本發(fā)明屬于介電頻譜測量技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于介電譜技術(shù)快速檢測牛乳脂肪含量的方法。

背景技術(shù)：

牛乳是一種營養(yǎng)豐富、組分合理、易于消化吸收的食品。因其含有人體所需的多種營養(yǎng)成分而被譽為“食品之王”。牛乳中的脂肪是一種高品質(zhì)的天然脂肪，不僅是牛乳中重要的營養(yǎng)載體，而且對牛乳的口感風味起著關(guān)鍵的作用。由于牛乳中的脂肪含量受到奶牛個體、季節(jié)、飲食、泌乳期等條件的影響，牛乳中的脂肪含量是一個變化的量。而脂肪含量對牛乳的品質(zhì)、牛乳加工品（如奶酪）的品質(zhì)有很大的影響，因此，牛乳脂肪含量的檢測是一個常規(guī)性的檢測項目?，F(xiàn)階段常用的檢測牛乳中脂肪含量的方法主要有：羅紫-哥特里法、蓋勃法、巴布科克法等。這些方法均是化學(xué)方法，都存在費時、使用化學(xué)藥品、污染環(huán)境、需專業(yè)人員、且不能應(yīng)用于在線或現(xiàn)場檢測的缺點。開發(fā)便捷、無化學(xué)殘留、高效，且能用于在線或現(xiàn)場檢測的牛乳脂肪含量檢測方法對于保證牛乳品質(zhì)具有重要的意義。

近年來，在將近紅外光譜、可見光光譜或者激光等光學(xué)技術(shù)應(yīng)用于牛乳脂肪含量檢測方面取得了一些研究成果，但由于牛乳中脂肪球的粒徑大小與近紅外光譜的波長比較接近，脂肪球?qū)獾纳⑸浜头瓷涞挠绊懯沟霉鈱W(xué)技術(shù)對脂肪含量的檢測精度較差。介電譜技術(shù)是一種獲得物質(zhì)在某一射頻/微波頻率范圍內(nèi)介電特性參數(shù)的儀器測量方法，是一種物理方法。該方法具有檢測迅速、無化學(xué)殘留、便捷、無需專業(yè)技術(shù)人員以及可用于在線或現(xiàn)場檢測的優(yōu)點，因而成為目前國際上最先進、最流行的食品物料介電特性測試技術(shù)。生鮮牛乳是一個液態(tài)多相分散系，組成復(fù)雜，牛乳中的各種分子、離子、脂肪球微粒、微生物、體細胞等在射頻/微波場中的介電行為也不同，在宏觀上則表現(xiàn)為這些組分的介電譜（相對介電常數(shù)譜、介質(zhì)損耗因數(shù)譜、損耗角正切譜等）以及介電特性參數(shù)值隨電磁波信號頻率的變化而變化?，F(xiàn)有對牛乳介電譜或介電特性參數(shù)的研究結(jié)果表明，牛乳的脂肪含量對牛乳的介電譜或介電特性參數(shù)有一定的影響。但是現(xiàn)有研究僅是針對單一牛乳樣品分析脂肪含量的變化對介電譜或介電特性參數(shù)的影響規(guī)律，或宏觀地比較全乳、半脫脂乳以及全脫脂乳介電特性參數(shù)的大小。而牛乳的脂肪含量受多種因素的影響，其變化較大，目前尚未見基于介電譜技術(shù)檢測大樣本牛乳脂肪含量的研究文獻。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明旨在克服傳統(tǒng)化學(xué)測量法檢測牛乳脂肪含量的缺陷，提供一種基于介電譜技術(shù)快速檢測牛乳脂肪含量的方法，為乳品品質(zhì)的快速、高效、準確、實時、在線檢測儀器的開發(fā)奠定基礎(chǔ)。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：基于大樣本獲得的牛乳介電譜和采用國標規(guī)定的脂肪含量測量法測量的大樣本牛乳的脂肪含量，建立牛乳脂肪含量的檢測模型，為牛乳中脂肪含量檢測儀的研發(fā)提供方法基礎(chǔ)。本發(fā)明的方法也可以用于其它乳品（如羊乳）脂肪含量的檢測中。

