全 文 ：核 农 学 报　 ２０１３，２７（１１）：１６８６ ～ １６９１
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｕｃｌｅａｒ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ
收稿日期：２０１２⁃１２⁃１０　 接受日期：２０１３⁃０６⁃２６
基金项目：国家自然科学基金（３１１０１２９５）， 江西省科技厅科技支撑项目（２０１２１ＢＢＧ７００５８），江西省教育厅科技计划项目（ＧＪＪ１２２４４）
作者简介：赵进辉，男，副教授，主要从事光谱分析与农畜产品无损检测研究。 Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｊｈｘｉａｏｃａｏ＠ ｓｉｎａ． ｃｏｍ
通讯作者：刘木华，男，教授，主要从事光谱分析与农畜产品无损检测研究。 Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｓｕｉｋｅｌｍｈ＠ ｓｉｎａ． ｃｏｍ
文章编号：１０００⁃８５５１（２０１３）１１⁃１６８６⁃０６
基于小波变换的鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的
同步荧光光谱测定研究
赵进辉　 袁海超　 刘木华　 徐 将　 肖海斌　 洪 茜
（江西农业大学工学院 ／生物光电及应用重点实验室，江西 南昌　 ３３００４５）
摘　 要：为实现鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的快速测定与检测模型精度的提高，获取卡那霉素在巯基
乙醇存在的条件下与邻苯二甲醛生成的衍生物的同步荧光光谱，应用小波分析结合 ｅ⁃ＳＶＲ建立鸭蛋蛋
清中卡那霉素残留含量的预测模型。 在模型建立过程中，首先应用三维同步荧光法对波长 ２９０ ～ ３８０
ｎｍ的同步荧光光谱进行分析，确定测定鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的最佳波长差 Δλ为 １１０ ｎｍ。 然
后应用 ｄｂ５ 小波对荧光光谱进行 ５ 层小波分解，分析表明第 ４ 层小波细节信号能较好的解决荧光光谱
重叠及卡那霉素微弱荧光信号提取问题， 并确定以细节小波系数 ｄ４ 作为模型的输入特征向量。 最后
从核函数类型、参数（ｃ， ｇ， ｐ）取值方面对 ｅ⁃ＳＶＲ模型进行优化，获取 ＲＢＦ 为最优核函数，进而对 ＰＬＳ、
ＰＣＲ、ＭＬＲ和 ｅ⁃ＳＶＲ ４ 种模型进行性能比较，以 ｅ⁃ＳＶＲ模型的预测效果最好，其预测集的相关系数和均
方根误差分别为 ０􀆰 ９９２２ 和 １􀆰 １８６５。 结果表明，小波变换能有效提取出鸭蛋蛋清中卡那霉素的荧光特征
信息， 有利于提高 ｅ⁃ＳＶＲ模型预测精度，能够满足鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量快速测定要求。
关键词：同步荧光光谱； 小波变换； 支持向量回归； 卡那霉素
　 　 卡那霉素是一种氨基环醇和氨基糖通过氧桥连接
而成的氨基糖苷类抗生素，被广泛用于鸭等畜禽疾病
治疗，由于其具有神经毒性和肾脏毒性等毒副作用，在
畜禽及其副产品中的残留会影响人们的身体健康。 因
此，中国和一些欧美国家对其作出了限量使用要求，如
日本对鸡蛋中的卡那霉素的残留限量规定为 ０􀆰 ５
ｍｇ·ｋｇ － １。 微生物学法［１］、高效液相色谱法［２］、电化学
法［３］等常规的卡那霉素检测方法由于操作繁琐、检测
分析速度慢，需要进行复杂的前处理，还不能达到简
单、快速、稳定及易于操作的鸭蛋蛋清中卡那霉素残留
含量的商品化检测要求。 因此，建立一种鸭蛋蛋清中
卡那霉素残留含量的方便、快速的检测方法具有重要
的经济价值和社会意义。
