牛奶含水率介電譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)檢測方法

郭文川　林碧瑩

(西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院， 陜西楊凌 712100)

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牛奶含水率介電譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)檢測方法

郭文川林碧瑩

(西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院， 陜西楊凌 712100)

為了實(shí)現(xiàn)牛奶含水率的快速檢測，采用網(wǎng)絡(luò)分析儀和同軸探頭測量了室溫((25±0.5)℃)下20～4 500 MHz間105個(gè)牛奶樣品的相對介電常數(shù)和介質(zhì)損耗因子。發(fā)現(xiàn)基于單一頻率下的介電參數(shù)很難預(yù)測牛奶的含水率。為此，將介電譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合預(yù)測牛奶的含水率?；赬-Y共生距離法進(jìn)行了樣本集劃分，得到校正集樣本75個(gè)和預(yù)測集樣本30個(gè)。采用連續(xù)投影算法從全介電譜中提取出了15個(gè)用于預(yù)測牛奶含水率的特征變量；建立了基于全介電譜和連續(xù)投影算法提取的特征變量預(yù)測牛奶含水率(87.28%～91.30%)的廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于連續(xù)投影算法提取的特征變量所建立的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型是預(yù)測牛奶含水率的最優(yōu)模型，其預(yù)測相關(guān)系數(shù)、預(yù)測均方根誤差和剩余預(yù)測偏差分別為0.988、0.119%和6.723。研究表明，介電譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可用于檢測牛奶的含水率。

牛奶; 含水率; 介電特性; 化學(xué)計(jì)量學(xué); 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

引言

牛奶中富含多種營養(yǎng)物質(zhì)，如蛋白質(zhì)、脂肪、糖類和礦物質(zhì)等，被譽(yù)為“白色血液”。牛奶的含水率是反映牛奶品質(zhì)的主要指標(biāo)之一，它可以反映牛奶是否摻水以及乳成分的變化。常用的牛奶含水率檢測方法有直接干燥法[1]、微波法[2]、水分測定儀法[3]、紅外光譜法[4-5]和熱輻氣動干燥法[6]等。國標(biāo)GB 5009.3—2010《食品中水分的測定》中規(guī)定的直接干燥法雖然具有檢測精度高的優(yōu)點(diǎn)，但其耗時(shí)長、儀器笨重、能耗大，不能實(shí)現(xiàn)在線檢測，難以滿足市場快速檢測牛奶含水率的要求。同直接干燥法相比，微波法、水分測定儀法、紅外光譜法和熱輻氣動干燥法雖然縮短了測試時(shí)間，但儀器設(shè)備較昂貴，同樣不能應(yīng)用于現(xiàn)場檢測。因此，尋找適合于牛奶含水率實(shí)時(shí)或在線檢測的方法對于檢測牛奶的品質(zhì)具有重要意義。

介電特性是物質(zhì)的固有特性之一。物質(zhì)的介電特性可用相對介電常數(shù)ε′和介質(zhì)損耗因子ε″等表示。ε′反映了物質(zhì)儲存電場能量的能力，而ε″反映物質(zhì)消耗電場能量的能力[7]。大量研究表明，食品的介電特性受其組成成分的影響，如含水率[8]、含鹽量[9]、脂肪[10]等。對蜂蜜[11]、肉[12]和果蔬糧食[13-15]等食品介電特性的研究說明，含水率是影響食品介電參數(shù)的主要因素之一。魯勇軍等[16]在25℃采用同軸傳輸線技術(shù)測量了一些微波頻率(2、2.45、3 GHz)下市售黃油、奶酪、酸奶和牛奶的相對介電常數(shù)，發(fā)現(xiàn)乳制品的相對介電常數(shù)與含水量呈正相關(guān)關(guān)系。GUO等[17]研究了去離子水對牛奶介電特性的影響，結(jié)果表明牛奶的介質(zhì)損耗因子與摻水牛奶中牛奶的含量成正比。BANACH等[18]研究了摻水率對牛奶介電特性的影響，發(fā)現(xiàn)牛奶的摻水率與其介電參數(shù)的關(guān)系接近線性關(guān)系。但現(xiàn)有對于牛奶含水率的研究均是對于單一的樣品，尚未發(fā)現(xiàn)適合于預(yù)測大樣本牛奶含水率的方法。對果品的介電譜研究說明，介電譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合可以預(yù)測大樣本果品的內(nèi)部品質(zhì)[19-20]。

