蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究
近红外光谱技术在鉴别食品真伪和产地属性的应用研究进展
近红外光谱技术在鉴别食品真伪和产地属性的应用研究进展作者：李琴郑雷玉袁红梅来源：《硅谷》2011年第12期摘要：阐述近红外光谱分析技术的理论基础、基本方法、技术特点，归纳总结用于近红外光谱分析的化学计量学方法，列举近红外光谱在食品分析中的定量分析项目和定性分析信息。
重点分析近红外光谱技术在食品真伪及产地属性的应用研究。
最后概述近红外光谱技术在其他领域中的应用，并展望近红外光谱技术广阔的应用前景。
资料表明，近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点，已广泛应用于各个领域。
关键词：近红外光谱；应用；技术中图分类号：S896.1文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0620043－010 引言近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，简称NIRS）介于可见光谱区与中红外谱区之间。
谱区范围为4000～12500cm-1（800～2500nm）。
一般有机物在该区的近红外光谱吸收主要是含氢基团CH、NH、OH、SH、PH等的倍频和合频吸收，谱带弥散，强度比中红外吸收弱十倍至千倍。
由于几乎所有的有机物的一些主要结构和组成都可以在他们的近红外光谱中找到信号，而且谱图稳定，获取光谱容易，因此近红外光谱法（NIRS）被誉为分析的巨人。
近红外光谱作为一种快速的分析方法，可以对各种样品，包括从气体到透明或混浊的液体，从匀浆到粉末，从固体材料到生物组织等，提供快速、精确的定性、定量分析而不损伤样品，与漫反射技术相结合，近红外光谱可以对固体材料进行非破坏性多组分分析和鉴定，光导纤维的引进使传统的近红外光谱的应用扩展到了有毒材料的远程分析和过程控制。
因此，近红外技术已经广泛的应用于石油化工、农业、食品和饮料、药物定量定性分析领域。
1 近红外光谱分析技术的特点相比于其它分析技术，近红外光谱分析具有以下优点：①无需复杂的样品制备，不用试剂，省去制备时间并且无污染，属于绿色分析技术；②测试过程迅速，及时显示结果，反映工艺流程的现状；③可以同时测量同一样本内各种不同成分；④同一样本可以重复测量；⑤可通过光纤实现远距离测量，实现在线检测（质量过程控制）；⑥适用固态、粉粒态、半固态、液态等各种样本。
蜂蜜真伪的主要鉴别方法研究进展
蜂蜜真伪的主要鉴别方法研究进展辛益;汪燕;马振刚【摘要】蜂蜜作为人们日常保健品之一,其品质优劣对食用者的健康影响重大.针对目前市场上常见的掺假方法,从基础感官、简单测试及仪器测定三个方面系统总结了更为准确的蜂蜜真伪鉴别方法.【期刊名称】《蜜蜂杂志》【年(卷),期】2019(039)005【总页数】2页(P6-7)【关键词】蜂蜜;鉴别方法;真伪【作者】辛益;汪燕;马振刚【作者单位】重庆市动物生物学重点实验室,重庆市媒介昆虫重点实验室,重庆师范大学重庆401331;重庆市动物生物学重点实验室,重庆市媒介昆虫重点实验室,重庆师范大学重庆401331;重庆市动物生物学重点实验室,重庆市媒介昆虫重点实验室,重庆师范大学重庆401331【正文语种】中文【中图分类】S896.11 引言蜂蜜是蜜蜂利用在开花植物中采集的花蜜，与自身体内酶液混合酿造的物质。
蜂蜜被认为是养生的佳品，其主要原因是它不仅含有多种维生素、矿物质和活性酶等微量元素，还含有各种氨基酸及大量能被人体直接吸收的葡萄糖和果糖[1]。
由于蜂蜜在市场中广受欢迎，且造价成本低，许多不良商家运用多种方法对蜂蜜进行造假。
为提高广大群众对掺假蜂蜜的鉴别能力，笔者对目前已经存在的蜂蜜真伪的鉴别方法进行总结与研究。
2 鉴别方法2.1 基础感官鉴别2.1.1 视觉感官黏稠度：轻轻摇晃蜂蜜，可见蜂蜜晃动幅度小，挂在器皿壁上缓缓下流[2,3]。