小波变换是在傅里叶变换的基础上发展起来的一
种新的数据处理方法，基于小波变换的时频特征、多尺
度、多分辨率的优秀特性，使得其在数学、物理、通讯、
医学、农业等领域得到了广泛的应用［４ － ８］。 同时， 小波
变换被誉为“数学显微镜”，适合于微弱信号检测与分
析。 储健［９］应用小波变换进行了从强噪声信号中提
取农田水势微弱信号的研究。 温晓君等［１０］进行了在
混沌背景下基于神经网络的微弱谐波信号检测研究。
目前， 关于小波分析的鸭蛋蛋清中卡那霉素的同步荧
光测定方面的研究尚未见相关文献报道， 且在鸭蛋蛋
清中卡那霉素含量较低时其同步荧光特征容易被背景
掩盖， 因此， 本研究尝试将小波分析的微弱信号提取
优势应用到鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量测定中。
鸭蛋蛋清的普通荧光光谱比较复杂，影响因素较
多，难以直接确立精确的卡那霉素荧光特征峰值与鸭
蛋蛋清中卡那霉素残留含量之间的定量对应关系。 同
步荧光光谱在解决谱带重叠、减小散射干扰方面的优
势［１１ － １２］可应用于鸭蛋蛋清的荧光背景峰和卡那霉素
的荧光峰的分离。 基于此，本研究对完整的鸭蛋蛋清
的同步荧光光谱进行分析和处理。 目前，已有学者进
行了基于荧光光谱法的抗生素残留检测研究，如席会
平等［１３］应用荧光分析法进行了牛奶中的莫西沙星残
留检测研究，唐海波等［１４］应用荧光定量法进行了鲜奶
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　 １１ 期 基于小波变换的鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的同步荧光光谱测定研究
中四环素类总量残留测定研究。 支持向量回归（ＳＶＲ）
是一种基于统计学习理论的新颖回归算法， 其具有解
决小样本、非线性及高维模式识别等许多特有的优
点［１５ － １７］， 因此，本研究选择应用 ＳＶＲ建立预测模型。
综上所述，本研究提出结合小波变换与 ＳＶＲ 来建
立鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的同步荧光光谱的快
速测定模型。 首先在巯基乙醇存在的条件下将卡那霉
素与邻苯二甲醛反应生成具有强荧光特性衍生物， 并
采集其同步荧光光谱。 然后用小波变换进行小波特征
参数的提取与选择。 最后建立鸭蛋蛋清中卡那霉素残
留含量的 ｅ⁃ＳＶＲ 测定模型并进行模型性能分析与比
较， 尝试获取一种鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的快
速测定方法。
１　 材料与方法
１􀆰 １　 试剂与仪器
鸭蛋从江西农业大学菜市场随机挑选，并置于冰
箱中保鲜；卡那霉素标准品（购于购自江西省食品药
品检验所）；巯基乙醇；邻苯二甲醛；超纯水。
Ｃａｒｙ Ｅｃｌｉｐａｓｅ 荧光分光光度计（Ｖａｒｉａｎ，Ｉｎｃ． ， 美
国）；实验室超纯水机（湖南科尔顿水务有限公司）；ＪＫ
－ ５０Ｂ 型超声波清洗器（合肥金尼克机械有限公司）；
ＦＡ１００４Ｂ型电子天平（精度为 ０􀆰 １ｍｇ，上海上平仪器有
限公司）；石英比色皿（光程为 １ｃｍ）。
１􀆰 ２　 实验过程
（１） 从鸭蛋中取出蛋清并置于烧杯中，并用玻璃
棒将蛋清搅拌均匀作为缓冲液备用。 （２） 用移液枪吸
取 １４０ ｕＬ浓巯基乙醇溶液于 １００ｍＬ容量瓶中，用超纯
水稀释定容至刻度，得到 ０􀆰 ０２ ｍｏｌ·Ｌ － １的巯基乙醇溶
液。 （３） 称取 １３􀆰 ４ ｍｇ 邻苯二甲醛，用少量超纯水溶
于 １００ｍＬ容量瓶中，超声溶解后再定容至刻度，得到
０􀆰 ００１ ｍｏｌ·Ｌ － １的邻苯二甲醛溶液。 （４） 称取 １０􀆰 ０ ｍｇ
卡那霉素标准品并置入棕色容量瓶中，同时向容量瓶