一種基于介電譜技術(shù)快速檢測牛乳脂肪含量的方法，其特征在于，包含以下步驟：

（1）收集樣本：收集一批來源于不同地區(qū)、不同飼養(yǎng)條件、不同奶牛品種、不同奶牛個體、不同產(chǎn)乳期、不同季節(jié)、數(shù)量足夠、脂肪含量有一定差異的生鮮牛乳樣品；樣品在2℃~4℃下保存，保存時間不超過24小時；根據(jù)國標規(guī)定的方法測量各牛乳樣品的脂肪含量。

（2）介電譜的采集：測量前將樣品回溫到室溫，在室溫下利用網(wǎng)絡(luò)分析儀和同軸探頭組成的測量裝置采集樣品的介電譜；采集前先校準好測量裝置并設(shè)置好采集軟件，包括設(shè)置好采集的射頻/微波頻率的范圍以及適量的采集頻率點；然后測量牛乳樣品在該射頻/微波范圍內(nèi)的介電譜，該介電譜包括相對介電常數(shù)譜、介質(zhì)損耗因數(shù)譜；

所述的網(wǎng)絡(luò)分析儀也可以用阻抗分析儀替代；

所述的相對介電常數(shù)譜、介質(zhì)損耗因數(shù)譜也可以被基于這兩個介電譜計算得到的其他介電參數(shù)譜代替。

（3）樣本劃分：采用SPXY法將牛乳樣本劃分為校正集和預(yù)測集；校正集和預(yù)測集的樣品比例按照2:1或3:1或4:1劃分；校正集的樣品數(shù)大于預(yù)測集的樣品數(shù)，脂肪含量為最小值和最大值的牛乳樣品要劃分進校正集。

（4）特征介電變量的提取：分別采用連續(xù)投影算法、無信息變量消除法、基于穩(wěn)定性競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣法對校正集中牛乳樣品的介電譜數(shù)據(jù)進行降維處理，在整個測量頻率范圍內(nèi)的介電譜數(shù)據(jù)中提取出能反映牛乳樣品脂肪含量的特征介電變量；特征介電變量對應(yīng)的頻率為特征頻率；

特征介電變量不但可以單獨從相對介電常數(shù)譜數(shù)據(jù)或介質(zhì)損耗因數(shù)譜數(shù)據(jù)中提取，也可以從介電常數(shù)譜和介質(zhì)損耗因數(shù)譜兩種數(shù)據(jù)中共同提??；提取的特征介電變量一般是步驟（2）中采集的部分介電頻譜數(shù)據(jù)，但也可以是步驟（2）中采集的全部介電頻譜數(shù)據(jù)。

（5）牛乳脂肪含量檢測模型的建立：以步驟（4）提取的特征介電變量為輸入?yún)?shù)，以牛乳樣品的脂肪含量為輸出參數(shù)，分別以偏最小二乘法、最小二乘支持向量機法、極限學(xué)習(xí)機法、廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立基于校正集樣品數(shù)據(jù)的牛乳脂肪含量的線性或非線性檢測模型。

（6）模型的驗證：利用預(yù)測集的樣品數(shù)據(jù)檢驗步驟（5）所建立的多個牛乳脂肪含量檢測模型的性能，將預(yù)測集均方根誤差最小的模型確定為檢測牛乳脂肪含量的最佳模型。分析預(yù)測集的誤差規(guī)律并確定出誤差修正值。

（7）未知牛乳樣品脂肪含量的獲得：對于未知脂肪含量的牛乳樣品，按照步驟（2）完成介電譜的采集，將采集的未知牛乳樣品介電譜數(shù)據(jù)中與步驟（6）確定的最佳模型所對應(yīng)輸入?yún)?shù)相同的介電變量值代入步驟（6）所確定的最佳模型中，就可以快速計算出該未知牛乳樣品的脂肪含量。