為了給大樣本牛奶含水率的檢測提供一種實(shí)時(shí)、在線檢測方法，本文采用矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀和同軸探頭技術(shù)測量室溫下，20～4 500 MHz內(nèi)含水率在87.28%～91.30%間的105份牛奶樣本的介電譜，將介電譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合建立預(yù)測牛奶含水率的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并比較全頻譜與連續(xù)投影算法提取的特征變量對各個(gè)模型預(yù)測能力的影響，提出預(yù)測牛奶含水率的最佳模型。

1　材料與方法

1.1材料

生鮮牛奶采集于陜西楊凌某一奶牛養(yǎng)殖戶所飼養(yǎng)的15頭“荷斯坦”乳牛，所采樣品于30 min內(nèi)運(yùn)至實(shí)驗(yàn)室。將采集得到的每頭乳牛的牛奶樣品分成7份，每份約200 g，按照每份樣品中添加約0%、2%、4%、6%、8%、10%和12%自來水的方法共配置得到105份樣品。試驗(yàn)期間，樣品于4℃冷藏室內(nèi)保存，冷藏時(shí)間不超過24 h。

1.2測量方法

1.2.1主要成分的測量方法

測量前，將待測樣品攪拌均勻，分別依據(jù)GB 5009.5—2010《食品中蛋白質(zhì)的測定》、GB 5413.3—2010《嬰幼兒食品和乳品中脂肪的測定》和GB 5413.39—2010《乳和乳制品中非脂乳固體的測定》測量牛乳中的蛋白質(zhì)、脂肪和非脂乳固體含量。采用直接干燥法測量含水率。含水率的具體測量方法是：從攪拌均勻的牛奶樣品中取5～10 g置于105℃的鼓風(fēng)干燥箱(101-1AB型，天津市泰斯特儀器有限公司)中干燥20 h后取出，放于裝有CaSO2的干燥器中冷卻至室溫。用精度為0.000 1 g的電子天平(FA2104N型，上海精密科學(xué)儀器有限公司)稱量每份樣品干燥前后的質(zhì)量，根據(jù)干燥前后樣品的質(zhì)量計(jì)算樣品的初始濕基含水率。以每份樣品6個(gè)含水率測量的平均值作為該樣品的含水率測量結(jié)果。

1.2.2介電參數(shù)測量方法

本文采用網(wǎng)絡(luò)分析儀(E5071C型， Agilent Technology公司，馬來西亞)和末端開口的同軸探頭(85070E-020型)測量介電參數(shù)。測試前先將網(wǎng)絡(luò)分析儀預(yù)熱1 h，然后對其依次進(jìn)行開路、短路和50 Ω負(fù)載校準(zhǔn)。進(jìn)而用同軸電纜連接網(wǎng)絡(luò)分析儀與同軸探頭，設(shè)定測量頻率范圍為20～4 500 MHz，測量頻率點(diǎn)數(shù)為201個(gè)。最后對同軸探頭進(jìn)行開路、短路和25℃的去離子水校準(zhǔn)。

測量前將樣品從冷藏室中取出，待其恢復(fù)至室溫(25±0.5)℃后，攪勻倒入3個(gè)50 mL的試管中，使得牛奶液面低于試管口1～2 cm。將試管放于一自制的升降臺上，調(diào)節(jié)升降臺的高度，使得同軸探頭浸入牛奶樣品中，然后，測量樣品的ε′和ε″。每個(gè)試管中的樣品測量2次，3個(gè)試管中樣品6次測量的平均值作為介電參數(shù)的測量結(jié)果。

1.3數(shù)據(jù)分析與處理方法

1.3.1X-Y共生距離算法

為了使劃分的樣品集更具代表性，本文選用X-Y共生距離算法(Sample set partitioning based on joint X-Y distances, SPXY)劃分樣本。該算法同時(shí)考慮了各樣品濃度(本文為含水率)間與頻譜間的歐氏距離，使劃分得到的校正集樣品能夠充分包含預(yù)測集的樣品信息，從而能有效地提升模型的泛化能力[21]。