中加入 １６ｍＬ邻苯二甲醛溶液和 ２０ｍＬ巯基乙醇溶液，
然后用超纯水稀释定容至 １００ｍＬ，超声溶解，配制成
１００ｍｇ·Ｌ － １标准储备液。 （５） 分别取不同体积卡那霉
素标准溶液于棕色容量瓶中，用鸭蛋蛋清缓冲液稀释
定容至刻度，摇匀，得到 ６１ 个样本，其中，４６ 个作为校
正样本，１５ 个作为预测样本，样本中的卡那霉素含量
统计结果如表 １ 所示。 （６） 将不同卡那霉素含量的样
本置入石英比色皿中，利用荧光分光光度计采集其同
步荧光光谱。 同步荧光光谱采集参数设置如下：波长
差 Δλ为 １１０ｎｍ，ＰＭＴ 探测器电压为 ６７０ Ｖ，激发和发
射狭缝分别为 ５ｎｍ 和 ２􀆰 ５ｎｍ，Ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒ 参数设置
为 ３６０ ～ １１００ｎｍ，平滑方式为 ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ，中等扫
描速度，在 ２９０ ～ ３８０ｎｍ波长范围内同步扫描。
表 １　 样本中的卡那霉素含量统计结果
Ｔａｂｌｅ １　 Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｓａｍｐｌｅｓ
项目 Ｉｔｅｍ
含量范围
Ｃｏｎｔｅｎｔ ｒａｎｇｅ ／ （ｍｇ·Ｌ － １）
含量均值
Ｍｅａｎ ｖａｌｕｅ ／ （ｍｇ·Ｌ － １）
标准偏差
Ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ／ （ｍｇ·Ｌ － １）
数量
Ｎｕｍｂｅｒ
校正集 Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｅｔ ０􀆰 １ ～ ３０ １４􀆰 ６８７０ ８􀆰 ９４４０ ４６
预测集 Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｓｅｔ ０􀆰 ３ ～ ２９􀆰 ５ １４􀆰 ３８６７ ９􀆰 ４４８０ １５
１􀆰 ３　 数据分析方法
先使用 ＭＡＴＬＡＢ Ｒ２００７ｂ 软件对样本的同步荧光
光谱进行小波变换分析，采用 Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ（ｄｂ５）小波对
原始光谱信号进行 ５ 层小波分解， 以获取不同层次的
近似小波系数（ａ１ ～ ａ５）和不同层次的细节小波系数
（ｄ１ ～ ｄ５），同时重构和分析不同层次的小波细节信号，
并进行小波特征参数选择和提取。
然后用 ＬＩＢＳＶＭ ３􀆰 ０ 支持向量机软件建立鸭蛋蛋
清中卡那霉素残留含量的定量测定模型， 其步骤如
下： （１） 将样本数据分为校正集和预测集，并用 ｓｖｍ⁃
ｓｃａｌｅ将数据归一化到［ － １，１］。 （２） ＳＶＲ 类型的选
择。 ＬＩＢＳＶＭ ３􀆰 ０ 中有 ５ 种类型的支持向量机（ＳＶＭ），
其中有 ２ 种类型的 ＳＶＲ，本研究选择 ｅ⁃ＳＶＲ 支持向量
回归。 （３） 核函数的选择。 对线性、多项式、ＲＢＦ 和
ｓｉｇｍｏｉｄ ４ 种核函数的 ｅ⁃ＳＶＲ 模型的预测效果进行比
较，选择一种作为本研究的核函数。 （ ４ ） 应用
ｇｒｉｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ． ｐｙ自动搜索模型最优参数：惩罚系数 ｃ、
核函数参数 ｇ和损失函数参数 ｐ。 （５） 根据获取的最
优参数（ｃ， ｇ， ｐ），用 ｓｖｍ⁃ｔｒａｉｎ建立基于 ｅ⁃ＳＶＲ的预测
模型和用 ｓｖｍ⁃ｐｒｅｄｉｃｔ对预测集样本进行预测。
最后， 用 ＰＬＳ、ＰＣＲ、ＭＬＲ 和 ｅ⁃ＳＶＲ ４ 种建模方法
进行模型性能比较与分析， 以说明本研究建模方法的
有效性。
