化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在食品分析中的應(yīng)用研究

楊君 甄興虎 李銀花

哈密市質(zhì)量與計(jì)量檢測(cè)所 新疆哈密 839000

化學(xué)計(jì)量學(xué)是利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，通過計(jì)算機(jī)技術(shù)設(shè)計(jì)化學(xué)量測(cè)試驗(yàn)，分類、解析、處理、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，其中包含了化學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等多個(gè)學(xué)科知識(shí)。在食品分析中，化學(xué)計(jì)量學(xué)應(yīng)用既能夠拓展視頻分析方法應(yīng)用領(lǐng)域，也能夠擴(kuò)大應(yīng)用范圍，而隨著儀器和方法研的深入研究，化學(xué)計(jì)量學(xué)逐漸得到完善，在食品分析中的應(yīng)用也更加普遍。

1 化學(xué)計(jì)量學(xué)方法類型

1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

該方法通過對(duì)人腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，基于大腦生理研究和梳理方法實(shí)現(xiàn)簡化抽象模擬的智能仿生信息處理系統(tǒng)。該算法在進(jìn)行分類運(yùn)算和聚類運(yùn)算時(shí)，可以分成監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種方式，前者是將訓(xùn)練樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)中，同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值以及期望標(biāo)值進(jìn)行比對(duì)比，按照獲取的誤差值對(duì)權(quán)重值連接強(qiáng)度進(jìn)行控制調(diào)整，通過反復(fù)訓(xùn)練縮小誤差，收斂方向，進(jìn)而計(jì)算出確定權(quán)重值，得到網(wǎng)絡(luò)輸出值。后者則直接按照聚類對(duì)權(quán)重值進(jìn)行調(diào)整，無需在網(wǎng)絡(luò)中輸入訓(xùn)練樣本，學(xué)習(xí)規(guī)律根據(jù)連接權(quán)值變化而變化[1]。

1.2 主成分分析法

該方法是指食物原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)椴幌喔傻男聰?shù)據(jù)線性組合，通過最少數(shù)據(jù)將樣本特征和原始變量變異性反映出來，進(jìn)而使特征空間維數(shù)降低。該方法可以應(yīng)用少量主成分將數(shù)據(jù)原始特征實(shí)現(xiàn)最大化保留，進(jìn)而重新組合，得到的數(shù)據(jù)信息量就是樣本特征，該算法在應(yīng)用時(shí)具有較大的實(shí)用價(jià)值。

1.3 一類分類模型

近些年食品問題層出不窮，很多分類方法無法滿足目標(biāo)檢測(cè)要求，導(dǎo)致公眾擔(dān)心食品安全。一類分類法補(bǔ)充了原有分類法，保障食品安全方法能夠充分檢測(cè)和預(yù)警已知樣品和未知樣品。

1.4 K 最近鄰分類算法

該方法屬于簡單的聚合分類技術(shù)，其實(shí)在同一距離空間中放置定義同樣的樣本，若是某樣本與k最為接近，相鄰樣本中的大部分都為該類別，其樣本也是該類別。這種算法無需估計(jì)參數(shù)，進(jìn)行訓(xùn)練分類，操作簡單便于理解[2]。但是若是樣本數(shù)量不平衡，導(dǎo)致數(shù)量多的樣本占據(jù)主體。在食品加工領(lǐng)域中，該方法得到了應(yīng)用。

2 食品分析中化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的應(yīng)用

2.1 防偽標(biāo)志分析

食品安全中，食品防偽工作是其中的重要組成部分，食品分類識(shí)別時(shí)，檢測(cè)假冒偽劣產(chǎn)品十分重要。采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法識(shí)別可以提高工作效率。在分析油類食品時(shí)，通過化學(xué)識(shí)別方式獲得密度、水分、折光率等信息，并構(gòu)建數(shù)據(jù)模型采用計(jì)算機(jī)技術(shù)處理，進(jìn)而得到最終結(jié)果[3]。食品類型多且豐富，不同類型食品采取的處理方式不同，有些處理結(jié)果有極限，檢測(cè)不同食品時(shí)數(shù)據(jù)可能存在不同，對(duì)此，可以利用一類分類法處理該問題，對(duì)食物摻雜物進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)，保障食品安全生產(chǎn)經(jīng)營。

