近红外光谱

天津工业大学化学工程与技术学院的复杂体系智能分析与计算实验室采用紫外可见光谱和近红外光谱结合基于变分模态分解的集成建模方法实现了掺伪植物油和中药的定量分析。相关研究成果在2022年8月1日以题为“Variational Mode Decomposition Weighted Multiscale Support Vector Regression for Spectral Determination of Rapeseed Oil and Rhizoma Alpiniae Offcinarum Adulterants”发表在国际学术期刊Biosensors（IF=5.743）上。

该文研究了两种波段范围的高光谱成像系统（可见-近红外光谱（Vis-NIR）和近红外光谱（NIR））在冷藏期间测定罗非鱼鱼片中挥发性盐基氮（TVB-N）含量的潜力。利用Vis-NIR和NIR数据，建立了高光谱图像中罗非鱼鱼片平均光谱与其TVB-N含量之间的校正模型，并采用数据融合和多种变量选择方法对模型进行优化。最后，采用优化的模型来实现罗非鱼鱼片中TVB-N含量的可视化分布。结果表明，高光谱成像技术结合数据融合和变量选择等化学计量学方法在罗非鱼鱼片新鲜度无损评价分析中具有可行性。