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近日，內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學劉江平教授團隊在駱駝奶摻假檢測方面取得重要成果，相關(guān)論文發(fā)表于國際食品科學領(lǐng)域頂級權(quán)威期刊《食品化學》。該研究首次將新型人工智能模型與近紅外光譜技術(shù)相結(jié)合，成功破解了傳統(tǒng)檢測方法操作繁瑣、耗時長、易破壞樣品、低比例摻假難以識別等難題，為乳制品質(zhì)量安全監(jiān)管提供了高效、精準的標準化方案，讓前沿科技精準守護群眾舌尖上的安全。
據(jù)團隊介紹，目前常用的駱駝奶摻假檢測方法雖然精度較高，但往往需要復雜的前處理和較長的檢測周期，且會破壞樣品;而近紅外光譜技術(shù)則面臨小樣本數(shù)據(jù)不足、摻假比例低時難以捕捉、模型“黑箱”導致結(jié)果不可靠等瓶頸。
針對上述問題，團隊立足計算機視覺與光譜分析的交叉領(lǐng)域，創(chuàng)新構(gòu)建了一套“數(shù)據(jù)增強—定性檢測—定量預測—模型解釋”全鏈條技術(shù)體系。其中，團隊提出的混合生成模型(CCGS)可將分類準確率從95.21%提升至98.60%，生成的光譜數(shù)據(jù)在真實性和多樣性上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模型，尤其能精準識別低比例摻假成分。同時，通過引入可解釋性分析(SHAP)，研究人員成功定位了與水、蛋白質(zhì)、脂肪相關(guān)的特征光譜波段，使智能檢測不再是一個“黑箱”，大大提升了檢測結(jié)果的信任度。
在定量檢測方面，團隊設(shè)計的兩階段定量模型(MCR-ALS-RF)經(jīng)國際標準驗證，摻假成分回收率高達96.8%至99.5%，相對標準偏差小于5%，最低檢出限達到0.025至0.060克/100克，完全滿足食品摻假檢測的監(jiān)管要求。
該成果不僅為駱駝奶產(chǎn)業(yè)的質(zhì)量監(jiān)控提供了有力工具，也為近紅外光譜技術(shù)與人工智能、化學計量學的交叉應(yīng)用開拓了新的思路。(記者 白蓮)
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