2.2 營養(yǎng)成分分析

營養(yǎng)成分檢測(cè)是利用專業(yè)檢測(cè)儀器檢測(cè)視頻，通過分析檢測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)食品營養(yǎng)成分類型、多寡進(jìn)行判斷，進(jìn)而對(duì)食品應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行判斷。為人們選購食品提供參考。通常情況下，營養(yǎng)成分檢測(cè)主要為碳水化合物，脂肪，蛋白質(zhì)，維生素，膳食纖維以及礦物質(zhì)等內(nèi)容。檢測(cè)過程中，一般使用光譜分析儀進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)效率高，結(jié)果精準(zhǔn)，其是對(duì)食品發(fā)射近紅外線，通過對(duì)材料中活躍的分子震動(dòng)反射光纖進(jìn)行分析，按照光纖獨(dú)特光學(xué)特性進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而確定食品中的化學(xué)成分，檢測(cè)其中的營養(yǎng)成分。

2.3 衛(wèi)生監(jiān)測(cè)分析

衛(wèi)生檢測(cè)作為農(nóng)產(chǎn)品藥品檢測(cè)，以往在檢測(cè)食品農(nóng)藥殘留時(shí)，只能夠檢測(cè)單一農(nóng)藥，但是隨著檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展當(dāng)前已經(jīng)能夠?qū)r(nóng)藥類型及其成分同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)。在對(duì)有害元素檢測(cè)和殘留農(nóng)藥多組分分析過程中應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)，主要采用最小二乘法和偏最小二乘法。傳統(tǒng)分析法主要為光度分析和氣相液相色譜法，方法能夠通過拓展使用范圍，在信噪比測(cè)定過程中提高精度，對(duì)于蔬菜農(nóng)藥殘留測(cè)量的效果比較好。

2.4 分類判別分析

在食品品質(zhì)分類判別分析中，應(yīng)用應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)中的多類聚類與判別分析法就有較高價(jià)值。可以在食品品質(zhì)精細(xì)分類、品牌分類、產(chǎn)地識(shí)別等領(lǐng)域中應(yīng)用。按照光譜、色譜、傳感等分析儀器得到樣品指紋圖譜，再通過多類聚類和判別分析法提取聚類特征，電力模型用于識(shí)別各種藥品的類別[4]。例如，將偏最小二乘法和FT-NIR相結(jié)合對(duì)葵花籽和大豆進(jìn)行判別分析，另外可以將PLSDA和FT-NIR結(jié)合判別不同產(chǎn)地龍井，將HPLC、PCA、S-LDA合起來能夠?qū)Σ枞~種類進(jìn)行判別。

2.5 食品摻假分析

食品摻假和非法添加檢測(cè)屬于食品分析領(lǐng)域中的難點(diǎn)。有目標(biāo)檢測(cè)法只能夠在懷疑和預(yù)先得知成分存在情況下，才能夠進(jìn)行被動(dòng)檢測(cè)，在該檢測(cè)法基礎(chǔ)上提出了無目標(biāo)檢測(cè)法，其能夠解決食品摻假問題。例如，可以將OCPLS算法與光譜技術(shù)結(jié)合起來，無目標(biāo)檢測(cè)芝麻油、風(fēng)攪、板藍(lán)根、芝麻油、全脂奶粉等食物中的摻假物質(zhì)，檢測(cè)結(jié)果滿意度較高。也可以采用一類支持向量機(jī)無目標(biāo)檢測(cè)芝麻油等。

3 結(jié)語

綜上所述，食品問題是社會(huì)各界重點(diǎn)關(guān)注問題，也是各大檢測(cè)機(jī)構(gòu)研究的重點(diǎn)問題。隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展，其應(yīng)用也越發(fā)廣泛，在食品分析中，應(yīng)用化學(xué)計(jì)量法法能夠迅速檢測(cè)食品中的不良因素，保障食品安全。但是，研究人員需要開發(fā)更多新設(shè)備和新檢測(cè)技術(shù)，更好的利用化學(xué)計(jì)量學(xué)檢測(cè)視頻。