1. 研究目的与意义

乳制品有很丰富的营养，蛋白质的含量很高，尤其是经发酵的乳制品，经过发酵后蛋白质进行一定程度的降解更容易消化吸收。随着经济的发展乳制品的需求越来越高，逐渐成为一种大众营养品，然而随之而来的乳制品的相关问题也越来越多。中国乳制品质量问题近5年一直处在中国十大最令人担心的问题前几位，中国乳制品质量的提升是必须要实现的。

数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。数据融合分析技术运用到乳制品质量检验中去，可以有效解决检测得到的数据不全面、部分数据重叠等问题，从而达到提高对乳制品质量检验的准确性、稳定性、可靠性的效果，可为乳制品的品质评价和质量控制提供方法依据。

目前国内外在数据融合分析研究中，数据层融合和特征层融合的使用是最多的。数据融合技术运用在乳制品鉴别分析中能够产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。

2. 研究内容和预期目标

（1)研究内容

运用拉曼光谱和基质辅助飞行时间质谱分别对进行谱图采集，为了寻找乳制品鉴别分析的最佳方法，在不同测试模式下采集拉曼光谱数据和基质辅助飞行时间质谱（maldi-tof），对纯牛奶、低脂奶以及有机奶进行鉴别分析研究。通过不同的测试模式采集数据，并在不同模式下对相同样本内部和不同样本间的数据进行相似度分析。以及数据在与其他组数据融合后能否增加其鉴别程度。

3. 国内外研究现状

合优化的传统的化学检测方法已经很难满足乳制品快速发展的需求，乳制品的鉴别分析需要更快速、更精准的方法，目前对乳制品的研究采用了拉曼光谱，液相色谱，近红外光谱，非线性化学指纹谱图，电子鼻舌等方法，通过对研究对象气味、颜色、成分、含量的分析对乳制品的真伪、参伪、变质等进行鉴别。

数据融合技术起初是用于军事领域，根据多传感器数据融合精准反馈目标，以实现对目标的监视、预警等。如今这一技术在其他领域也引起的世界范围的关注，运用数据融合技术，在研究分析中可以得到比单一信息源更精确、更全面的数据信息。数据融合技术分为三个层级，目前数据层融合和特征层融合的使用是最多的，在数据融合时针对不同的对象不同的原始数据组有不同的融合方法，广义融合法（基于广义延拓插值外推法提出建立两组或两组以上方程解集和数据序列融数学模型）；基于时间的数据融合定位方法（根据相互独立的到达时间测量值和到达时间差测量值，采用二级数据融合方法，充分利用不同的信息源）；使用的主成分分析和多元线性回归构建三个交叉感知变量，实现高相关系数的测试结果。

4. 计划与进度安排

（1）乳制品实验

首先购置同款品牌的纯牛奶、低脂奶以及有机奶。分别用拉曼光谱仪以及基质辅助激光解析电离飞行时间质谱仪进行数据采集。分别在不同模式下采集样品数据并取其平均值，然后制得各模式的均值谱图。对比纯牛奶、低脂奶以及有机奶的峰值的异同点。

5. 参考文献

（1）张荣彬. 我国乳制品产业概况及质量安全控制[j]. 中国乳品工业, 2017(02):26-28.

（2）罗洁, 王紫薇, 宋君红, 等. 不同品种牛乳脂质的共聚焦拉曼光谱指纹图谱[j]. 光谱学与光谱分析, 2016(01):125-129.

（3）陈小曼, 雷皓宇, 胡玉玲, 等. 固相萃取-表面增强拉曼光谱法测定奶粉中三聚氰胺[j]. 分析测试学报, 2016(10):1343-1346.