颜色及内容物：纯正的蜂蜜颜色是淡黄色或琥珀色等，色泽透明均一，液体中含少量花粉残渣，没有其他杂质[4,5]。
2.1.2 嗅觉感官真正的蜂蜜闻起来具有淡淡清香，每种蜂蜜因蜜蜂采的花蜜不同而具不同的清淡花香味。
如果蜂蜜闻起来有刺鼻的糖香味或是有其他的怪味，则不是纯正蜂蜜[2]。
2.1.3 味觉感官直接取一小勺蜂蜜品尝，入口香甜清淡，有轻微的辣喉感，但是回味悠长；喝一口温水后，会略微感觉有点酸味。
掺假蜂蜜在口中通常会甜味过重，且不会保持太久[2]。
蜂蜜
蜂蜜品质检测的研究摘要：现代研究表明，蜂蜜含有180余种成分，其中主要是葡萄糖和果糖，其次是水分、蔗糖、矿物质、维生素、蛋白质、氨基酸等。
由此可见，蜂蜜营养丰富，不仅是古老而传统的医疗保健药品，而且也是食用价值较高的天然营养食品。
针对目前市场上出现蜂蜜的各种掺杂现象，本文简要阐述了目前国内外蜂蜜品质的检测技术，介绍了感官分析、花粉分析、常规理化分析、色谱、光谱等技术在蜂蜜品质检测的应用及研究概况，对蜂蜜品质检测今后的研究方向进行了展望。
前言蜜蜂产业是我国传统农业的组成部分，具有悠久的历史。
目前我国蜂产品的年产量及出口量居世界前列，成为世界蜜蜂产业大国。
国内、国际市场对蜂产品的需求不断扩大，对蜂产品的质量要求更高。
然而近年来，根据国家及一些省、市对蜂产品的监督抽查结果看，合格率非常低，仅在20％～45％之间。
分析其原因有三，一是产品标准非常混乱，尤其是企业标准不规范；二是蜂农、花农未能科学使用药物，致使蜂产品的农残、药残超标；三是掺杂使假现象非常普遍，如一些厂家在蜂蜜中掺入糖浆、增稠剂、调味剂后仍冠以“××蜂蜜”或“××蜜”的美名，误导消费者。
消费者把蜂蜜和其他食用原料配合而成的蜂蜜制品误以为纯天然蜂蜜的事情时有发生。
为进一步规范对蜂蜜产品行业的管理，提高我国蜂蜜产品质量，国家质量监督检验检疫总局和国家标准化管理委员会于2005年10月26日正式发布了《蜂蜜》（GB18796—2005）强制性国家标准。
这一新标准的发布实施，为打击蜂蜜掺杂使假行为和规范蜂蜜产品质量提供了法律依据，对逐步实现蜂蜜标准与国际标准接轨，提高蜂产品在国内外市场的竞争力具有重要作用。
在新颁布《蜂蜜》（GB18796—2005）国标中，对蜂蜜产品的感官特性描述、蜂蜜产品的命名和真实性要求、产品的标志标注等基本内容提出了更为具体的要求。
新标准中规定，蜂蜜产品必须要达到3个基本指标，蔗糖≤5％，水分≤26％，果糖和葡萄糖≥60％。
蜂蜜掺假鉴别检测方法研究进展
2015，15（5）：67-71专题论述保鲜与加工Storage and Process摘要：蜂蜜具有极高的营养价值，其掺假问题一直是监管的重点和难点。
随着掺假水平的提高，蜂蜜的真伪评价难度加大，现行国家蜂蜜标准已经无法判断蜂蜜的真假，蜂蜜掺假问题已经成为全球化的难题。
本文介绍目前蜂蜜掺假的主要方式和感官鉴别掺假蜂蜜的方法，综述检测掺假蜂蜜新方法的研究进展，分析比较传统鉴别方法和现代检测方法的优缺点，指出蜂蜜掺假无损检测方法具有环保、快速、简单、准确的优点，是今后鉴别蜂蜜真假的一个重要发展方向。
关键词：蜂蜜；掺假；鉴别；检测方法；无损检测Research Progress on Detection Methods of Honey AdulterationDU Zong-xu（Weifang Vocational College ，Weifang 261031,China ）Abstract ：Honey has a high nutritional value so that honey adulteration issue has been the focus of regulation anddifficulty.Honey authenticity evaluation difficulty is increasing with the improvement of the level of adulteration of honey.Honey adulteration