[发明专利]高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜奶及奶粉复原牛奶的快速鉴定方法

说明书

本发明属于奶品分析领域，具体涉及高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜牛奶及奶粉复原牛奶的快速鉴别方法。与中红外光谱分析有关。本发明的步骤为：1)采集高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜牛奶及奶粉复原牛奶样本；2)在中红光谱范围内，对样品进行扫描，获得中红外光谱数据；3)对原始中红外光谱进行预处理，去除异常值；4)将预处理后的数据集按照分层抽样的原则划分为训练集和测试集；5)筛选建模的光谱波段；6)将不同光谱预处理方法和建模算法进行组合，建立鉴别模型，使用准确率和Kappa系数对模型进行评估，筛选出效果最优的预处理方法和建模算法组合的最优模型；7)对最优模型进行验证，评估最优模型的泛化能力。

技术领域

本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜奶及奶粉复原牛奶的快速鉴定方法。

背景技术

在市场上，常见的牛奶类型有高温灭菌的纯牛奶、巴氏杀菌的鲜牛奶以及奶粉。高温灭菌牛奶采用的加工工艺有高温瞬时灭菌法(UHT)：灭菌温度为130～150℃，灭菌时间为0.5s～4s；保持式灭菌法：灭菌温度为115～120℃，灭菌时间为15～20min。巴氏杀菌的鲜牛奶采用的加工工艺有低温长时间杀菌法(LTLT)：灭菌温度为62～65℃，灭菌时间为30min；高温短时杀菌法(HTST)：灭菌温度为72～75℃，灭菌时间为15s。奶粉在加工时先在60℃环境下先用均质机均质，而后采用高温短时灭菌法，灭菌温度可达120℃，最后以100℃以下进行干燥^[1]。这些不同类别牛奶产品的价格和营养成分含量各不相同，因此，有必要建立高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜奶和奶粉复原牛奶的快速高效的鉴定技术。

中红外光谱分析是近年来快速发展起来的一种快速、无损、无公害、可多组分同时分析的现代技术，且广泛应用于乳用动物的乳品质检测和牧场管理。用于建立分类模型的机器学习算法有决策树、朴素贝叶斯、人工神经网络、自举汇聚、K最近邻、随机森林和支持向量机等，在实践中，随机森林和支持向量机具有更好的表现，错判率低，准确率、灵敏度和特异性高^[5]由中红外光谱仪输出的数据为n×1060的矩阵(n为样本量)，数据庞大，且难以避免数据不完整、不一致、极易受到噪声(错误或异常值)侵扰，低质量的数据将导致效果较差的数据挖掘结果，因此需要一些方法对输出的数据进行预处理。这些方法通常包括数据标准化^[4]、处理缺失值、去除噪声及异常值^[3]以及特征选择等，如使用一阶微分^[4]、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)和SG卷积平滑^[2]等挖掘分类对象差异，使用马氏距离去除异常值^[4]等。

发明内容

本发明的目的是针对高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜奶及奶粉复原牛奶的鉴定方法存在的缺陷，确定高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜奶及奶粉复原牛奶的快速鉴定的最佳预处理和建模算法组合，提高上述三类牛奶的鉴别速度和准确率。

本发明的技术方案如下所述：

一种高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜牛奶及奶粉复原牛奶的快速鉴别方法，包括以下步骤：

1)奶样的选取

分别采集高温灭菌牛奶、巴氏杀菌奶牛鲜牛奶及和奶粉复原牛奶；

2)采集中红外光谱(简称MIR)

采用乳成分检测仪对牛奶样品进行扫描，通过相连的计算机输出每个样本对应的透光率；

3)数据预处理

将原始光谱数据由透光率(T)转化为吸光度(A)，去除异常值；

4)划分数据集

将数据集按照分层抽样的原则划分为训练集和测试集，两者分别占数据集的80％和20％；

5)确定建模光谱波段