（8）利用步驟（6）中得到的誤差修正值對步驟（7）的預(yù)測結(jié)果進行修正；修正后的結(jié)果就是未知牛乳樣品脂肪含量的最終測量結(jié)果。

該方法可用于生鮮牛乳、超高溫消毒牛乳和巴士消毒牛乳的脂肪含量快速檢測，也可用于羊乳的脂肪含量快速檢測。

步驟（7）中，未知脂肪含量的牛乳樣品特征介電變量的采集，也可以用針對特征頻率開發(fā)專門的介電變量測量儀器，僅測量這些特征頻率下的介電變量，將所測數(shù)值代入所建的最佳模型，也能快速、便捷地計算出牛乳的脂肪含量。

本發(fā)明具有如下優(yōu)點：本發(fā)明基于獲取的牛乳介電譜信息，采用多種數(shù)據(jù)降維方法提取表達脂肪含量的特征介電變量，進而建立檢測牛乳脂肪含量的線性或非線性模型，以預(yù)測集均方根誤差最小的模型作為檢測牛乳脂肪含量的最佳組合模型，通過測量未知脂肪含量的牛乳在特征頻率下的介電變量值，將該介電變量值代入所建的最佳模型就可以快速計算出牛乳的脂肪含量，這為牛乳脂肪含量的快速、準確、實時、現(xiàn)場以及在線檢測提供了一種方法。該方法對牛乳脂肪含量的檢測誤差為0.168%，使牛乳脂肪含量的快速檢測成為可能。

附圖說明

圖1：基于介電譜檢測牛乳脂肪含量的方法流程圖；

圖2：連續(xù)投影算法在不同特征變量數(shù)下的校正集均方根誤差；

圖3：無信息變量消除法所選擇的特征相對介電常數(shù)（a）和介質(zhì)損耗因數(shù)的分布（b）；

圖4：基于穩(wěn)定性競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣法所選擇的特征相對介電常數(shù)（a）和介質(zhì)損耗因數(shù)的分布（b）。

具體實施方式

本發(fā)明方法對生鮮牛乳、超高溫消毒牛乳和巴士消毒牛乳均具有很好的通用性。在此，以生鮮牛乳為實施例，其他類型乳脂肪的檢測可參照該實施例的方法進行。具體根據(jù)所測乳的類型，建立一個適用于該類型乳脂肪含量檢測的模型，就可以基于介電譜對該類乳的脂肪含量進行檢測。

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。

依據(jù)本發(fā)明實施例的方法包括以下步驟：

步驟（1）：從不同的奶牛養(yǎng)殖場以及奶牛的不同泌乳期收集一批大樣本的生鮮牛乳，該批牛乳的樣本數(shù)為143，樣品脂肪含量的范圍為2.98~5.58%，樣本脂肪含量的平均值為3.68%，標準偏差為0.51%。

步驟（2），采集該批牛乳樣品的相對介電常數(shù)譜和介質(zhì)損耗因數(shù)譜。本實施例采用美國安捷倫公司的E5071C矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀和85070E-020同軸探頭測量樣品的介電譜。介電譜的采集條件是：介電譜測量頻率范圍為20MHz~4500MHz，對數(shù)坐標下等間隔采集201個點，介電頻譜的采集時樣品的溫度為23~25℃。

步驟（3）：樣本劃分：采用SPXY法按照2:1的比例將樣本劃分為校正集和預(yù)測集，校正集包含96個樣品，其脂肪含量的范圍為2.98~5.58%，其平均值為3.76%，標準偏差為0.53%；其預(yù)測集包含47個樣品，其脂肪含量的范圍為3.11~5.56%，其平均值為3.50%，標準偏差為0.43%。校正集中包含了脂肪含量為最小值和最大值的樣品。

步驟（4）：以校正集樣品為對象，采用連續(xù)投影算法、無信息變量消除法和基于穩(wěn)定性競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣法從具有201個點的相對介電常數(shù)全譜和201點的介質(zhì)損耗因數(shù)全譜（共402介電參數(shù)值）中提取出表達牛乳脂肪含量的特征介電變量。