has become a problem of globalization due to current national honey standard which has been unable to determine the genuineness of honey.This paper describes the current main honey adulteration modes and honey adulterated sensory identification methods,reviews the new methods to detect honey adulteration,and analyzes the advantages and disadvantages of the traditional identification methods.It points out that the non -destructive testing will be an important development direction to identify honey because the non-destructive testing is environmentally friendly,fast,simple and accurate.Key words ：honey;adulteration;identify;detection method;non-destructive testing蜂蜜掺假鉴别检测方法研究进展杜宗绪（潍坊职业学院，山东潍坊261031）中图分类号：TS207.3DOI ：10.3969/j.issn.1009－6221.2015.05.014文献标识码：A 基金项目：山东省星火计划项目（2013XH06016）作者简介：杜宗绪（1964—），男，汉族，硕士，副教授，主要从事农产品质量检测技术研究工作。
近红外光谱技术定性鉴别蜂蜜品种及真伪的研究
近红外光谱技术定性鉴别蜂蜜品种及真伪的研究钟艳萍1，钟振声1，陈兰珍2，叶志华2，赵静2（1.华南理工大学化学与化工学院，广东广州 510640）（2.中国农业科学院蜜蜂研究所，北京 100093） 摘要：提出了蜂蜜品种及真伪定性鉴别的新方法。
在12000~4000 cm-1范采集荆条蜜、槐花蜜、油菜蜜和掺假蜜的近红外光谱，结合一阶导、多元散射校正及变量标准化)三种方法对光谱进行预处理，以主成分分析结合马氏距离判别法，在不同谱区建立蜂蜜品种及真伪定性鉴别模型。
研究发现6100~5700 cm-1谱区为最佳建模波段，品种判别正确率达90%以上，真伪鉴别正确率为93.10%。
关键词：近红外光谱；蜂蜜；鉴别文章篇号：1673-9078(2010)11-1280-1282Qualitative Identification of Floral Origin and Adulteration of Honey byNear-infrared SpectroscopyZHONG Yan-ping1, ZHONG Zhen-sheng1, CHEN Lan-zhen2, YE Zhi-hua2, ZHAO Jing2(1.School of Chemistry and Chemical Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640,China) (2.Institute of Agricultural Research, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100093, China) Abstract: A new method for identification of floral origin and adulteration of honey was developed. Honey samples were scanned