研究目的
评估使用近红外光谱和化学计量学工具测定微粒中表面柠檬醛（????????）含量的可行性。
研究成果
近红外光谱结合化学计量学工具可用于测定微粒表面柠檬醛的含量，尤其是使用人工神经网络模型时。人工神经网络模型的拟合效果略优于其他模型。
研究不足
研究表明，必须研究更多样本以提高模型的普适性。
1：实验设计与方法选择：
采用十二种柠檬醛与糊精比例（CDR）及进风温度（IAT）的组合将柠檬醛包埋于糊精基质中。利用近红外光谱技术测定微粒的吸收光谱特征。
2：样本选择与数据来源：
每个处理组选取六个样本进行分析。
3：实验设备与材料清单：
近红外光谱检测使用Unity Scientific公司SpectraStar 2500XL型光谱仪（美国）。其他材料包括大豆卵磷脂、糊精、柠檬醛和己烷。
4：实验流程与操作步骤：
对光谱数据进行预处理后随机划分为建模集与验证集，构建并验证预测模型（PCA-MLR、PCA-ANN、PLSR、ANN）。
5：数据分析方法：
采用决定系数（??2）、调整决定系数（??2??????）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）等统计指标评估模型。
独家科研数据包，助您复现前沿成果，加速创新突破
获取完整内容-
Gas chromatograph
7890A
Agilent Technologies
Analyzing supernatants for citral content
-
NIR spectrometer
SpectraStar 2500XL
Unity Scientific
Measuring the absorbance spectra of microparticles
-
Polytron homogenizer
PT 2100
Kinematic
Homogenizing emulsions
-
Mini spray dryer
B-290
Buchi
Spray drying for microencapsulation
-
登录查看剩余2件设备及参数对照表
查看全部
