[发明专利]一种基于介电谱技术快速检测牛乳脂肪含量的方法

摘要

本发明公开了一种基于介电谱技术快速检测牛乳脂肪含量的方法。本发明利用网络分析仪（或阻抗分析仪）和同轴探头获得一批牛乳样本在某一射频/微波范围内的介电谱（相对介电常数谱和介质损耗因数谱），从介电谱中提取出表达牛乳脂肪含量的特征介电变量，基于整个射频/微波范围内的介电谱或者提取的特征介电变量建立检测牛乳脂肪含量的线性或非线性检测模型，并对模型进行检验，以预测集均方根误差最小的模型作为检测牛乳脂肪含量的最佳模型。测量脂肪含量未知的牛乳样品的介电谱，将特征介电变量的数值代入最佳模型即可计算出该样品的脂肪含量。本发明具有检测便捷、迅速、操作简单、精度高、以及可实现在线及实时检测的优点。

主权项

一种基于介电谱技术快速检测牛乳脂肪含量的方法，其特征在于，包含以下步骤：（1）收集样本：收集一批来源于不同地区、不同饲养条件、不同奶牛品种、不同奶牛个体、不同产乳期、不同季节、数量足够、脂肪含量有一定差异的生鲜牛乳样品；样品在2℃~4℃下保存，保存时间不超过24小时；根据国标规定的方法测量各牛乳样品的脂肪含量；（2）介电谱的采集：测量前将样品回温到室温，在室温下利用网络分析仪和同轴探头组成的测量装置采集样品的介电谱；采集前先校准好测量装置并设置好采集软件，包括设置好采集的射频/微波频率的范围以及适量的采集频率点；然后测量牛乳样品在该射频/微波范围内的介电谱，该介电谱包括相对介电常数谱、介质损耗因数谱；所述的网络分析仪也可以用阻抗分析仪替代；所述的相对介电常数谱、介质损耗因数谱也可以被基于这两个介电谱计算得到的介电参数谱代替；（3）样本划分：采用SPXY法将牛乳样本划分为校正集和预测集；校正集和预测集的样品比例按照2:1或3:1或4:1划分；校正集的样品数大于预测集的样品数，脂肪含量为最小值和最大值的牛乳样品要划分进校正集；（4）特征介电变量的提取：分别采用连续投影算法、无信息变量消除法、基于稳定性竞争自适应重加权采样法对校正集中牛乳样品的介电谱数据进行降维处理，在整个测量频率范围内的介电谱数据中提取出能反映牛乳样品脂肪含量的特征介电变量；特征介电变量对应的频率为特征频率；特征介电变量不但可以单独从相对介电常数谱数据或介质损耗因数谱数据中提取，也可以从介电常数谱和介质损耗因数谱两种数据中共同提取；提取的特征介电变量一般是步骤（2）中采集的部分介电频谱数据，但也可以是步骤（2）中采集的全部介电频谱数据；（5）牛乳脂肪含量检测模型的建立：以步骤（4）提取的特征介电变量为输入参数，以牛乳样品的脂肪含量为输出参数，分别以偏最小二乘法、最小二乘支持向量机法、极限学习机法、广义神经网络法建立基于校正集样品数据的牛乳脂肪含量的线性或非线性检测模型；（6）模型的验证：利用预测集的样品数据检验步骤（5）所建立的多个牛乳脂肪含量检测模型的性能，将预测集均方根误差最小的模型确定为检测牛乳脂肪含量的最佳模型；分析预测集的误差规律并确定出误差修正值；（7）未知牛乳样品脂肪含量的预测：对于未知脂肪含量的牛乳样品，按照步骤（2）完成介电谱的采集，将采集的未知牛乳样品介电谱数据中与步骤（6）确定的最佳模型所对应输入参数相同的介电变量值代入步骤（6）所确定的最佳模型中，就可以快速计算出该未知牛乳样品的脂肪含量；（8）误差修正：利用步骤（6）中得到的误差修正值对步骤（7）的预测结果进行修正；修正后的结果就是未知牛乳样品脂肪含量的最终测量结果。