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核　 农　 学　 报 ２７ 卷
２　 结果与分析
２􀆰 １ 样本的三维同步荧光光谱
注：Ａ 鸭蛋蛋清； Ｂ 卡那霉素标准品； Ｃ 含有卡那霉素的鸭蛋蛋清
Ｎｏｔｅ： Ａ Ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ； Ｂ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｐｒｏｄｕｃｔ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ； Ｃ Ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｋａｎａｍｙｃｉｎ
图 １　 样本的三维同步荧光光谱图
Ｆｉｇ． １　 Ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｓａｍｐｌｅｓ
按照实验方法， 在波长差 Δλ 为 ４０、５０、６０、７０、
８０、９０、１００、１１０、１２０、１３０、１４０ 和 １５０ ｎｍ的条件下采集
鸭蛋蛋清（空白样本）、卡那霉素标准品及含有卡那霉
素的鸭蛋蛋清样本的三维同步荧光光谱，其光谱图如
图 １ 所示。 由于卡那霉素本身不能产生荧光，不能用
直接荧光分析法测定， 但在还原剂巯基乙醇存在的条
件下卡那霉素和邻苯二甲醛能 （ ｏ⁃ｐｈｔｈａｌａｌｄｅｈｙｄｅ，
ＯＰＡ）反应生成具有很强荧光的异吲哚衍生物［１８］。 因
此，本研究采用化学衍生荧光分析法测定鸭蛋蛋清中
卡那霉素残留含量。 由图 １ － Ａ 可知， 当波长差 Δλ
为 ６０ ｎｍ时，鸭蛋蛋清的同步荧光强度最强， 其同步
荧光特征峰是一个波峰位置大概在 ３０９􀆰 １ｎｍ 处的宽
谱峰。 由图 １ － Ｂ可知，当波长差 Δλ为 １２０ ｎｍ时， 卡
那霉素与邻苯二甲醛衍生物的同步荧光强度最强， 其
同步荧光特征峰是一个波峰位置大概在 ３３４ ｎｍ 处的
宽谱峰。 由于鸭蛋蛋清与卡那霉素衍生物的同步荧光
特征峰的位置间隔了约 ２４􀆰 ９ ｎｍ， 这将使得两者的荧
光特征峰可得到较好的分离，为测定鸭蛋蛋清中的卡
那霉素残留含量提供了重要理论基础。
２􀆰 ２　 波长差 Δλ的选择
合适的波长差 Δλ关系到鸭蛋蛋清与卡那霉素衍
生物的同步荧光特征峰分离效果和后续模型的预测精
度， 有必要分析含有卡那霉素的鸭蛋蛋清的三维同步
荧光光谱以获取较优的波长差 Δλ。 由图 １ － Ｃ 可知，
随着波长差 Δλ 的增加，鸭蛋蛋清与卡那霉素衍生物
的同步荧光特征峰强度都呈先增强后减弱的趋势，但
卡那霉素衍生物在蛋清中的最强同步荧光特征峰较其
标准品时的波长差 Δλ减小了 １０ ｎｍ， 且波长差 Δλ为
１１０ ｎｍ时鸭蛋蛋清与卡那霉素衍生物之间的荧光特
征峰得到了较好分离。 因此，本研究优选波长差 Δλ
为 １１０ ｎｍ进行后续实验研究。
２􀆰 ３　 预测模型的建立
２􀆰 ３􀆰 １　 小波特征参数的提取与选择　 图 ２ 是一组从
上至下卡那霉素含量逐渐降低的鸭蛋蛋清样本的同步
荧光光谱图。 由于较多因素的影响，不同的同步荧光
光谱中的信号特征峰的位置是变化的，这就难以确定
精确的卡那霉素荧光特征峰位置和强度，以直接建立
精确的卡那霉素荧光特征峰值与鸭蛋蛋清中卡那霉素
残留含量之间的定量对应关系。 基于此，本研究对完
整的光谱进行分析和处理。
由图 ２ 可知，当卡那霉素含量较低时， 卡那霉素
荧光峰的位置消失，其荧光强度和荧光峰的位置均无
法确定； 当卡那霉素含量较高时， 鸭蛋蛋清荧光峰已
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　 １１ 期 基于小波变换的鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的同步荧光光谱测定研究