by Fourier tansform near infrared spectrometer (FT-NIR) in the region of 4000~12000 cm-1, and then transformed by 1st derivatives combined with multiplicative scatter correction and variable standards. In different spectral bands, models were established by principal component analysis combined with Mahalanobis distance for floral origin and adulteration identification of honey samples .Results showed 6100~5700 cm-1 was the best region; floral origin identification was over 90% and adulteration identification was 93.10%.Key words: near-infrared spectroscopy; honey; identification蜂蜜营养丰富，是天然的保健食品。
打击食品欺诈：用NMR检测蜂蜜掺假
打击食品欺诈：用NMR检测蜂蜜掺假【摘要】食品欺诈在市场上已经成为一个严重问题，蜂蜜掺假更是一种常见现象。
本文通过介绍NMR技术原理和其在检测食品欺诈中的应用，深入探讨了NMR检测蜂蜜掺假的方法。
结合实际案例分析和最新的检测结果，突出了NMR技术在打击食品欺诈中的重要作用。
强调了食品安全问题的紧迫性和重要性，呼吁加强对食品质量的监管和管控措施，为消费者提供更安全、更放心的食品。
通过本文的研究和分析，展示了NMR技术在食品安全领域的潜力，为未来的食品安全保障工作提供了新的思路和方法。
【关键词】蜂蜜掺假、NMR技术、食品欺诈、食品安全、案例分析、检测方法、应用前景1. 引言1.1 背景介绍食品欺诈是当前社会面临的一个严重问题，其中蜂蜜掺假是其中之一。
蜂蜜是一种古老的营养品，被广泛应用于饮食和医疗保健领域。
由于市场竞争激烈，一些不法商家为了获取更大的利润往往会掺假蜂蜜，导致消费者受到健康威胁。
目前，传统的方法并不能有效检测蜂蜜掺假的情况。
需要引入新的科学技术来解决这一问题。
核磁共振(NMR)技术就是一种可行的方法，通过对蜂蜜样品进行NMR检测，可以有效区分真假蜂蜜，并且可溯源掺假的原因，从而打击食品欺诈行为。
在这个背景下，我们有必要了解NMR技术的基本原理，以及蜂蜜掺假的现状和常见手段。
通过了解NMR检测蜂蜜掺假的方法及案例分析，可以更好地认识NMR技术在打击食品欺诈中的重要作用。
最终，我们将讨论NMR技术在食品安全领域的应用前景，强调食品安全问题的重要性，为推进食品行业的健康发展贡献力量。
2. 正文2.1 NMR技术原理NMR技术是核磁共振技术的简称，是一种用来分析物质结构、组成和相互作用的强大工具。
其原理是利用原子核具有自旋而产生的磁矩，当放置在外加磁场中时，这些原子核会在特定的频率下吸收和辐射电磁波。
通过测量这些频率和强度，可以得到关于样品内部结构和组分的信息。
在食品行业，NMR技术被广泛用于检测食品的真实成分，特别是蜂蜜等易受掺假的食品。
7.近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究_屠振华
