姚志 焉峰

摘要：化學(xué)計量學(xué)是一種新興學(xué)科，實現(xiàn)了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等的融合，具有獨特魅力，能夠?qū)鹘y(tǒng)方法難以處理的復(fù)雜問題加以攻克，在食品分析領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用價值。本文就食品分析中常用的化學(xué)計量學(xué)方法進(jìn)行闡述，進(jìn)一步探究化學(xué)計量學(xué)方法在食品分析中的運用，旨在全面提升食品分析的精確度與效率。

關(guān)鍵詞：化學(xué)計量學(xué)方法;食品分析;運用

食品分析的核心在于，對食品特征信息進(jìn)行分析，對數(shù)據(jù)性質(zhì)加以量測，食品安全性與質(zhì)量判別方面也具備了可靠依據(jù)。在食品分析方面運用化學(xué)計量學(xué)方法，能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行深度挖掘和處理，在復(fù)雜體系中通過強(qiáng)大手段對隱含信息進(jìn)行提取。基于此，可充分發(fā)揮化學(xué)計量學(xué)方法的應(yīng)用價值，促進(jìn)食品分析工作的高質(zhì)量開展。

一、食品分析中常用的化學(xué)計量學(xué)方法

（一）多元校正方法

在化學(xué)計量學(xué)理論中，多元校正方法居于關(guān)鍵地位，是理論的核心，能夠以創(chuàng)新化方式構(gòu)建理論基礎(chǔ)，促進(jìn)定量分析的推進(jìn)，是一種有針對性的校正方法，主要以差異化結(jié)構(gòu)類型量測數(shù)據(jù)為對象，這就促進(jìn)了多維校正模型的構(gòu)建，能夠自差異化結(jié)構(gòu)類型數(shù)據(jù)信息中有價值信息提取出來，定量表征后能夠就體系問題開展分析，促進(jìn)問題的順利解決。多維校正方法基本原理及優(yōu)缺點在化學(xué)計量學(xué)方法中的應(yīng)用較為普遍，多維校正方法分析在食品分析中的運用也就具備了強(qiáng)有力的理論支持。以多元校正方法為支持開展食品分析，其中最小二乘法（PLS）、主成分回歸（PCR）和多元線性回歸（MLR）等方法的應(yīng)用效果良好。

以最小二乘法（PLS）為例，其應(yīng)用廣泛，是以PCR為基礎(chǔ)所實現(xiàn)和發(fā)展的，SVD是在量測矩陣與響應(yīng)矩陣的基礎(chǔ)上同時實現(xiàn)的，能夠?qū)⒎蔷€性擾動因素排除后進(jìn)行求解，這就保證了模型的精準(zhǔn)度與可靠性。但就一階校正來看，矩陣分解階段矩陣雙線性分解旋轉(zhuǎn)具有特殊性和不確定性，這一情況的存在會對實際應(yīng)用產(chǎn)生影響，在集樣品校正方面，以預(yù)測集樣品為對象，若面對其他干擾時并未采取校正建模方式，則會導(dǎo)致干擾程度存在差異，預(yù)測偏差也會有所不同。為保證一階校正解的可靠性，應(yīng)當(dāng)確保校正集樣品的完善化，將預(yù)測集樣品中相應(yīng)組分與性質(zhì)容納其中。

（二）多類聚類和判別分析方法

就主成分分析（PCA）來看，該技術(shù)在識別分析模式階段具有良好的應(yīng)用價值，作為多元統(tǒng)計方式之一，可有效壓縮數(shù)據(jù)。濃縮階段對最優(yōu)方案加以選擇，從測量矩陣出發(fā)，獲得相關(guān)信息，待維數(shù)降低后尋找新變量，數(shù)量為n個，其組成部分為原始變量線性。通過測量能夠顯現(xiàn)出數(shù)據(jù)內(nèi)部特征，保證數(shù)據(jù)精簡化程度，據(jù)此開展簡便分析，判別分析結(jié)果的準(zhǔn)確度更高，因而該技術(shù)能夠滿足譜帶重疊問題的解決需求。

