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)方法進行闡述，進一步探究化學(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行深度挖掘和處理，在復(fù)雜體系中通過強大手段對隱含信息進行提取?；诖耍沙浞职l(fā)揮化學(xué)計量學(xué)方法的應(yīng)用價值，促進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)，促進定量分析的推進，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行求解，這就保證了模型的精準度與可靠性。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)進行模擬，獲得大腦生理研究成果，運用數(shù)理方法進行簡化抽象和模擬，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)輸出與期望目標值，得出誤差值，通過自適應(yīng)方式對權(quán)重值進行計算，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行檢測，保證操作的高效化、便捷化與準確性。

（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，促進分子活躍度的提升，分子振動后可對其反射光纖進行分析，把握光學(xué)特征，進而精準識別，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?；瘜W(xué)測量階段可充分發(fā)揮計算機的應(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。對比文獻值或圖譜時，應(yīng)當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，為促進食品分析任務(wù)目標的實現(xiàn)，應(yīng)當就化學(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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