第29卷,第12期 光谱学与光谱分析Vol .29,No .12,pp3291-32942009年12月 Spectro sco py and Spectr al Analy sisDecembe r ,2009 近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究屠振华1,籍保平1,孟超英2,朱大洲3,王林舸1,庆兆珅1＊1.中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京 1000832.中国农业大学信息与电气工程学院,北京 1000833.国家农业信息工程技术研究中心,北京 100097摘 要 以153个单植物源和混合植物源蜂蜜样品为研究对象,使用3种近红外光谱仪(F T 型、CCD 型、PDA 型)采集蜂蜜的透反射和透射光谱,并应用近红外定量分析技术进行蜂蜜中主要成分(水分含量、果糖含量、葡萄糖含量)的检测研究。
用偏最小二乘回归(par tial least square repression ,P LSR )方法分别建立了蜂蜜水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的近红外定量分析模型。
结果表明,水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的相关系数(r )分别达到0.9785,0.9311和0.8907,预测误差均方根(RM SEP )分别为0.4108(%),1.9144(%)和2.5319(%)。
研究表明基于近红外光谱的蜂蜜主要成分快速无损检测准确度高,具有很高的实用价值。
关键词 蜂蜜;近红外光谱;水;果糖;葡萄糖中图分类号:O 657.3;S37 文献标识码:A D OI :10.3964/j .issn .1000-0593(2009)12-3291-04 收稿日期:2008-12-30,修订日期:2009-04-02 基金项目:国家“十一五”重大科技专项项目(2006BAD05A06-Z1),中国农业大学科研启动基金项目(2007052)资助 作者简介:屠振华,1983年生,中国农业大学食品科学与营养工程学院在读博士研究生＊通讯联系人 e -mail :qingz haoshen @cau .edu .cn引 言 蜂蜜是指蜜蜂采集植物的花蜜或者分泌物经自身含有的特殊物质进行充分酿造而成的甜味物质,蜂蜜中主要成分是糖类物质,约占蜂蜜的3/4,其中果糖和葡萄糖含量最高,其次是蔗糖、麦芽糖、曲二糖等,而蜂蜜中水分含量是一个衡量成熟度和货架期的重要指标。
基于近红外光谱对蜂蜜掺假的检测
基于近红外光谱对蜂蜜掺假的检测作者：梁超汪朝贤高端来源：《农业与技术》2018年第05期摘要：通过运用近红外光谱技术对蜂蜜中掺入糖浆进行快速检测，建立偏最小二乘回归模型。
实验一共分成21组，掺假比例0%～100%，间隔5%。
对于21组实验结果选取14组作为校正集，7组作为验证集。
在MATLAB软件上用IPLS与SIPLS方法筛选波长，之后使用The Unscrambler软件进行主成分分析以及模型建立，并完成验证。
研究结果表明：使用IPLS 分析得出在8000～8196 cm-1区间建模效果最好，校正集Correlation为0.999655，验证集Correlation为0.996520。
使用SIPLS分析得出在9244～9544 cm-1区间建模效果最好，校正集Correlation为0.998131，验证集Correlation为0.983960。
关键词：近红外光谱；蜂蜜掺假；波长筛选；偏最小二乘法中图分类号：S896.1 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20180532010引言随着蜂蜜以及蜂蜜制品食用量的迅速增长，人们对蜂蜜的品质也提出了更高的要求；对于蜂蜜，消费者最关心的是蜂蜜的纯度。
蜂蜜是一种由蜜蜂采集植物的花蜜或者分泌物经过自身含有的特殊物质进行充分酿造而造成的甜味物质[1]。
世界各国对于天然蜂蜜的真实性均有严格的要求，要求保证其天然性，不允许添加各类物质[2]。
我国国家标准中更是明确规定了“不得添加或混入任何防腐剂、澄清剂、增稠剂等异物”[1]。
然而，由于蜂蜜的主要成分为水、果糖、葡萄糖等物质，其质量分别约占蜂蜜质量的17%、38%、31%[3]。
