7.1 簡(jiǎn)介157
7.2基于近紅外光譜的小麥粉PLS模型的建立與分析158
7.2.1樣品制備158
7.2.2光譜采集158
7.2.3結(jié)果與分析159
7.3基于近紅外光譜的小麥粉異常樣品剔除方法研究160
7.3.1基于馬氏距離法的異常樣品判別分析161
7.3.2基于蒙特卡洛交叉驗(yàn)證法的異常樣品判別分析161
7.3.3剔除異常樣品后的模型評(píng)價(jià)162
7.4基于近紅外光譜的小麥粉特征譜區(qū)篩選方法研究162
7.4.1小麥粉樣品集劃分方法比較163
7.4.2基于常規(guī)區(qū)間偏最小二乘法的小麥粉近紅外光譜模型優(yōu)化164
7.4.3基于聯(lián)合區(qū)間最小二乘法的小麥粉近紅外光譜模型優(yōu)化165
7.4.4基于向后區(qū)間最小二乘法的小麥粉近紅外光譜模型優(yōu)化166
7.4.5基于CARS譜區(qū)篩選法的小麥粉近紅外光譜模型優(yōu)化168
7.4.6特征譜區(qū)篩選法的比較170
7.5SVM和ANN BP在小麥粉品質(zhì)定量分析中的應(yīng)用研究170
7.5.1小麥粉近紅外光譜的主成分分析171
7.5.2基于近紅外光譜的小麥粉ANN BP模型171
7.5.3基于近紅外光譜的小麥粉支持向量回歸模型172
7.5.4小麥粉模型比較分析174
7.6小結(jié)175
參考文獻(xiàn) 175
第8章基于近紅外光譜的淀粉品質(zhì)檢測(cè)方法研究176
8.1簡(jiǎn)介176
8.2基于聚類分析的淀粉種類定性識(shí)別方法研究176
8.2.1樣品制備176
8.2.2光譜采集176
8.2.3結(jié)果與分析177
8.3基于SVM的淀粉種類定性識(shí)別方法研究181
8.3.1樣品制備181
8.3.2光譜采集181
8.3.3結(jié)果與分析181
8.4基于近紅外光譜的淀粉含水量快速分析方法研究187
8.4.1樣品制備187
8.4.2光譜采集187
8.4.3淀粉含水量PLS模型的建立與分析187
8.5馬鈴薯淀粉摻雜玉米淀粉的近紅外光譜檢測(cè)方法研究192
8.5.1樣品制備194
8.5.2光譜采集194
8.5.3定量分析模型的建立194
8.5.4定量分析模型的驗(yàn)證194
8.6淀粉摻雜滑石粉的近紅外光譜檢測(cè)方法研究196
8.6.1樣品制備197
8.6.2光譜采集197
8.6.3實(shí)驗(yàn)方法設(shè)計(jì)198
8.6.4定量分析模型的建立198
8.6.5定量分析模型的驗(yàn)證198
8.7小結(jié)199
參考文獻(xiàn)200
第9章總結(jié)與展望201
9.1本書(shū)的主要內(nèi)容總結(jié)201
9.2展望203
參考文獻(xiàn)203
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