[发明专利]特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光谱分级方法

说明书

本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光谱分级方法。与中红外光谱分析领域相关。本发明的发明点在于：优选建模波段为925‑1597cm^‑1和1712‑3024cm^‑1的波段；发明步骤为：(1)以待测的牛奶样品作为检测样本；(2)采集中红外光谱数据；(3)选择光谱波段；(4)对原始中红外光谱数据进行预处理；(5)提取中红外光谱特征波长；(6)利用模型对测试集中的样本进行预测；(7)对模型进行比较和评价；(8)经过对比分析，选择最佳分级模型。本发明利用特征变量组合建立模型，简化了模型，提高了模型精度和检测速度。

技术领域

本发明属于奶品检测技术领域，具体涉及特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光谱鉴别方法。本发明的领域与中红外光谱分析领域相关。

背景技术

市场上普遍出现“高蛋白”，“高乳脂”等特色牛奶。此外，牛奶中的体细胞数对乳蛋白和乳脂含量有着重要影响^[1]。因此，体细胞数也是评价牛奶品质的重要指标。若能批量准确的对牛奶品质进行分级，将大大提高乳企的生产效率和经济效益。

乳蛋白、乳脂肪和体细胞数的传统化学分析方法耗时长且污染环境。若使用仪器测定则需要使用乳成分分析仪和体细胞检测仪分开测定乳蛋白、乳脂肪和体细胞数，其中体细胞数测定过程中用到的吖啶橙为世界卫生组织国际癌症研究机构公布的3类致癌物。中红外光谱法具有快速无损，操作简单的优点。在国内，中红外光谱技术主要用于参假研究^[2-4]。在国外，中红外光谱技术被广泛应用于牛奶成分(如蛋白成分和脂肪酸)的含量预测^[5-7]。但是，针对含不同乳脂率、乳蛋白率和体细胞数的牛奶，直接对其进行品质快速分级的研究尚未看到。

此外，这些研究尚存在光谱的冗余信息较多，光谱特征波长不明确等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服传统技术的缺陷，以弥补现有技术的不足，本发明基于中红外光谱分析，找到牛奶品质的中红外光谱特征波长，提供一种鉴别特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光谱分级方法，所述的方法具有鉴别速度快，精度高，成本低，且操作简单的特点，可批量进行牛奶品质的检测。

本发明通过以下技术方案实现：

本发明挑选牛奶品质的特征波长，且特征波长数量少，运用特征波长建立牛奶品质的中红外模型的方法，在相同预测精度的情况下，本发明的预测速度快。

四种牛奶样本的光谱分级方法，所述的四种牛奶为商品特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的，所述的方法包括以下步骤：

(1)获取待测的4种牛奶样本，即特优优质奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶；

(2)采集中红外光谱数据：利用利用乳成分分析仪(傅里叶变换中红外光谱仪)在925-4000cm^-1波数范围内对所有牛奶样本进行扫描，通过与其相连的计算机输出样本透射率；

(3)选择光谱波段：去除噪声多、有效信息少的波段；

(4)将原始中红外光谱数据划分为训练集和测试集，并进行预处理；

(5)提取中红外光谱特征波长；

(6)建立模型：采用朴素贝叶斯(Naive bayes,NB)模型在训练集上构建分级模型，利用建立的模型对测试集中的样本进行预测；

(7)筛选和确定模型：根据训练集准确率和测试集准确率，对模型进行比较和评价；

(8)经过对比分析，选择最佳分级模型。

本发明所述牛奶样本来河北地区10个不同牧场。