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作者：张婧怡;周然;
单位：上海海洋大学食品学院;国家市场监督管理总局重点实验室(乳及乳制品检测与监控技术);
摘要：利用低场核磁共振技术，探究了驼奶粉中掺假不同量的牛奶粉、蛋白粉和淀粉的影响。获得的T_2横向弛豫时间反演谱显示了纯驼奶粉和掺假驼奶粉之间存在差异，可用于进一步分析。为了区分不同类型的掺假驼奶粉，研究采用了多种机器学习算法进行分类。结果显示，随机森林模型的表现最为优异，其准确率和F1评分分别达到了96.35%和97.53%。此外，还利用主成分分析对掺有不同浓度牛奶粉、蛋白粉和淀粉的驼奶粉样品进行了分类。结果显示，相同掺假量的驼奶粉出现聚类趋势，不同掺假量的驼奶粉之间出现明显分离。在定量分析中，构建了偏最小二乘回归模型预测掺假量，结果显示3种掺假物的预测性能良好。模型的预测能力通过独立样本集验证，表明其具有较高的泛化性。此外，方法的精密度通过重复性实验评估，日内精密度为3.0%～6.8%,日间精密度为6.1%～10.3%,证实了方法的稳定性和可靠性。
关键词：低场核磁共振;;化学计量学;;驼奶粉;;掺假检测;;品质控制
基金资助：国家市场监督管理总局重点实验室(乳及乳制品检测与监控技术)(MDPDMT-2023-01)
