【摘 要】
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研究了基于近红外光谱技术结合化学计量法建立小麦中毒死蜱农药残留鉴定模型.采用喷洒法制备具有不同毒死蜱残留量的小麦样品,采集样品的近红外漫反射光谱,并建立因子化法、欧氏距离法的定性预测模型和偏最小二乘法的定量预测模型.结果 表明:因子化法较欧氏距离法的定性判别率更高,构建条件的特征波段为5543.68～4643.72、7582.43～6510.28 cm-1,预处理方式为二阶导数+矢量归一化+5点平滑,判别率可达96％;偏最小二乘定量判别模型构建条件的特征波段范围为5543.68～4643.72、7582.
【机 构】
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东北农业大学食品学院,黑龙江哈尔滨150030;深圳中检联检测有限公司,广东深圳518110;黑龙江谱尼测试科技有限公司,黑龙江哈尔滨150028
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研究了基于近红外光谱技术结合化学计量法建立小麦中毒死蜱农药残留鉴定模型.采用喷洒法制备具有不同毒死蜱残留量的小麦样品,采集样品的近红外漫反射光谱,并建立因子化法、欧氏距离法的定性预测模型和偏最小二乘法的定量预测模型.结果 表明:因子化法较欧氏距离法的定性判别率更高,构建条件的特征波段为5543.68～4643.72、7582.43～6510.28 cm-1,预处理方式为二阶导数+矢量归一化+5点平滑,判别率可达96％;偏最小二乘定量判别模型构建条件的特征波段范围为5543.68～4643.72、7582.43～6510.28 cm-1,预处理方式为消除常数偏移量,主成分数为7,交叉验证系数(R2)达到99.46、交叉验证均方残差(RMSECV)达到1.15,实际值与预测值相关性良好,最低检测限为1 mg/kg,能够实现对小麦毒死蜱农药残留量的准确判定.以上结果表明,利用因子化法建立的定性分析模型的判别率高达96％,能够实现对小麦毒死蜱农药残留的定性分析鉴定,采用偏最小二乘法可以实现定量分析鉴定且重现性较好.
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