CN112525850A - 奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法 - Google Patents
奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于奶品分析领域，具体涉及奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法。与中红外光谱分析有关。步骤为：1)取新鲜奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶样品；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)对训练集进行降维处理，以提高模型训练速度；6)在训练集上，使用最近邻等算法，通过10折交叉验证建立区分奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的模型，使用使用准确性、平衡精度和Kappa系数对模型进行评估和筛选；7)预估最优模型的泛化性能。
Description
技术领域
本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及一种鉴别奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水 牛奶的光谱指纹识别方法。本发明与利用红外光谱鉴定奶制品成分分析领域相关。
背景技术
牛奶的营养丰富，成分齐全，且容易消化，是哺乳动物初生阶段维持生命和发育不可替 代的必需食品。马奶中的蛋白质、氨基酸、乳糖和矿物质等成分的含量及比例都与母乳接近， 更易被婴幼儿吸收、减少过敏症状[2,8,14]，且马奶含有丰富的维生素和矿物质，对调节人体生 理功能、提高人体免疫力及防治疾病的由良好的作用。骆驼奶被称为“沙之金”,其营养丰富、 脂肪球小、易于消化,且蛋白质的含量高于牛奶,达4％以上,乳脂的含量也高达6％，所含热量高 于牛奶(驼乳108.8千卡,牛奶62千卡),并含有丰富的维生素B1、B2、C和足够的钙、铁、锌等 营养成分[6]。山羊奶中乳脂和乳蛋白含量均高于奶牛奶，并且含有多种必需氨基酸；中链脂 肪酸的含量是牛奶的两倍，因更容易受到人体脂肪酶的攻击而被消化吸收，且其脂肪球的体 积只是牛奶的三分之一,因而山羊奶的消化要比牛奶快[4]。水牛奶的脂肪、蛋白质、乳糖、矿 物质和维生素含量高于奶牛奶[3]，最适宜儿童生长发育和抗衰老的锌、铁、钙含量特别高， 氨基酸、维生素含量非常丰富，是老幼皆宜的营养食品，且其酪蛋白含量高，能进行奶酪等 高质量乳制品的深加工。
目前，对奶成分测定的方法有高效液相色谱(HPLC)法、气相色谱(GC)法、考马斯亮蓝- 紫外检测法[5]、近红外(NIR)光谱[7]和中红外(MIR)光谱法等。对于此5种奶的鉴别，LuDeng 等基于马线粒体的D-LOOP基因、牛线粒体的16S-RNA基因和骆驼线粒体的16S-RNA基因，设计 了双链PCR的特异性引物，利用双重PCR法可以检出马奶里掺加的0.1％的牛奶以及骆驼奶里掺 加的0.1％奶牛奶[13]。Martin等针对基于山羊线粒体的12S-RNA基因设计特异性引物,利用双 重PCR法实现了对山羊奶和奶牛奶的鉴别,其灵敏度可达0.1％[12]；李婷婷等使用介导环等温扩 增技术检测了山羊奶中的奶牛奶，该方法的灵敏度可达1％,浓度约为0.1ng/mL[1]。Rania M. Ewida1和Doaa Safwat M应用PCR法，用细胞色素b(cytb)基因引物和Hinf I酶对50份水牛原 奶样品进行检测，得到结果水牛奶掺假率高达90％[9]；Tanmay Hazra等选择了靶向mt-DNA D环 的牛特异性引物，利用PCR检测出水牛乳中5％的牛奶[11]；Francesca等使用毛细管电泳方法， 以牛α-乳白蛋白作为掺假标记物，以检测水牛奶中的奶牛奶，可检测到的掺加牛奶的最小量 为1％[10]。这些方法对技术、时间、样本量、仪器和操作人员均有较高的要求，且还没有方法 可以快速批量和准确鉴别奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶。
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，广泛应用于农产品及食品质量检测中，但是还没有奶牛奶、马奶、骆驼奶、山 羊奶和水牛奶的中红外光谱鉴别的相关的研究和文献报道。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于傅里叶变换中红外光谱的奶牛奶、马奶、骆 驼奶、山羊奶和水牛奶的快速批量鉴别方法，具有鉴别速度快、精度高、成本低、操作简单、 批量检测和实用性强的特点。