1.3.2連續(xù)投影算法

1.3.3廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized regression neural Network, GRNN)是一種以徑向基函數(shù)(Radial basis function，RBF)為核函數(shù)的一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)由輸入層、模式層、求和層和輸出層構(gòu)成。一些研究表明[22]，該網(wǎng)絡(luò)具有高度的容錯性和魯棒性，并且在學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)速度上都優(yōu)于經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且對小樣本的訓(xùn)練集表現(xiàn)出絕對優(yōu)勢。

1.3.4支持向量機(jī)

支持向量機(jī)(Support vector machine, SVM)是基于風(fēng)險(xiǎn)最小化思想的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。它通過在多維空間建立超平面實(shí)現(xiàn)不同模式之間的最大化隔離，從而達(dá)到分類的目的[23]。SVM可以有效克服經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中模型復(fù)雜、求解速度慢、易陷入局部極小、過擬合等弊端，從而提高建模效率，且能較好地解決小樣本、非線性等實(shí)際問題，可以有效地改善定性、定量模型的預(yù)測精度[24]。

1.3.5極限學(xué)習(xí)機(jī)

極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme learning machine, ELM)是由HUANG等[25]提出的一種針對單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，具有收斂速度快、泛化性能好等特點(diǎn)。ELM網(wǎng)絡(luò)的輸入層與隱層間的連接權(quán)值和神經(jīng)元間的閾值都是隨機(jī)確定的，因此只需設(shè)置各層神經(jīng)元數(shù)就可以經(jīng)校正集訓(xùn)練后獲得最優(yōu)解。ELM已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

1.4模型評價(jià)

模型的校正和預(yù)測性能用校正集樣品的相關(guān)系數(shù)(Rc)、校正集樣品的均方根誤差(RMSEC)、預(yù)測集樣品的相關(guān)系數(shù)(Rp)和預(yù)測集樣品的均方根誤差(RMSEP)表示，以剩余預(yù)測偏差RPD作為評價(jià)模型預(yù)測性能的指標(biāo)。NICOLA?等[26]指出當(dāng)某一模型的RPD值小于1.5時(shí)，該模型的預(yù)測性能很差；當(dāng)RPD 在1.5～2.0時(shí)，模型僅能給出預(yù)測值的大小情況；當(dāng)RPD 在2.0～2.5時(shí)，模型可用于粗略預(yù)測；而當(dāng)模型的RPD大于2.5和3.0時(shí)，模型分別具有良好的和極好的預(yù)測準(zhǔn)確性。

2　試驗(yàn)結(jié)果和分析

2.1生鮮牛奶的主要成分

本研究所用的15份生鮮牛奶的主要成分如表1所示。表1說明，所用樣品的主要成分有一定的差異，說明所選取的樣品具有一定的代表性?；谠?5份生鮮牛奶制備的105份樣品的含水率范圍為87.28%～91.30%，含水率的平均值為89.03%，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.84%。

表1　本研究所用的15份生鮮牛乳的主要成分Tab.1　Main ingredients of 15 samples of raw fresh milk 　%

2.2生鮮牛奶的介電譜

圖1是20～4 500 MHz范圍內(nèi)，某一原奶的ε′和ε″的變化規(guī)律。由圖1看出，ε′隨著頻率的增大逐漸減小。在雙對數(shù)坐標(biāo)下，ε″隨頻率的增大先減小后增大。牛奶是一種非均質(zhì)膠體分散系，其中的偶極子、電子和原子的極化及Maxwell-Wagner效應(yīng)是引起牛奶介電參數(shù)變化的主要原因[27]。大量的研究結(jié)果表明，離子的導(dǎo)電性是引起低頻下(小于等于300 MHz)介電損耗的主要原因，而偶極子的極化是引起微波頻段下(300～4 500 MHz)介電損耗的主要原因。在所研究的頻段內(nèi)，牛奶ε″的變化規(guī)律與純水的介電行為基本相同[28]，說明水是引起牛奶介電參數(shù)變化的主要成分。此外，牛奶中的蛋白質(zhì)[29]和脂肪[10]的含量對牛奶的介電參數(shù)也有一定的影響。因此，牛奶的介電特性是牛奶中所有成分綜合影響的結(jié)果，但是同水相比，蛋白質(zhì)、脂肪和非脂乳固體的影響較小。

