第36卷，第12期 2016年12月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 36, No. 12· pp3978-3985
December, 2016
荧光光谱结合支持向量机测定食用色素纯度张毅1.2，陈国庆1.2*，朱纯1.2，朱焯炜1.2，徐瑞煜1.2
1.江南大学理学院，江苏无锡214122
2.江苏省轻工光电工程技术研究中心，江苏无锡214000
摘要采用一种由原点矩法改造所得的特征压缩算法对荧光光谱数据进行预处理，将处理后的数据与加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM)算法结合，建立鲁棒回归模型，用以预测实际食用色素粉末的纯度。以亮蓝和胭脂红这2种色素为例论述该方法对实际食用色素粉末纯度的预测效果。首先，利用FLS920荧光光谱仪测量获得两种色素的标准样本和实际样本在最佳激发波长下的荧光发射光谱数据，利用由原点矩法改造所得的特征压缩算法对获取的荧光光谱数据进行压缩和变换，一方面缩短了算法的运算时间，另一方面也提高了模型的预测精度，将预处理后的荧光光谱数据输入加权最小二乘支持向量机中建立浓度预测模型，该模型对亮蓝、胭脂红实际样本溶液给出的预测光谱与它们的实测光谱吻合程度好，半高峰宽区间内的平均决定系数分别为0.662和0.931，所有亮蓝、胭脂红落液的预测浓度和标称浓度之间具有良好的线性关系，相关系数分别为0.997和0.992，由此通过多项式拟合得到的亮蓝、脂红粉末的预测纯度分别为 61.0%和72.3%。
关键词光谱学；合成食用色素；纯度软测量；加权最小二乘支持向量机
中图分类号：0436
引言
文献标识码：A
DOI: 10. 3964/j. issn. 10000593(2016)12397808
自的优势，但也存在操作紧项、检测耗时、检测成本高、结果重现性差等缺点。因此，有必要寻找一种可靠、便捷的测定合成色素含量的方法，给食品行业中合成食用色素的监管
食品安全问题逐渐成为全社会关注的焦点。目前我国食品中添加食用色素的行为非常普遍。食用色素又称着色剂，是以调节食品色泽为主要目的的一类食品添加剂，一直被广泛的应用于食品工业及医药和化妆品生产。食用色素分合成色素和天然色素两种，其中，合成食用色素因色泽鲜艳、着色力强、价格低廉等特点而被广泛使用1。但是许多合成食用色素有一定毒性，如胭脂红、诱感红等色素超标摄人，会有致畸、致癌的可能性2。我国对合成食用色素使用有严格的用量和用法规定，但仍有不少商家为了赢利，不管消费者的健康，无视有关法规滥加滥用。即使某一种食品中色素含量是合格的，但若消费者在生活中大量食用多种含有同样色素的食品，仍然有可能导致摄人的色素总量超标，给健康带来危害。因此在对合成食用色素使用的监管中，其含量的测定就显得尤为重要。
目前检测食用色素含量的方法主要有：高效液相色谱法[3-6]，毛细管电泳法[7]，示波极谱法[]等，这些方法都有各收稿日期：2015-09-03，修订日期：2016-01-25
提供参考。
荧光光谱技术由于检测成本低、灵敏度高、对样本无损，得到广大学者的认可[9-1]。又因为所有合成色素均为荧光物质，它们在短波长光激发下，均能产生强的或较强的荧光11，所以本文利用该技术对合成色素进行定量分析，但光谱仪获取的荧光光谱数据的数据量往往较大，这不仅会增加回归算法的运算时间而且会影响回归算法的预测精度，因此本文利用由原点矩法改进所得的特征压缩算法先对原始光谱数据进行降维处理。同时考患到荧光光谱仪激发光光强存在正常的无序抖动现象，导致被测样品的荧光强度不够稳定，可能会出现离群点。相关文献[12-15]的研究结果表明离群点对预测模型的精度有很大影响，特别是小样本建模向题，这种影响尤为突出，因此本文采用加权最小二乘支持间量机(weighted least squares support vector machine, WLS SVM)16算法对降维后的数据进行回归建模，该算法可以增强预测模型的鲁棒性，其在荧光光谱检测领域的应用鲜见报
基金项目：国家自然科学基金项目（61178032，61378037)，中央高校基本科研业务费专项资金项目（JUSRP51517)资助作者简介：张毅，1990年生，江南大学理学院硕士研究生
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