本发明的技术方案如下所述：
奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法，所述的方法包括以下步 骤：
(1)选取奶样：分别采集新鲜奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶。
(2)采集中红外光谱:先将水牛奶样本以体积比为1：1的加水稀释，再将奶牛奶、马奶、 骆驼奶、山羊奶和水牛奶样本分别倒入直径3.5cm，高9cm的圆柱形采样管中，保证液面高度 大于6cm，然后将其在42℃水浴锅中水浴15-20min，再将固体光纤探头伸到液体中吸样检测， 采用中红外光谱仪在4000-400cm-1波数范围内对奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶样本 进行扫描，通过与其相连的计算机输出样本对应的透光率，得到样本光谱图；
(3)对采集的原始中红外光谱数据进行预处理，步骤如下:
①将光谱数据由透射率(T)转换成吸光度(A)，计算公式为；
A＝log10(1/T)
②去除水吸收区域；
③异常光谱检测：使用LOF异常检测算法去除异常值；
(4)数据集的划分:将数据集分为训练集和测试集；
(5)训练集主成分降维：选取累计方差解释率大于99.9％时的主成分数；
(6)模型的建立与筛选：以训练集奶样的中红外光谱作为输入值，以奶牛奶、马奶、骆 驼奶、山羊奶和水牛奶的类别作为输出值，使用最近邻(KNN)算法、BP神经网络算法、随机森林(RF)算法和支持向量机(SVM)算法，通过10折交叉验证在训练集上构建模型，遵 循准确性、平衡精度和Kappa系数等指标较高的原则对模型进行评估及筛选；
(7)最优模型泛化性能的预估：使用模型对测试集中的样本进行预测，并使用对应的评 估指标评估模型在测试集上的表现；使用混淆矩阵细化模型在测试集上的表现。
(8)上述中红外光谱数据预处理、模型构建及验证和混淆矩阵的输出利用Python3.8.3 实现。
附图说明
图1：异常检测处理后的奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的中红外光谱对比图。
图2：预处理后数据TSNE可视化图。
图3：模型在测试集上的混淆矩阵图。
具体实施方式
下面，结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施方式所举的实施例中未注明具体条件的实验方法，按照常规方法和条件进行，或按 照制造厂商所建议的条件。
实施例1
仪器与设备：
FOSS公司生产的MilkoScanTM7RM乳成分检测仪(按产品使用说明书进行)。
操作步骤如下：
1)选取奶样：
分别采集新鲜奶牛奶100个样品、新鲜马奶60个样品、新鲜骆驼奶105个样品、新鲜山羊 奶73个样品和新鲜水牛奶100个样品。
2)中红外光谱采集:
先将水牛奶样本以体积比为1：1的加水稀释，再将奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水 牛奶样本分别倒入直径3.5cm，高9cm的圆柱形采样管中，保证液面高度大于6cm，然后将其在 42℃水浴锅中水浴15-20min，再将固体光纤探头伸到液体中吸样检测，采用中红外光谱仪在 4000-400cm-1波数范围内对奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶样本进行扫描，通过与其 相连的计算机输出样本对应的透光率，得到样本光谱图。
3)数据预处理:
①将光谱数据由透射率(T)转换成吸光度(A)，计算公式为；
A＝log10(1/T)
②去除水吸收区域；
③异常光谱检测：使用LOF异常检测算法去除50个异常值。
4)数据集的划分:
采用分层抽样法将数据集分为训练集和测试集，训练集有310个样品的中红外光谱数据用 于建立定性判别模型，测试集有78个样品的中红外光谱数据用于对定性判别模型进行预测效 果评价。
5)训练集主成分降维：
选取累计方差解释率大于99.9％时的主成分数，得到17个主成分。
6)模型的建立与筛选：
以训练集奶样的中红外光谱作为输入值，以奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的 类别作为输出值，使用最近邻(KNN)算法、BP神经网络算法、随机森林(RF)算法和支持向 量机(SVM)算法，通过10折交叉验证在训练集上构建模型；KNN算法和RF算法构建的模型在 训练集上的准确性、平衡精度和Kappa系数均为1，说明此2种算法对奶牛奶、马奶、骆驼奶、 山羊奶和水牛奶的鉴别都有很好的建模效果且2个模型都能准确地鉴别奶牛奶、马奶、骆驼奶、 山羊奶和水牛奶。一般来说，SVM算法在各种分类问题中都有很好的表现。SVM算法以非线性 映射为基础，是一种新颖的小样本学习方法；在SVM分类决策中，起决定性作用的是少数支持 向量，这在一定程度上避免了“维度灾难”发生的可能性，并且使训练所得模型具有较好的 稳定性。故选择使用SVM算法建立的模型用于马奶和奶牛奶的鉴别。
