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基于低场核磁共振技术构建韧性饼干中水分含量无损定量预测模型
文献摘要：
目的 基于低场核磁共振技术(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)弛豫特性建立韧性饼干水分含量的预测模型,探讨LF-NMR无损快速预测韧性饼干水分含量的可行性.方法 采用LF-NMR对韧性饼干的CMPG(Carr-Purcell-Meiboom-Gill)序列信号进行采集,利用直接干燥法检测韧性饼干中水分的实际含量,建立多元回归分析、K最邻值回归分析(K-nearest neighbor,KNN)和高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型.结果 3种模型中KNN回归模型预测集决定系数最大为0.9932,均方根误差最小为0.2542,因此韧性饼干中水分与低场核磁弛豫特性的分析中,KNN回归分析的模型最优.结论 使用LF-NMR分析仪预测韧性饼干中水分含量是一种无损、快速的方法,对于韧性饼干样品中水分快速预测建模结果良好,因此利用低场核磁共振技术快速预测韧性饼干样品中的水分含量方法可行.
文献关键词：
韧性饼干;低场核磁共振技术;水分;快速检测
中图分类号：
作者姓名：
朱莹莹;卢丙;杨培强;耿景秋
作者机构：
苏州市职业大学食品营养与检测系, 苏州 215104;苏州纽迈分析仪器股份有限公司, 苏州 215151
文献出处：
引用格式：
[1]朱莹莹;卢丙;杨培强;耿景秋-.基于低场核磁共振技术构建韧性饼干中水分含量无损定量预测模型)[J].食品安全质量检测学报,2022(02):463-468
A类：
CMPG
B类：
低场核磁共振技术,技术构建,韧性饼干,水分含量,无损定量,定量预测模型,low,field,nuclear,magnetic,resonance,LF,NMR,弛豫特性,快速预测,Carr,Purcell,Meiboom,Gill,直接干燥法,多元回归分析,nearest,neighbor,KNN,高斯过程回归,Gaussian,process,regression,GPR,决定系数,磁弛豫,预测建模,快速检测
AB值：
0.264802
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