刘翠玲、吴静珠、孙晓荣编著的这本《近红外光谱技术在食品品质检测方法中的研究》针对近红外光谱技术在测量食品品质时的信息提取与建模问题，以蔬菜农药残留、食用油、面粉为研究对象，采用近红外光谱技术与模式识别及智能信息处理相结合的方法，研究了近红外光谱技术在食品安全检测中的透射、漫反射的信息提取及测量模型的建立，确立实用的定性、定量模型，揭示了近红外光谱在食品测量中的信息重叠问题，研究了基于光谱技术的食品安全无损快速检测方法，建立了一种基于光谱技术的共享、稳定、自适应校正模型。

刘翠玲、吴静珠、孙晓荣编著的《近红外光谱技术在食品品质检测方法中的研究》从社会实际需求出发，作者多年从事测控技术及信息处理，并与食品相关专业等研究人员合作，融入许多为解决实际问题而进行的研究和实践经验，系统介绍了本课题组基于近红外光谱分析技术在蔬菜农药残留量的检测、食用植物油、小麦粉、淀粉的品质检测中的应用研究成果。本书主要内容：较系统地综述了近红外光谱法的分析特点及发展应用过程；总结阐述了近红外光谱分析的基本理论和流程；阐述了基于近红外光谱分析技术的蔬菜中农药残留量检测方法及模型建立；采用近红外光谱技术结合模式识别方法建立了食用油种类、花生油和橄榄油掺伪定性识别模型；采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立了食用油脂肪酸含量、过氧化值和酸价的定量分析模型；提出了基于近红外光谱检测小麦粉品质；运用近红外光谱技术可实现快速、无损地鉴别淀粉品质等。