同时，受到蜂蜜采集的蜜源植物种类、蜜蜂群势强弱、蜜期时间长短、空气的温度和湿度，以及蜂蜜的贮藏方法等多种因素的影响，均会造成蜂蜜中这些主要成分的含量变化。
因此，仅通过检测其主要成分含量，并通过其含量的多少很难有效的识别其掺入各种糖类、代糖类物质的掺假现象。
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分析），２００６，２６（４）：６２９．
［１４］ ＨＵＡＮＧ Ｇｕａｎｇ－ｑｕｎ，ＨＡＮ Ｌ＾卜ｊｉａ，ＹＡＮＧ ７ｋｌｎｇ－ｌｉｎｇ（黄光群，韩鲁佳，杨增玲）．Ｓｐｅｅｔｒｏｓｅ０１）ｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｍｄｙｓｉ￥（光谱学与光谱分
摘要如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外 光谱结合判别偏最小二乘法（ＤＰＬＳ）快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了７１个商品蜜样品的近红外光 谱数据，其中包括２７个纯蜂蜜和４４个掺假蜂蜜，然后５次随机划分建模集样本和验证集样本，并对建模样 本进行不同光谱预处理，选择并优化不同波段范围和主成分数，用ＤＰＬＳ法建立了５组蜂蜜样本的真伪鉴别 模型，外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析，５组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别 准确率分别为９１．４９％，９４．６８％，９２．９８％，９３．８６％，９４．８７％；预测样本的识别准确率为８６．９６％～ ９３．７５％，其中模型２，３，４中掺假蜜的识别准确率达１００％。研究结果表明，该方法可作为鉴别商品蜜真伪 的一种快速筛选技术，在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。
根据Ｇ】Ｂ／Ｔ １８９３２．１—２００２《蜂蜜中ｃ１４植物糖含量测定 稳定碳同位素比率法》，测定蜂蜜中Ｃ－４植物糖含量。以蜂蜜 蛋白质３１３Ｃ值为标准，根据差值计算蜂蜜中Ｃ－４植物糖的 含量。如果计算结果为负值，其Ｃ－４植物糖含量按０计。当 计算结果大于或等于７％时，应认为含有Ｃ－４植物糖（主要指 玉米糖或蔗糖）。
ＴａｂＩｅ １ Ｒｅｓｅｌ缸ｏｆ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｂ
以５个不同方法建立的校正模型分别对预测样品集进行 预测，预测效果良好（见表２）。模型１，－－５的识别准确率分别 为９３．７５％，８９．５８％，８９．２９％，９２．３１％，８６．９６％，其中模 型２，－。４中的假蜜样本１００％被识别，每个验证模型的误判个 数不超过３，可以看出这５组模型的预测结果均较为理想。 结合表１结果进行综合考虑，模型间的指标各有优势，假蜜 被识别的能力较理想，识别准确率在８８．８９ ０Ａ １００％，降低 了样本判定中出现假阳性的概率。同时，验证集样本的识别 准确率总体上会比建模集样本的低些，究其原因是在验证模 型中，真蜂蜜样本的识别率降低，这与预测样本中真蜂蜜的 数量较少有关。因此，应进一步加大蜂蜜样本代表性，提高 样本的数量尤其是真蜂蜜样本来改善模型。
第２８卷，第１１期 ２ ０ ０ ８年１ １月
光谱学与光谱分析 Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ
Ｖ０１．２８。Ｎｏ．１１。ｐｐ２５６５—２５６８ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ，２００８
蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究
陈兰珍１’２，赵 静１，叶志华“，钟艳萍３