圖1　室溫下20～4 500 MHz范圍內(nèi)某一原奶樣品的ε′和ε″的變化規(guī)律Fig.1　Obtained ε′ and ε″ of a raw milk sample over the frequency range of 20～4 500 MHz at room temperature

2.3生鮮牛奶的介電特性與含水率的線性關(guān)系分析

為了了解大樣本牛奶的介電參數(shù)是否與含水率存在線性關(guān)系，本文建立了201個(gè)頻率點(diǎn)下的ε′和ε″分別與含水率的線性關(guān)系式y(tǒng)=aw+b，其中y代表ε′和ε″，w代表含水率，a和b為擬合系數(shù)，并計(jì)算了各擬合式下ε′和ε″分別與含水率的擬合系數(shù)Rε′和Rε″，結(jié)果如圖2所示。由圖2可知，ε′和ε″均與含水率間有正的線性相關(guān)性，但Rε′小于0.4，說明相關(guān)性很弱。在20～3 000 MHz間，Rε″大于0.5且小于0.7，說明有一定的線性相關(guān)性，當(dāng)頻率大于3 000 MHz時(shí)，Rε″小于0.5。

圖2　20～4 500 MHz范圍內(nèi)ε′和ε″與含水率在201個(gè)頻率點(diǎn)下的線性相關(guān)系數(shù)Fig.2　Linear correlation coefficients between permittivities and moisture content at 201 discrete frequencies from 20 MHz to 4 500 MHz

綜上可知，單一頻率下的ε′和ε″均與含水率間的線性相關(guān)性較弱，很難應(yīng)用單一頻率下的介電參數(shù)值預(yù)測牛奶的含水率。因此，有必要探討是否能用更多的介電參數(shù)甚至全介電譜預(yù)測生鮮牛奶的含水率。

2.4樣本劃分

基于Matlab R2013a軟件平臺，根據(jù)105個(gè)牛奶含水率(87.28%～91.30%)的實(shí)測值數(shù)據(jù)，采用SPXY算法將樣本按照5∶2的比例劃分校正集與預(yù)測集，得到校正集樣品75個(gè)和預(yù)測集樣品30個(gè)。 樣本劃分結(jié)果見表2。從表2可以看出，校正集樣品中牛奶含水率的變化范圍充分覆蓋了測試集樣品中的含水率范圍，說明經(jīng)SPXY法劃分的樣本集是合理有效的。

2.5連續(xù)投影算法提取特征變量

設(shè)定提取的特征介電變量數(shù)的范圍為1～19，計(jì)算各特征變量數(shù)下的RMSEC，根據(jù)最小的RMSEC確定最佳特征變量數(shù)。不同特征變量數(shù)下的RMSEC的計(jì)算結(jié)果如圖3所示。結(jié)果說明，RMSEC隨變量數(shù)的增多而減小，但當(dāng)變量數(shù)大于15時(shí)，RMSEC基本保持不變。由于過多的變量會增加模型的復(fù)雜性，為此，本研究以RMSEC不再顯著減小(在0.05顯著水平下)時(shí)的特征變量數(shù)作為最終的選擇結(jié)果。因此，SPA選擇的最優(yōu)特征變量數(shù)為15。圖3中“■”對應(yīng)的橫坐標(biāo)值表示經(jīng)SPA優(yōu)選出的最佳特征變量數(shù)。所選出的15個(gè)特征介電變量見表3。

表2　基于SPXY法劃分樣本的含水率結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab.2　Statistics of moisture content in different sample sets determined by SPXY

圖3　SPA在不同特征變量數(shù)下的校正均方根誤差Fig.3　Calculated RMSEC at different characteristic variable numbers of SPA

