作者尝试用近红外光谱技术结合DM、MD-DA、DPLS，分别建立了掺C4植物糖和未掺C4植物糖蜂蜜的鉴别模型，总判别率均高于85%，对纯蜂蜜的识别率为100%，具有良好的可行性。结果表明该方法为识别蜂蜜真伪提供了一个有效的筛选方法，与SCIRA方法相比较，成本低、快速、环保。近年来，随着蜂蜜贸易量和消费量不断增加，蜂蜜的掺假现象也越来越严重，对蜂蜜质量控制和检测水平提出了更高要求。在蜂蜜中掺入C4植物糖是我国目前最主要的掺假手段，因此，该技术的研究可为有关部门进行蜂蜜打假提供快速检测机制。
目前，国外已有一些学者在鉴别蜂蜜真伪方面利用NIR技术做过一些相关研究，但国内在 ...... （共556字） [阅读本文]>>
蜂蜜近红外光谱检测将光谱与组分化学值输入TQ V8.0 (Thermo Nicolet Co.，USA)软件构建数据集，各组分样本数如表4-3所示。当因子数(LVs)选择过小时，拟合不足，信息使用较少;但因子数选择过多
蜂蜜近红外光谱检测葡萄糖和果糖占蜂蜜总量的近70%，在近红外区间信息丰富，特征比较明显，采用全谱建模往往带入一定的非信息变量，同时模型维度大，也较复杂[2～6]。本节采用基于间隔偏最小二乘法 (Interval par
蜂蜜近红外光谱检测人工神经网络(ANN) 的最大优点是具有抗干扰、抗噪声和强大的非线性转换能力，是比较理想的非线性定标分析方法。人工神经网络方法非线性逼近能力强，广泛用于近红外定性或定量分析。ANN也存在局限性，如训练
蜂蜜是我国最主要的蜂产品之一，是由蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或蜜露，与自身分泌物相结合后，在巢脾中经过充分酿造而成的天然甜物质。蜂蜜的形成是一个相当复杂的过程。一般情况下，蜜蜂采集花蜜时就分泌转化酶和淀
(一)蜂蜜的物理特性1.状态新鲜的蜂蜜一般是呈透明或半透明的液体。部分蜂蜜经过低温储存后，呈半固体或全固体结晶状态，例如油菜蜜、荆条蜜、椴树蜜等。2.色泽蜂蜜的色泽主要取决于蜜源植物来源，其次与贮藏条件
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