就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）來看，其能夠?qū)θ四X結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，獲得大腦生理研究成果，運用數(shù)理方法進(jìn)行簡化抽象和模擬，因而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從性質(zhì)上來看是一種智能仿生自適應(yīng)運算模型，并且在信息處理方面發(fā)揮著系統(tǒng)化作用。在聚類分析運算階段，主要通過有無監(jiān)督學(xué)習(xí)來劃分運算算法。所謂有監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是向網(wǎng)絡(luò)中輸入訓(xùn)練樣本，對比網(wǎng)絡(luò)輸出與期望目標(biāo)值，得出誤差值，通過自適應(yīng)方式對權(quán)重值進(jìn)行計算，保證網(wǎng)絡(luò)輸出值精度的合理性。所謂無監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是不將訓(xùn)練樣本輸入網(wǎng)絡(luò)中，以已建立聚類為參照，自行組織并調(diào)整權(quán)重值，學(xué)習(xí)規(guī)律變化與連接權(quán)值保持一致，屬于一種獨特的演變方程。但實際上該算法的運用極易受制于過擬合與局部最優(yōu)，實際使用范圍受限。

二、化學(xué)計量學(xué)方法在食品分析中的運用

（一）食品安全檢測

隨著社會經(jīng)濟(jì)水平的顯著提升，公眾在食品安全方面的關(guān)注度也隨之提升，相關(guān)機(jī)構(gòu)在食品安全檢測方面所投入力度也明顯加大。就食品安全快速分析儀的性質(zhì)來看，其屬于手持式食品安全分析系統(tǒng)，其基礎(chǔ)在于拉曼光譜技術(shù)，通過創(chuàng)新化方式將高集成手持拉曼光譜儀和拉曼增強(qiáng)技術(shù)協(xié)調(diào)起來，能夠就食品中非法添加劑、農(nóng)藥殘留及有害物等進(jìn)行檢測，保證操作的高效化、便捷化與準(zhǔn)確性。

（二）食品營養(yǎng)成分分析

就食品營養(yǎng)成分檢測來看，其主要是以食品為對象實施檢測，保證檢測的專業(yè)性，以數(shù)據(jù)結(jié)果為支持，對食品營養(yǎng)成分做出判斷，明確種類及成分等，把握其營養(yǎng)價值，為食品選購提供參考。食品營養(yǎng)成分檢測方面，以碳水化合物、蛋白質(zhì)、脂肪、礦物質(zhì)等為主要項目。通過光譜分析儀應(yīng)用價值的發(fā)揮，能夠高效且精確的檢測食品營養(yǎng)成分，其原理在于，將近紅外線發(fā)散至物品材料，促進(jìn)分子活躍度的提升，分子振動后可對其反射光纖進(jìn)行分析，把握光學(xué)特征，進(jìn)而精準(zhǔn)識別，材料化學(xué)成分也得以確定。在食品營養(yǎng)成分檢測方面，通過光譜分析儀的應(yīng)用，能夠?qū)崃?、脂肪、蛋白質(zhì)等營養(yǎng)成分加以確定。

（三）食品分類識別及摻偽分析

基于化學(xué)模式識別技術(shù)可識別食品分類并對其合格性做出判斷。化學(xué)測量階段可充分發(fā)揮計算機(jī)的應(yīng)用價值，以數(shù)據(jù)為參考揭示內(nèi)部規(guī)律，尋找性質(zhì)相同的樣品并做出推測，對未知樣品模式進(jìn)行判斷。比如以臺式核磁共振波譜儀為支持，能夠?qū)﹂还椭袚诫s進(jìn)行檢測，分析籽油中不飽和脂肪。以氫譜化學(xué)位移值、耦合情況、信號質(zhì)子數(shù)為簡單結(jié)構(gòu)樣品確定提供了支持，對比文獻(xiàn)值或圖譜能夠?qū)悠方Y(jié)構(gòu)做出判斷，分析其是否存在雜質(zhì)等。對比文獻(xiàn)值或圖譜時，應(yīng)當(dāng)分析差異化實驗條件的影響，比如溶劑種類、樣品濃度、測定溫度等。若樣品有著復(fù)雜或未知的結(jié)構(gòu)，需要協(xié)調(diào)應(yīng)用多種分析手段，以保證結(jié)構(gòu)判斷的準(zhǔn)確性。

三、結(jié)束語

食品分析中化學(xué)計量學(xué)方法得到廣泛應(yīng)用，但食品有著復(fù)雜的成分和繁多的種類，為促進(jìn)食品分析任務(wù)目標(biāo)的實現(xiàn)，應(yīng)當(dāng)就化學(xué)計量學(xué)方法的運用開展深入研究。因此在食品分析中可運用化學(xué)計量學(xué)方法開展食品安全檢測、食品營養(yǎng)成分分析以及食品分類識別與摻偽分析，確保食品安全性得到顯著提升，公眾的身體健康也能夠得到保證。

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