本书适合从事食品、卫生、检测技术、自动化、信息处理等专业内容方面的研究生、本科生及相关工程技术人员、科研人员阅读。

前言

第1章 绪论

 1.1 近红外光谱技术的分析特点及在各领域中的应用现状

1.1.1 近红外光谱技术的分析特点

1.1.2 近红外光谱技术的发展及应用

 1.2 近红外光谱技术在食品安全检测领域的研究概述

1.2.1 近红外光谱技术在农残检测领域的研究进展

1.2.2 近红外光谱技术在食用油品质检测领域的研究进展

1.2.3 近红外光谱技术在面粉品质检测领域的研究进展

1.2.4 近红外光谱技术在淀粉品质检测领域的应用

 1.3 基于近红外光谱的数据处理分析方法概述

1.3.1 光谱数据预处理方法概述

1.3.2 校正模型方法概述

 1.4 完成的相关科学研究项目概况

 1.5 本书的主要内容

 参考文献

第2章 近红外光谱分析技术基础

 2.1 近红外光谱分析的理论基础

 2.2 近红外光谱分析流程

 2.3 近红外光谱分析预处理方法

2.3.1 主成分分析法

2.3.2 马氏距离法

2.3.3 杠杆值法

2.3.4 半数重采样法

2.3.5 蒙特卡洛交叉验证法

2.3.6 数据规范化处理

2.3.7 光程校正

2.3.8 基线校正

2.3.9 导数法

2.3.10 平滑处理

2.3.11 多元散射校正

2.3.12 傅里叶变换

2.3.13 正交信号校正

2.3.14 标准正态变量变换

2.3.15 基于分段窗口的特征谱区筛选方法

 2.4 近红外光谱模型多元校正分析方法

2.4.1 多元线性回归（MLR）法

2.4.2 主成分回归（PCR）法

2.4.3 偏最小二乘（PLS）法

2.4.4 人工神经网络（ANN）BP法

2.4.5 聚类分析法

2.4.6 支持向量机（SVM）法

 2.5 近红外光谱定标模型的评价指标

 2.6 近红外光谱仪器介绍

2.6.1 光谱仪发展介绍

2.6.2 本研究应用光谱仪平台介绍

 2.7 小结

 参考文献

第3章 基于近红外光谱的溶液中农药残留检测方法研究

 3.1 简介

 3.2 基于近红外光谱的溶液中毒死蜱PLS定量分析方法研究

3.2.1 样品制备

3.2.2 光谱采集

3.2.3 结果与分析

3.2.4 重现性实验结果与分析

 3.3 基于近红外光谱的溶液中毒死蜱BP网络定量分析方法研究

3.3.1 BP算法的实验设计

3.3.2 样品制备

3.3.3 结果与分析

 3.4 溶液中毒死蜱的PLS和BP定量分析模型性能的比较

3.4.1 PLS法的样品选择

3.4.2 BP法的样品选择

3.4.3 比较分析结果

 3.5 基于近红外光谱的溶液中毒死蜱PLS定性分析方法研究

3.5.1 样品制备

3.5.2 光谱采集

3.5.3 结果与分析

3.5.4 重现性实验结果与分析

 3.6 光谱预处理对毒死蜱和炔螨特近红外光谱定量模型性能影响分析

3.6.1 样品制备

3.6.2 光谱采集

3.6.3 不同预处理方法对毒死蜱PLS模型性能影响分析

3.6.4 不同预处理方法对炔螨特PLS模型性能影响分析

3.6.5 毒死蜱和炔螨特的近红外光谱ANN BP检测试验研究

 3.7 小结

附录

 附录A 附表

 附录B 标准物质相关说明

 参考文献

第4章 基于近红外光谱的蔬菜中农药残留检测方法研究

 4.1 简介

 4.2 蔬菜中常见的有机磷农药残留量检测方法

4.2.1 色谱法

4.2.2 生物化学测定法（胆碱酯酶抑制法）

4.2.3 发光菌检测法

4.2.4 生物传感器法

4.2.5 免疫分析法

4.2.6 光谱法

4.2.7 实验室机器人

 4.3 基于近红外光谱的大白菜中毒死蜱残留量检测方法研究

4.3.1 样品制备

4.3.2 光谱采集

4.3.3 光谱预处理对模型性能影响分析

4.3.4 近红外光谱波长选择对模型性能影响分析

4.3.5 模型性能验证

 4.4 基于近红外光谱的菠菜中毒死蜱残留量检测方法研究

4.4.1 样品制备

4.4.2 光谱采集

4.4.3 光谱预处理对模型性能影响分析

4.4.4 近红外光谱波长选择对模型性能影响分析

4.4.5 模型性能验证

 4.5 基于近红外光谱的萝卜中毒死蜱残留量检测方法研究

4.5.1 样品制备

4.5.2 光谱采集

4.5.3 萝卜中毒死蜱残留量的PLS模型建立与分析

4.5.4 萝卜中毒死蜱残留量的BP模型建立与分析

 4.6 小结

 参考文献

第5章 近红外光谱技术在食用油品质定性分析中的应用研究

 5.1 简介

 5.2 模式识别方法

5.2.1 系统聚类分析法

5.2.2 支持向量机分类器

 5.3 基于近红外光谱的食用油种类定性识别分析

5.3.1 样品制备

5.3.2 光谱采集

5.3.3 结果与分析

 5.4 基于近红外光谱的纯花生油掺假鉴别分析

5.4.1 样品制备

5.4.2 光谱采集

5.4.3 结果与分析

 5.5 基于近红外光谱的纯橄榄油掺假鉴别分析

5.5.1 样品制备

5.5.2 光谱采集

5.5.3 结果与分析

 5.6 小结

 参考文献

第6章 近红外光谱技术在食用油品质定量分析中的应用研究

 6.1 简介

 6.2 光谱分辨率的选取对食用油近红外模型性能影响分析

6.2.1 样品制备

6.2.2 光谱采集

6.2.3 结果与分析

 6.3 基于近红外光谱的食用油脂肪酸定量分析

6.3.1 常见谱区优化算法

6.3.2 CARS波长变量选择法

6.3.3 基于CARS-PLS的食用油脂肪酸定量模型的优化

 6.4 基于近红外光谱的食用油过氧化值定量分析

6.4.1 样品制备

6.4.2 光谱采集

6.4.3 结果与分析

 6.5 基于近红外光谱的食用油酸价定量分析

6.5.1 样品制备

6.5.2 光谱采集

6.5.3 结果与分析

 6.6 小结

 参考文献

第7章 基于近红外光谱的小麦粉品质检测方法研究

 7.1 简介

 7.2 基于近红外光谱的小麦粉PLS模型的建立与分析

7.2.1 样品制备

7.2.2 光谱采集

7.2.3 结果与分析

 7.3 基于近红外光谱的小麦粉异常样品剔除方法研究

7.3.1 基于马氏距离法的异常样品判别分析

7.3.2 基于蒙特卡洛交叉验证法的异常样品判别分析

7.3.3 剔除异常样品后的模型评价

 7.4 基于近红外光谱的小麦粉特征谱区筛选方法研究

7.4.1 小麦粉样品集划分方法比较

7.4.2 基于常规区间偏最小二乘法的小麦粉近红外光谱模型优化

7.4.3 基于联合区间最小二乘法的小麦粉近红外光谱模型优化

7.4.4 基于向后区间最小二乘法的小麦粉近红外光谱模型优化

7.4.5 基于CARS谱区筛选法的小麦粉近红外光谱模型优化

7.4.6 特征谱区筛选法的比较

 7.5 SVM和ANN BP在小麦粉品质定量分析中的应用研究

7.5.1 小麦粉近红外光谱的主成分分析

7.5.2 基于近红外光谱的小麦粉ANN BP模型

7.5.3 基于近红外光谱的小麦粉支持向量回归模型

7.5.4 小麦粉模型比较分析

 7.6 小结

 参考文献

第8章 基于近红外光谱的淀粉品质检测方法研究

 8.1 简介

 8.2 基于聚类分析的淀粉种类定性识别方法研究

8.2.1 样品制备

8.2.2 光谱采集

8.2.3 结果与分析

 8.3 基于SVM的淀粉种类定性识别方法研究

8.3.1 样品制备

8.3.2 光谱采集

8.3.3 结果与分析

 8.4 基于近红外光谱的淀粉含水量快速分析方法研究

8.4.1 样品制备

8.4.2 光谱采集

8.4.3 淀粉含水量PLS模型的建立与分析

 8.5 马铃薯淀粉掺杂玉米淀粉的近红外光谱检测方法研究

8.5.1 样品制备

8.5.2 光谱采集

8.5.3 定量分析模型的建立

8.5.4 定量分析模型的验证

 8.6 淀粉掺杂滑石粉的近红外光谱检测方法研究

8.6.1 样品制备

8.6.2 光谱采集

8.6.3 实验方法设计

8.6.4 定量分析模型的建立

8.6.5 定量分析模型的验证

 8.7 小结

 参考文献

第9章 总结与展望

 9.1 本书的主要内容总结

 9.2 展望

 参考文献