變量號介電變量變量所在頻率/MHz變量號介電變量變量所在頻率/MHz1ε'20.009ε″2070.712ε'20.7210ε″2508.663ε'22.1611ε″2806.334ε'24.3112ε″3182.705ε'27.9113ε″3464.986ε'31.5014ε″4123.637ε'2399.1715ε″4500.008ε″1013.66

2.6GRNN模型建模結(jié)果

GRNN網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵參數(shù)為擴(kuò)展系數(shù)。本文采用交叉驗(yàn)證方法訓(xùn)練GRNN，并根據(jù)最小RMSEC循環(huán)找出梯度為0.001，范圍為0.1～2.0時(shí)的最佳擴(kuò)展系數(shù)。在全頻譜和SPA選取的特征變量下，分別獲得的GRNN的擴(kuò)展系數(shù)見表4，所建立的GRNN模型對牛奶含水率的預(yù)測結(jié)果見表5。

表4　GRNN、SVM和ELM的建模參數(shù)Tab.4　Modeling parameters of GRNN, SVM and ELM

表5　不同的特征變量選擇方法下各模型對牛奶 含水率的建模結(jié)果Tab.5　Moisture content determination results of different models based on different variables selection methods

由表5可以看出，基于SPA所建立的GRNN模型(SPA-GRNN)的Rc(0.996)和Rp(0.966)均高于基于全頻譜所建立的GRNN(FS-GRNN)，且SPA-GRNN比FS-GRNN具有較小的RMSEC(0.157%)和RMSEP(0.221%)，說明SPA-GRNN 具有較好的校正性能和預(yù)測性能。SPA-GRNN的RPD為3.620，大于3，說明SPA-GRNN 具有極好的含水率預(yù)測能力。而FS-GRNN的RPD為2.485，在2.0～2.5 之間，表明FS-GRNN 可用于粗略地預(yù)測牛奶的含水率。

2.7SVM模型建模結(jié)果

本研究以RBF函數(shù)作為SVM的核函數(shù)。SVM建模中的關(guān)鍵建模參數(shù)為懲罰因子c及RBF函數(shù)中的松弛變量g。設(shè)定各參數(shù)的取值范圍為2-6～26，增量為20.5，根據(jù)留一交互原則結(jié)合最小RMSEC確定二參數(shù)的值，結(jié)果見表4。所建立的SVM模型對牛奶含水率的預(yù)測結(jié)果見表5。

表5說明，模型FS-SVM相比于SPA-SVM有較大的Rc(0.998)和較小的RMSEC(0.045%)，說明FS-SVM有較好的校正性能。但是SPA-SVM具有較大的Rp(0.989)和較小的RMSEP(0.132%)，且RPD(6.051)遠(yuǎn)大于FS-SVM(3.810)，故SPA-SVM比FS-SVM具有較優(yōu)的預(yù)測牛奶含水率的能力，且能保證具有極好的預(yù)測精度。

2.8ELM模型建模結(jié)果

本研究中，ELM網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)為sigmoidal。ELM網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)是根據(jù)多次重復(fù)試驗(yàn)獲得的。其方法是：設(shè)定初始節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，每次增加1，直到增加到100為止。計(jì)算每個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)下的RMSEC，以最小的RMSEC或RMSEC開始緩慢變化所在處的節(jié)點(diǎn)數(shù)作為ELM的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。 確定的ELM的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)見表4，所建的ELM模型對牛奶含水率預(yù)測結(jié)果見表5。

表5說明，同F(xiàn)S-ELM模型相比，SPA-ELM模型具有較高的Rc(0.997)和Rp(0.988)以及較小的RMSEC(0.066%)和RMSEP(0.119%)。雖然FS-ELM及SPA-ELM模型的RPD均大于3.0，但SPA-ELM的RPD(6.051)遠(yuǎn)大于FS-ELM(3.077)，說明SPA-ELM對牛奶含水率的預(yù)測性能遠(yuǎn)優(yōu)于FS-ELM。

