【摘 要】
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目前我国食品安全问题日益突出,尤其是食品中添加过量的防腐剂,其中防腐剂的重要组成成分就是苯甲酸钠和山梨酸钾。过量的苯甲酸钠和山梨酸钾会对人的健康造成伤害。单独检测食品中的苯甲酸盐和山梨酸盐效率太低,所以一个快速有效的检测食品中的苯甲酸钠和山梨酸钾是一项非常重要的工作,对保护人体健康具有重大意义。本论文应用光谱分析并结合偏最小二乘法和BP神经网络,研究并建立了同时快速检测饮料中苯甲酸盐和山梨酸盐添加
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目前我国食品安全问题日益突出,尤其是食品中添加过量的防腐剂,其中防腐剂的重要组成成分就是苯甲酸钠和山梨酸钾。过量的苯甲酸钠和山梨酸钾会对人的健康造成伤害。单独检测食品中的苯甲酸盐和山梨酸盐效率太低,所以一个快速有效的检测食品中的苯甲酸钠和山梨酸钾是一项非常重要的工作,对保护人体健康具有重大意义。本论文应用光谱分析并结合偏最小二乘法和BP神经网络,研究并建立了同时快速检测饮料中苯甲酸盐和山梨酸盐添加剂的新方法。首先,简单介绍了苯甲酸盐和山梨酸盐的组成及来源,对它们目前现有的测定方法以及国内外科研工作者近些年在二者的测定方法所做的工作进行了阐述与分析,并且介绍了国内外有关偏最小二乘法和BP神经网络的有关研究,着重介绍了本文所用到的紫外光谱法及偏最小二乘法和BP神经网络的原理及相关知识。其次,分析了苯甲酸钠和山梨酸钾的紫外光谱图和两者的浓度与波长的线性方程,随机配置36组不同浓度的混合溶液作为建立模型的训练样本,再随机配置9组不同浓度的混合溶液作为校正样本。将190-280nm的紫外区间分为四个子区间,运用紫外光谱法并结合偏最小二乘法和BP神经网络建立苯甲酸钠和山梨酸钾的预测模型。最后,计算出建模参数RMSEP,通过比较确立最佳的建模区间和最佳建模条件。选用随机在市场上购买的饮料经过预处理后,依据相关条件,在最佳建模条件下并运用偏最小二乘法和BP神经网络进行对苯甲酸钠和山梨酸钾浓度的测定,结果表明本文提出的方法完全可行。
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