7)最优模型泛化性能的预估:
分别利用KNN算法和RF算法建立的定性模型，预测验证集中的78个样品，结果用准确性、 平衡精度和Kappa系数来表示；得到RF算法建立的模型在测试集验上的准确性、平衡精度和 Kappa系数均为1，说明RF算法对奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的分类具有很高的 学习能力，建立的模型能够准确地判别奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶。
表1模型在训练集和测试集上的表现
由图3使用混淆矩阵表示模型在测试集的表现，比较分类结果和实际值，由图中可以看 出无错分类的情况，这说明模型能够对奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶进行高精度 的正确分类。
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Claims (6)
1.奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法，其特征包括以下步骤：
1)选取奶样
分别采集新鲜奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶；
2)中红外光谱采集
采用傅里叶变换中红外光谱仪在4000-400cm-1波数范围内对奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶进行扫描，通过相连的计算机输出样品对应的透光率，得到样品光谱图；
3)数据预处理
将透光率转换为吸光度，去除水的吸收区域，去除异常值；
4)划分数据集
将数据集分为训练集和测试集；
5)训练集主成分降维
对训练集进行PCA降维处理，目的是提高模型训练速度，主成分数由方差累计解释率大于99.9％确定；
6)模型的建立与筛选
以训练集奶样的中红外光谱作为输入值，以奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的类别作为输出值，比较使用最近邻(KNN)算法、BP神经网络算法、随机森林(RF)算法和支持向量机(SVM)算法，通过10折交叉验证在训练集上构建模型，使用准确性、平衡精度和Kappa系数对模型进行评估及筛选；
7)最优模型泛化性能的预估
使用模型对测试集中的样本进行预测，并使用对应的评估指标评估模型在测试集上的表现，使用混淆矩阵细化模型在测试集上的表现。
2.根据权利要求1所述的奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法，其特征在于，步骤2)中采用乳成分检测仪对样品进行扫描。
3.根据权利要求1所述的奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法，其特征在于，步骤2)中每次采集光谱前，先将水牛奶样本以体积比为1：1的加水稀释，再将奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶样本分别倒入直径3.5cm，高9cm的圆柱形采样管中，保证液面高度大于6cm，然后将其在42℃水浴锅中水浴15-20min，再将固体光纤探头伸到液体中吸样检测。
4.根据权利要求1所述的奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法，其特征在于，步骤3)中数据预处理方法为：
1)将光谱数据由透射率(T)转换成吸光度(A)，计算公式为；
A＝log10(1/T)
2)去除水吸收区域；
3)异常光谱检测：使用LOF异常检测算法去除异常值。
5.根据权利要求1所述的奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法，其特征在于，步骤4)中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，两者分别占数据集的80％和20％。
6.根据权利要求1所述的奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法，其特征在于，采用通过10折交叉验证在训练集上构建模型，以准确性、平衡精度和Kappa系数对模型进行评估和筛选。
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