基于近红外光谱分析技术的食品包装塑料的定性分析

• 作者: 梁振楠 王晓娟 田静 陈斌 齐文良
• 来源期刊: 分析测试学报
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 塑料 主成分分析 正确识别率
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 实验技术与方法
• 页码范围: 1416-1420
• 页数: 5页
• 分类号: O657.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.016

摘要

该文基于近红外漫反射光谱分析技术对食品包装材料聚乙烯、聚丙烯进行定性判别试验研究,选取不同波段范围、采用不同光谱预处理方法,使用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)结合SIM-CA、贝叶斯判别、K-近邻3种模式识别方法建立定性预测模型,并根据正确识别率比较了各模型预测性能.结果 表明:使用SIMCA方法、贝叶斯判别、K-近邻3种方法建立的定性校正模型均在1 050～1 550 nm波长范围内效果较好;采用矢量归一化、标准正态变量变换、中心化、滑动均值滤波、多项式平滑滤波、一阶微分6种光谱预处理方法和上述3种模式识别方法对塑料样品近红外光谱进行了数据处理,其中在1 050～1 550 nm范围内,主成分因子数为3,采用原始光谱建立的K-近邻定性校正模型较优,对样品校正集和预测集的正确识别率均为100％.可为食品包装材料聚乙烯、聚丙烯的快速鉴别研究提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈斌		131	1609	22.0	33.0
2	王晓娟		3	1	1.0	1.0
3	田静		1	0	0.0	0.0
4	齐文良		1	0	0.0	0.0
5	梁振楠		1	0	0.0	0.0