１．中国农业科学院蜜蜂研究所，北京１０００９３ ２．中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所，北京１０００８１ ３．中国农业大学食品科学与营养工程学院，北京１０００８３
否掺假，对提高我国蜂蜜质量控制水平具有重要意义。
参考 文 献
泌Ｎ，Ｂａｔｈ ［１］
Ｐ Ｋ Ｆｏｏｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，１９９７，５８（１－２）：１２９．
［２］ Ｃｏｕｎｄｌ Ｄｉｒｅｃｔｉｖｅ ２００１／１ｌｏ／ＥＣ．Ｈｏｎｅｙ．Ｏｌｆｉｃ乩Ｊ．Ｅｕｒｏｐ．Ｃｏｔｒａｎｕｎｉｔｉｅｓ，２００２，ＬＩＯｌ ４７．
４．０
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正模型的识别准确率在９１．４９％～９４．８７％之间，均高于 ９１％，达到较好的结果，这说明了用近红外光谱技术结合 ＤＰＬＳ法建立蜂蜜真假鉴别方法是可行的。
液体样品不需任何预处理，直接将液体光纤探头插入样 品中进行近红外光谱测定。结晶蜂蜜样品测试前应在低于６０ ℃水浴直至晶体完全溶化后，放置室温测定。实验采用透射 方式；扫描范围为４ ０００～１１ ０００ ｃｌｎｌ；扫描次数３２次；分 辨率８ ｃｒｆｌ～。取３次采集的平均值作为该样本的原始光谱 （如图１）。
［８］ Ｐａｄｏｖａｎ Ｇ Ｊ，Ｄｅ Ｊ Ｄ。Ｒｏａｒｉｇｕ档Ｌ Ｐ，ｅｔ ａ１．Ｆｏｏｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，２００３，８２（４）：６３３．
［９］ Ｋｅｌｌｙ Ｊ Ｆ，Ｄｏｗｎｅｙ Ｇ，Ｆｏｕｒａｔｉｅｒ ｖ．Ｊ．Ａｇｒｉｃ Ｆｏｏｄ Ｃｈｅｍ．。２００４，５２（１）：３３．
［１０３ ＹＡＮ Ｙａｎ－ｌｕ，ＺＨＡＯ Ｌｏｎｇ－ｌｉａｎ，ＨＡＮ Ｄｏｎｇ－ｈａｉ，ｅｔ ａｌ（严衍椽，赵龙莲，韩东海，等）．Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｐｐｌｉ衄ｔｉ∞ｏｆ Ｎｅａｒ－Ｉｎｆｒａｒｅｄ
＊通讯联系人 ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈｉｈｕａｙｅ＠ｍａｉｌ．ｃａａｓ．ｎｅＬ∞
ｅ－ｍｓｉｈ ｃｈｅｎｌａｎｚｈｅｎ２００５＠１２６．ｃｏｒｎ
万方数据
２５６６
光谱学与光谱分析
第２８卷
有ＩｎＧａＡＳ检测器，液体光纤探头（２ ｌｍ光程）及ＯＰＵＳ分
析软件。 １．２实验材料
实验中所用蜂蜜样本共７１个，均是从市场上抽检出的 经过加工浓缩的商品蜜，以是否掺Ｃ－４植物糖为检测指标判 定蜂蜜真假，同时结合感官分析，判定有４４个掺假蜂蜜样本 和２７个真蜂蜜样本。 １．３方法
近红外光谱分析技术已被成功用于水果口８１、酒类［１９１、 牛奶［２阳的定量定性分析，结合ＤＰＬＳ法被用于鉴别桉树蜂蜜 和牧草蜂蜜品种［２¨，正确识别率分别为８５％和７５％。本文 首次用该技术鉴别蜂蜜真伪，识别准确率和误判个数结果较
万方数据
第１１期
光谱学与光谱分析
２５６７
理想，与碳同位素质谱法相比，具有快速，无污染，成本低 等特点。因此用傅里叶变换近红外光谱技术快速筛选蜂蜜是
［３］ ＹＥ Ｚｈｅｎ－ｓｈｅｎｇ（叶振生）．Ｐｒｏｃｅ黯ｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｂｅｅｐｒｏｄｕｃｔｓ（蜂产品深加工技术）．Ｂｅｉｉｉｒ，ｇＩ Ｃｈｉｎａ Ｌｉｇｈｔ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｐｒｅｓｓ（ｊｔ京：中国轻 工业出版社），２００３．
［４］ Ａｌｌｌｄａｍ Ｅ Ｆｏｏｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，１９９８，６３（４）：５４９．
