关键词：食品添加剂;荧光光谱;支持向量机;遗传算法;粒子群算法
摘 要：随着食品行业的迅猛发展,各式各样的添加剂被应用到食品之中,但是一些不法商家在食品生产过程中超范围、超量使用,甚至添加了国家明令禁止的化学试剂。研究与实际表明不规范使用添加剂,对人体的健康有着很大的危害,因此怎样准确检测食品添加剂的类别和含量成为保证食品安全的关键问题。通过分析研究,荧光法具有灵敏度高、选择性强、操作简单等优良特性,本文采用荧光法分别对橙汁中山梨酸钾、橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠和水溶液中胭脂红的浓度进行检测,实现了物质的定量分析。通过研究物质荧光发射的机理,分析三种添加剂的分子结构及其荧光检测的可行性。采用荧光光谱仪,深入研究荧光特性。实验配制不同浓度范围的混合溶液,从而进一步对荧光强度与混合物质浓度的关系进行探讨,为模型建立提供理论依据。提出将最小二乘支持向量机模型应用于荧光强度与混合物质浓度回归分析中,针对模型的参数选择问题,提出了把改进的粒子群算法和自适应遗传算法应用于参数的优化中,然后对实验样本进行训练,建立回归模型,进而对未知浓度的样本预测。分别采用IPSO-LSSVM、AGA-LSSVM模型,对三种添加剂的实验样本进行研究分析,与BP神经网络、PSO-LSSVM和GA-LSSVM算法进行比较,在回收率与误差方面,验证改进的模型性能,结果表明,两种模型在食品添加剂的荧光检测中有着独特的优势,进一步优化了添加剂的含量检测方法。
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