[发明专利]一种快速检测牛奶中掺伪尿素含量的方法

说明书

技术领域

本发明涉及牛奶检测技术领域，具体涉及一种快速检测牛奶中掺伪尿素含量的方法。

背景技术

牛奶是最古老的天然饮料之一，被誉为“白色血液”，对人体的重要性可想而知；牛奶含有丰富的矿物质、钙、磷、铁、锌、铜、锰、钼，且牛奶是人体钙的最佳来源，而且钙磷比例非常适当，利于钙的吸收。现在市场上，一些不法商贩为了谋取暴利，向牛奶中添加尿素，人一旦饮用了便会出现不适，甚至可能会带来严重后果。

发明内容

针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供了一种安全可靠、快速准确的快速检测牛奶中掺伪尿素含量的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种快速检测牛奶中掺伪尿素含量的方法，包括如下步骤：步骤一、样品制备：在若干份等质量的牛奶样品中分别按不同质量比依次掺入尿素，得到若干份掺伪牛奶样品；步骤二、光谱采集：采集若干份掺伪牛奶样品的拉曼光谱；步骤三、光谱预处理：对采集的光谱进行均值中性化和标准正态变量变化处理；步骤四、定量模型建立：通过支持向量回归分析方法建立掺伪牛奶样品中的尿素含量与其拉曼光谱的定量模型；步骤五、待测牛奶样品尿素含量预测:采集待测牛奶样品的拉曼光谱，采用定量模型预测待测牛奶样品的尿素含量。

优选的，所述步骤一中掺入尿素含量的范围为0.2～3％。

优选的，所述步骤二光谱采集时，牛奶样品温度为30°±5C。

优选的，所述步骤二光谱采集时，光谱波数范围4000～650cm^-1。

优选的，所述步骤四中的支持向量回归分析方法采用支持向量回归中的e-SVR回归模型和径向基核函数进行回归建模，并采用粒子群优化算法对回归模型中的惩罚参数C、核函数参数γ和损失函数P进行优化。

优选的，采用粒子群优化算法进行参数优化时，最大迭代次数设为100，初始种群规模设为20，学习因子C1＝1.5，C2＝1.7。

优选的，所述惩罚参数C和核函数参数γ的范围均设为1～500。

优选的，所述定量模型的相关系数大于0.99，均方根误差小于0.0003。

本发明与现有技术相比，其有益效果是：本发明提供的快速检测牛奶中掺伪尿素含量的方法，安全可靠，快速准确，具有很好的实际应用价值。

具体实施方式

本发明提供了一种快速检测牛奶中掺伪尿素含量的方法，包括如下步骤：

步骤一、样品制备：在若干份等质量的牛奶样品中分别按不同质量比依次掺入尿素，掺入尿素含量的范围为0.2～3％，得到若干份掺伪牛奶样品；

步骤二、光谱采集：采集若干份掺伪牛奶样品的拉曼光谱，光谱采集时，牛奶样品温度为30°±5C，光谱波数范围4000～650cm^-1；

步骤三、光谱预处理：对采集的光谱进行均值中性化和标准正态变量变化处理；

步骤四、定量模型建立：通过支持向量回归分析方法建立掺伪牛奶样品中的尿素含量与其拉曼光谱的定量模型；

其中，所述支持向量回归分析方法采用支持向量回归中的e-SVR回归模型和径向基核函数进行回归建模，并采用粒子群优化算法对回归模型中的惩罚参数C、核函数参数γ和损失函数P进行优化，采用粒子群优化算法进行参数优化时，最大迭代次数设为100，初始种群规模设为20，学习因子C1＝1.5，C2＝1.7，所述惩罚参数C和核函数参数γ的范围均设为1～500，所述定量模型的相关系数大于0.99，均方根误差小于0.0003；

步骤五、待测牛奶样品尿素含量预测:采集待测牛奶样品的拉曼光谱，采用定量模型预测待测牛奶样品的尿素含量。