2.9結(jié)果比較

在所建立的6種含水率預(yù)測模型中，雖然SPA-ELM模型的Rp(0.988)略小于SPA-SVM(0.989)，但具有最小的RMSEP(0.119%)以及最大的RPD(6.723)，且RPD大于3.0，說明SPA-ELM是預(yù)測牛奶含水率的最優(yōu)模型，且具有極好的預(yù)測精度。FS-GRNN模型的RPD最小，且小于2.5，說明該模型能粗略地預(yù)測生鮮牛奶的含水率。其余4種模型的RPD均大于3.0，表明這4種模型也具有極好的預(yù)測牛奶含水率的能力。

在各種建模方式下，基于SPA提取的特征變量所建模型的Rp和RPD均分別大于基于全頻譜所建的模型，說明SPA能夠有效地從全頻譜中提取表達(dá)牛奶含水率的有效信息。圖4所示是預(yù)測集中牛奶含水率的實(shí)測值與應(yīng)用SPA-ELM模型預(yù)測的含水率的比較，說明應(yīng)用SPA-ELM模型可以很好地預(yù)測牛奶的含水率。

3　結(jié)論

(1)在20～4 500 MHz內(nèi)，生鮮牛奶的ε′隨著頻率的增大而減?。沪拧咫S著頻率的增大先減小后增大，介質(zhì)損耗因子的最小值出現(xiàn)在2 000～2 500 MHz間。

(2)在20～4 500 MHz內(nèi)，介電參數(shù)和生鮮牛奶含水率之間的線性關(guān)系較弱，很難應(yīng)用單一介電參數(shù)預(yù)測牛奶含水率。

(3)采用SPA法從全介電譜中提取出了15個(gè)用于預(yù)測含水率的特征變量，且基于特征變量所建模型的牛奶含水率預(yù)測效果均優(yōu)于基于全介電譜所建模型。

(4)基于全介電譜和SPA提取的特征變量建立的預(yù)測含水率的GRNN、SVM和ELM模型中，SPA-ELM模型具有最好的含水率預(yù)測性能，其Rp、RMSEP和RPD分別為0.988、0.119%和6.723。

(5)介電譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合可以很好地預(yù)測牛奶含水率。本研究為實(shí)時(shí)或在線牛奶含水率檢測儀的研發(fā)提供了基礎(chǔ)。

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Detecting Moisture Content of Cow’s Milk Using Dielectric Spectra and Chemometrics

Guo WenchuanLin Biying

(CollegeofMechanicalandElectronicEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

To explore a rapid method for detecting moisture content of cow’s milk, a network analyzer and an open-ended coaxial-line probe were applied to measure the dielectric properties (relative dielectric constant and dielectric loss factor) of 105 milk samples over the frequency range of 20～4 500 MHz at room temperature (25±0.5)℃. The low linear correlation coefficient between the moisture content and the permittivities at a single frequency of used milk samples showed that it was difficult to predict the moisture content of milk using a single permittivity value. Therefore, the dielectric spectra combined with chemometrics were used to determine the moisture content of milk. All samples were partitioned into calibration set (75 samples) and prediction set (30 samples) by using set partitioning method based on joint X-Y distances. Fifteen characteristic variables that predicting moisture content of cow’s milk were selected by successive projection algorithm from full spectra. The generalized regression neural network, support vector machine and extreme learning machine models were established to predict moisture content of milk (87.28%～91.30%), based on the original full dielectric spectra and characteristic variables. The results showed that the extreme learning machine model established using the characteristic variables selected by successive projection algorithm was the best model in determining moisture content of milk, with the correlation coefficient of prediction, root-mean-square error of prediction, and residual prediction deviation of 0.988, 0.119%, and 6.723, respectively. The study indicates that the dielectric spectra combined with chemometrics could be used to detect moisture content of milk. The research is helpful to develop a new milk moisture detector which could be used in situ or online detection.

cow’s milk; moisture content; dielectric property; chemometrics; artificial neural networks

10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.035

2016-06-01

2016-07-03

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31671935)和江蘇省農(nóng)產(chǎn)品物理加工重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(JAPP2014-2)

郭文川(1969—)，女，教授，博士，主要從事農(nóng)產(chǎn)品和食品品質(zhì)無損檢測技術(shù)研究，E-mail： guowenchuan69@126.com

TS252.2

A

1000-1298(2016)09-0249-07