经被卡那霉素的荧光峰所掩盖；只有当卡那霉素含量
中等时， 鸭蛋蛋清与卡那霉素的同步荧光峰才得到了
较好的分离。 为解决上述荧光光谱重叠及卡那霉素微
弱荧光信号提取问题，本研究尝试对同步荧光光谱进
行小波变换处理。
图 ２　 一组含有卡那霉素的鸭蛋蛋清
样本的同步荧光光谱
Ｆｉｇ． ２　 Ａ ｇｒｏｕｐ ｏｆ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ
ｏｆ ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｋａｎａｍｙｃｉｎ
表 ２　 不同层细节小波系数的 ｅ⁃ＳＶＲ模型预测结果
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｅ⁃ＳＶＲ ｍｏｄｅｌ ｕｓｉｎｇ ｄｅｔａｉｌ ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌｅｖｅｌｓ
分解层数
Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ
核函数类型
Ｋｅｒｎｅｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
优化参数（ｃ， ｇ， ｐ）
Ｏｐｔｉｍａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ （ｃ， ｇ， ｐ）
特征参数个数
Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ
ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
预测均方根误差
ＲＭＳＥＰ
预测相关系数
ｒｐ
２ ＲＢＦ （１０２４􀆰 ０， ０􀆰 ００７８１２５， ８􀆰 ０） ２９ ９􀆰 ８９０３ ０􀆰 ２１０３
３ ＲＢＦ （１０２４􀆰 ０， ０􀆰 ００７８１２５， ０􀆰 ０００９７６５６２５） １９ ３􀆰 ３９５８ ０􀆰 ９２９６
４ ＲＢＦ （１０２４􀆰 ０， ０􀆰 ００３９０６２５， １􀆰 ０） １４ １􀆰 １８６５ ０􀆰 ９９２２
　 　 用 ｄｂ５ 小波对含卡那霉素的鸭蛋蛋清的同步荧光
光谱 Ｓ进行 ５ 层小波分解，以得到不同层次的近似小
波系数 （ ａ１ ～ ａ５ ） 和不同层次的细节小波系数
（ｄ１ ～ ｄ５），并分别重构第 １ ～ ５ 层小波细节信号。 图 ３
给出了经过小波多尺度分解后的重构不同层次的小波
细节信号，图中 ｄ１ ～ ｄ５ 为重构后的小波细节信号，频
带由高到低。 从图 ３ 可以看出， 第 １ 层小波细节信号
含有较多的高频干扰信息， 而第 ５ 层小波细节信号过
度平滑， 丢失了较多的细节信息， 因此这 ２ 层小波细
节信号都不能作为荧光光谱特征层。 相对而言， 第 ２
～ ４ 层小波细节信号既能较好的避免噪声干扰， 又对
光谱变化比较敏感， 因此这 ３ 层小波细节信号都可作
为荧光光谱特征层。 为了从第 ２ ～ ４ 层小波细节信号
中优选出 １ 个小波细节信号作为本研究的荧光光谱特
征层， 以细节小波系数作为 ｅ⁃ＳＶＲ模型的输入， 对这
３ 层小波细节信号的预测结果进行对比分析。 从表 ２
可以看出， 以第 ４ 层细节小波系数 ｄ４ 作为 ｅ⁃ＳＶＲ 模
型的输入时， 预测模型的相关系数（ ｒｐ）最大， 预测均
方根误差（ＲＭＳＥＰ）最小， 说明第 ４ 层小波细节信号的
预测能力最强。 因此，本研究选择第 ４ 层细节小波系
数 ｄ４ 作为 ｅ⁃ＳＶＲ 模型的输入特征参数。 这时的特征
参数个数由全光谱的 ９１ 个减少到 １４ 个，特征参数压
