[发明专利]一种鉴别单一碳水化合物掺伪原料乳的方法

权利要求书

1.一种中红外光谱法结合MLP神经网络鉴别单一碳水化合物掺伪原料乳的方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)制备原料乳样品

选用三种不同品牌的纯牛奶作为原料乳；分别配制与原料乳等密度的蔗糖溶液、葡萄糖溶液、乳糖(以乳清粉的形式)溶液、糊精溶液、乳果糖溶液、淀粉溶液，然后将上述溶液依次按0.3％、0.5％、0.7％、1.0％、1.5％、2.0％、3.0％、5.0％、7.0％的浓度梯度掺入，每个梯度7个平行；

(2)利用中红外光谱仪对样品进行检测

保持室内温度24～28℃，湿度为20％～30％条件下进行光谱采集，仪器扫描范围为4000～400cm^-1，扫描分辨率为4cm^-1，扫描次数为32次，每个样品重复扫描3次取平均；

(3)建立定性判别模型

利用主成分提取结合多层感知器(MLP)神经网络分别建立蔗糖掺伪原料乳、葡萄糖掺伪原料乳、乳糖掺伪原料乳、乳果糖掺伪原料乳、糊精掺伪原料乳、淀粉掺伪原料乳的定性判别模型。

(4)进行定性判别

对待测样品进行中红外光谱法检测，结合MLP神经网络和定性判别模型进行定性判别。

2.根据权利要求1所述的一种中红外光谱法结合MLP神经网络鉴别单一碳水化合物掺伪原料乳的方法，其特征在于：所述的主成分提取为用前4个主成分向量代表全部光谱的主要信息。

3.根据权利要求1所述的一种中红外光谱法结合MLP神经网络鉴别单一碳水化合物掺伪原料乳的方法，其特征在于：所述的定性判别模型的具体建立方法为：用前4个主成分的得分值作为MLP神经网络的的输入协变量；定义蔗糖掺伪原料乳的名义变量为1，葡萄糖掺伪原料乳的名义变量为2，糊精掺伪原料乳的名义变量为3，乳糖掺伪原料乳的名义变量为4，乳果糖掺伪原料乳的名义变量为5，淀粉掺伪原料乳的名义变量为6，以各名义变量作为输入的因变量；定义验证集120个掺伪原料乳的名义变量为0，并以此作为区分变量输入，设置隐藏层输出层为自动体系优化结构，隐藏层层数，单位数，激活函数，输出层的激活函数自动优化选择。

4.根据权利要求1所述的一种中红外光谱法结合MLP神经网络鉴别单一碳水化合物掺伪原料乳的方法，其特征在于：优化算法为调整的共轭梯度，初始Lambda值为0.0000005，初始的Sigma值为0.00005，间隔中心点为0，间隔偏移量为±0.5。通过软件计算确定，输入层的单位数为4，即4个主成分，1个隐藏层且隐藏层的单位数为5，激活函数为双曲正切函数，输出层的单位数位为6，即6类掺伪原料乳的名义变量，激活函数为Softmax函数，软件计算时间为0.046s。