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Research on Rapid Detection Method of Dry Matter Content in Raw Milk Based on Mid-infrared Spectrum

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.9 (2016.09)바로가기
  • 페이지
    pp.65-74
  • 저자
    Xiaoming Li, Guicheng Huo, Yan Wang, Qingming Kong, Hongmin Sun
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A285043

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원문정보

초록

영어
This paper takes raw milk as research object, and using mid-infrared spectrum analysis method rapidly tests dry matter in raw milk through establishing quantitative analysis model. First of all, researchers collect 84 kinds of raw milk which is different areas and varieties in Heilongjiang province, and classify 84 samples into calibration sets and validation sets by standard chemical testing and spectral scanning on raw milk, and calibration sets contain 64 samples, and validation sets contain 20 samples. Then, respectively selecting SPA and GA characteristic wavelength after treating by smoothing denoising method which window size is 11 points, and establishing PLS model and model demonstration. Eventually, researchers draw the conclusion that SPA wavelength selection method which value of m_max is 10 and GA wavelength selection method which value of Evaluat is 10d can effectively improve validation set model precision, but precision of the latter is higher and characteristic wavelength point reduces from 352 to 10, The calibrating determination coefficient R2 of model is 0.8092155, root mean square error (RMSEC ) is 0.1206172. Validation set determination coefficient R2 is 0.8620867, the root mean square error (RMSEC) is 0.0950656, and relative standard deviation RSD<3%. These prove that the method for rapid testing of raw milk components is feasible.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Theory
  2.1. Kennard-Stone (K-S)
  2.2. Successive Projections Algorithm(SPA)
  2.3. Genetic Algorithm (GA)
 3. Materials and Methods
  3.1. Preparation of Test Samples
  3.2. Sample Classification
  3.3. Spectral Acquisition
 4. Results and Discussion
  4.1. Spectral Denoising
  4.2. Characteristic Wavelength Selection
  4.3. Quantitative Analysis Model
 5. Conclusions
 Acknowledgements
 References

키워드

raw milk dry matter mid-infrared spectrum Genetic algorithm successive projections algorithm

저자

  • Xiaoming Li [ School of Electronic Engineering and Information Northeast Agricultural University, Harbin, 150030, China ]
  • Guicheng Huo [ School of Food Science and Engineering Northeast Agricultural University, Harbin, 150030, China ]
  • Yan Wang [ School of Electronic Engineering and Information Northeast Agricultural University, Harbin, 150030, China ]
  • Qingming Kong [ School of Electronic Engineering and Information Northeast Agricultural University, Harbin, 150030, China ]
  • Hongmin Sun [ School of Electronic Engineering and Information Northeast Agricultural University, Harbin, 150030, China ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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