采用連續(xù)投影算法提取特征介電變量時，設(shè)定提取的特征介電變量數(shù)的范圍為1~15，計算各特征介電變量數(shù)下的校正集均方根誤差，根據(jù)最小的校正集均方根誤差確定最佳特征變量數(shù)。不同特征變量數(shù)下的校正集均方根誤差的計算結(jié)果如圖2所示。結(jié)果說明，當特征變量數(shù)為9時校正集均方根誤差最小。圖2中“■”對應(yīng)的橫坐標值表示經(jīng)連續(xù)投影算法優(yōu)選出的最佳特征介電變量數(shù)。對于本實施例，采用連續(xù)投影算法提取了9個特征介電變量，分別是頻率為25.0、31.5、50.4、364.7和429.4 MHz時的相對介電常數(shù)和頻率為2070.7、2563.4、3465.0和4311.8 MHz時的介質(zhì)損耗因數(shù)。

采用無信息變量消除法選擇出了123個特征介電變量，其中包括57個不同頻率下的相對介電常數(shù)和66個不同頻率下的介質(zhì)損耗因數(shù)。圖3a和圖3b所示分別是無信息變量消除法所選擇的特征相對介電常數(shù)和特征介質(zhì)損耗因數(shù)的分布。圖中曲線表示某一牛乳樣品的相對介電常數(shù)和介質(zhì)損耗因數(shù)譜，豎線表示提取的特征介電變量所在的頻率。

當采用基于穩(wěn)定性競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣法選擇特征介電變量時，計算不同采樣運行次數(shù)下的校正集均方根誤差，根據(jù)最小的校正集均方根誤差確定最佳的運行次數(shù)。根據(jù)該運行次數(shù)，確定選取的最佳特征介電變量數(shù)為40，其中包括25個不同頻率下的相對介電常數(shù)和15個不同頻率下的介質(zhì)損耗因數(shù)。圖4a和圖4b所示分別是基于穩(wěn)定性競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣法選擇的特征相對介電常數(shù)和特征介質(zhì)損耗因數(shù)的分布。圖中曲線表示某一牛乳樣品的相對介電常數(shù)和介質(zhì)損耗因數(shù)譜，豎線表示提取的特征介電變量所在的頻率。

步驟（5）：以步驟四提取出的特征介電變量或介電全譜（20MHz~4500MHz范圍內(nèi)的201個點下的相對介電常數(shù)和201個介質(zhì)損耗因數(shù)）為輸入變量，以牛乳的脂肪含量為輸出變量，建立檢測牛乳脂肪含量的偏最小二乘回歸、極限學(xué)習(xí)機、最小二乘支持向量機模型。

步驟（6）：用預(yù)測集樣品檢驗步驟五所建立的各種模型，比較所建各個模型的預(yù)測集均方根誤差，以預(yù)測集均方根誤差最小的模型作為檢測牛乳脂肪含量的最佳模型。針對本實施例，檢測牛乳脂肪含量的最佳模型為基于介電全譜（201個相對介電常數(shù)和201個介質(zhì)損耗因數(shù)）建立的偏最小二乘回歸模型，該模型對牛乳脂肪含量的檢測誤差為0.168%。分析預(yù)測集的誤差規(guī)律并確定出誤差修正值。

步驟（7）：按照步驟二采集任意一未知脂肪含量的牛乳在20MHz~4500MHz間201個點下的相對介電常數(shù)譜和介質(zhì)損耗因數(shù)譜，將所得到的介電參數(shù)值代入步驟六所確定最佳模型，即偏最小二乘回歸模型中，就可以快速計算出牛乳的脂肪含量。

步驟（8）：利用步驟（6）中得到的誤差修正值對步驟（7）的預(yù)測結(jié)果進行修正；修正后的結(jié)果就是未知牛乳樣品脂肪含量的最終測量結(jié)果。

由以上實施例可以看出，本發(fā)明利用介電譜技術(shù)檢測牛乳的脂肪含量具有檢測精度高、便捷、高效等優(yōu)點，而同軸探頭可以插入到牛乳中，從而能夠?qū)崿F(xiàn)牛乳脂肪含量的在線和現(xiàn)場檢測。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進和變型，這些改進和變型也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。