ห้องสมุดไป่ตู้
（５）：８５０．
·
［１２］ ＱＩＵ Ｚｈｅｒ磐ｊｔｍ，ＬＵ Ｊｉ，ｎｉｃ－ｆｅｎｇ，ＭＡＯ Ｊｉｎｇ－ｙｕａｎ，ｅｔ ａｌ（裘正军，艋江锋，毛静渊，等）．Ｓｉ，ｅｃｔｒｏｓｏｏｐｙ ｅｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光
谱分析），２００７，２７（８）：１５４３．
［１３］ ＬＩＵ Ｓｈｔ卜ｈｕａ，ＺＨＡＮＧ Ｘｕｅ－ｇｏｎｇ，ＺＨＯＵ ｑｕｎ，ｅｔ ａｌ（刘沭华，张学工，周群，等）．ＳｐｅｃｔｍｓＣＯｌ。ｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱
近红外光谱（Ｎ珉ｓ）分析技术具有速度快，成本低以及 重现性好等优点［１引，近年来被成功地应用于食品［１ｈ埘、医 药［”］、农业［１‘“５］等领域。国内有关近红外应用于蜂蜜的相 关报道较少，国外关于ＮＩＲ技术鉴别掺假蜂蜜的研究文献也 有限，其研究手段主要是通过在实验室中将蜂蜜人为掺人糖 浆进行测定［１ ６。，而且还未见用判别偏最小二乘法（ＤＰＬＳ）建 立蜂蜜真伪模型。为克服传统理化方法中检测周期长，成本 高等缺点［１引，同时为结合我国蜂蜜生产销售实际情况，本文 主要探讨了应用傅里叶变换漫透射技术和判别偏最小二乘法 快速鉴别市售蜂蜜的真假。
１材料与方法
１．１近红外光谱仪器及其参数 ＭＰＡ傅里叶变换近红外光谱仪（德国Ｂｒｕｋｅｒ公司），带
收藕日期：２００８ ０３—２９。修订日期：２００８－０６—３０ 基金项目：国家“十一五”科技支撑计划项目（２００６ＢＡＤ０６８０４）资助 作者简介：陈兰珍，女，１９７４年生，中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所博士研究生
Ｔａｂｌｅ ２ Ｒｅｓｕｌ协ｏｆ ｖａｌｉｄａｔｏｎ ｍｏｄｅｂ
２结果与分析
本研究在分析过程中使用判别偏最小二乘法（ＤＰＬＳ）建 立真假蜂蜜样品的数学模型，同时用外部交叉法验证。通过 对模型５次随机划分样本，选择不同光谱预处理方法，不同 谱区范围和主成分数进行模型优化，其中光谱预处理均为一 阶导数＋平滑点数１５。模型的主成分数，谱区范围以及评价 模型的识别准确率，误判数指标见表１。由表ｌ中看出，不同 主成分数和波段范围，建模样本数，其识别准确率和误判数 不同。模型１，２，３，４，５的识别准确率分别为９１－４９％， ９４．６８％，９２．９８％，９３．８６％，９４．８７％，其中模型５的识别准 确率最高，其次是模型２，但总体差别不明显。模型１和２的 结果显示，在主成分数和建模样本数相同的情况下，随着波 段范围变宽，误判数由６减少至４，识别率也相应提高。与模 型１和２相比，模型３＂－５的建模样本数增加，分别为５７， ５７，５８，主成分数均为８，波段范围有所不同，但识别准确率 也差别不大，误判数不超过８个。因此通过比较分析，５个校
３结论
本研究利用近红外光谱分析技术对蜂蜜真假鉴定作了初 步探讨，结合ＤＰＬＳ化学计量学方法建立蜂蜜真伪鉴别的５ 组数学模型。５组模型中。建模集样本的识别准确率均在 ９１％以上，差别不明显，说明了用该方法建立鉴别模型是可 行的。样本预测集中蜂蜜误判个数不超过３，识别准确率虽 稍低于建模集，但均在８９％以上，其中真蜜识别率稍微低， 是因为参与验证的真蜂蜜样本太少，应进一步收集具代表性 真实蜂蜜样本。另外，有３个模型的假蜜识别准确率高达 １００％，降低了蜂蜜出现假阳性的比例。
［５］ Ｄａｒｎｅｌ Ｋｅｌｌｙ Ｊ，Ｐｅｔｉｓｃｏ Ｃ，Ｄｏｗｎｅｙ Ｇ．Ｊ．Ｎｅａｒ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏ配，２００６，１４（２）：１３９．
［６］ Ａｈｒｎｅｔ Ｇ，Ａｙ辩Ｂ，Ｃｅｖａｔ Ｎ，ｅｔ ａＬ Ｆｏｏｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，２００７，１０５（３）ｌ １１１９．