缩率为 ８４􀆰 ６１５４％ ， 大大提高了算法的运行速度，有利
于快速检测。 通过小波变换在重构的第 ４ 层小波细节
信号中可以观察到卡那霉素微弱的荧光特征峰和清晰
鸭蛋蛋清的荧光特征峰， 较好解决了荧光光谱重叠及
卡那霉素微弱荧光信号提取问题， 为鸭蛋蛋清中卡那
霉素残留含量的定量分析打下了良好基础。
图 ３　 ｄｂ５ 小波多尺度分解后重构
不同层次的小波细节信号
Ｆｉｇ． ３　 Ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｔａｉｌｓ ｓｉｇｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌｅｖｅｌ
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｄｂ５ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
２􀆰 ３􀆰 ２　 ｅ⁃ＳＶＲ模型预测结果 　 由于 ｅ⁃ＳＶＲ 模型预测
性能的好坏依赖于核函数选择及其参数优化， 因此有
必要优选本研究的 ｅ⁃ＳＶＲ模型的核函数及其参数。 表
３ 给出了 ４ 种核函数的优化参数及各核函数类型的 ｅ⁃
ＳＶＲ模型预测结果。 由表 ３ 可知， 采用 ＲＢＦ核函数的
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核　 农　 学　 报 ２７ 卷
　 　 　 　 表 ３　 不同核函数类型的 ｅ⁃ＳＶＲ模型预测结果
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｅ⁃ＳＶＲ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｆｏｕｒ ｔｉｐｉｃａｌ ｋｅｒｎｅｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ
核函数类型
Ｋｅｒｎｅｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
优化参数（ｃ， ｇ， ｐ）
Ｏｐｔｉｍａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ （ｃ， ｇ， ｐ）
预测均方根误差
ＲＭＳＥＰ
预测相关系数
ｒｐ
Ｌｉｎｅａｒ （２５６􀆰 ０， １􀆰 ０， １􀆰 ０） １􀆰 ７２６２ ０􀆰 ９８６８
Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ （１􀆰 ０， ０􀆰 ５， ０􀆰 ５） ７􀆰 ９４７２ ０􀆰 ８７７４
ＲＢＦ （１０２４􀆰 ０， ０􀆰 ００３９０６２５， １􀆰 ０） １􀆰 １８６５ ０􀆰 ９９２２
Ｓｉｇｍｏｉｄ （１０２４􀆰 ０， ０􀆰 ００３９０６２５， ２􀆰 ０） １􀆰 ６８１３ ０􀆰 ９８４４
ｅ⁃ＳＶＲ模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为
０􀆰 ９９２２ 和 １􀆰 １８６５， 其预测相关系数是 ４ 种核函数中
最大的， 预测均方根误差是 ４ 种核函数中最小的， 说
明采用 ＲＢＦ核函数的 ｅ⁃ＳＶＲ 模型预测效果最好。 因
此， 本研究选择 ＲＢＦ 核函数作为 ｅ⁃ＳＶＲ 模型的核函
数， 图 ４ 给出了利用该方法建模对鸭蛋蛋清中卡那霉
素残留含量预测的实际值和预测值之间的关系图。
图 ４　 鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量
预测值和实际值之间的关系
Ｆｉｇ． ４　 Ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ａｃｔｕａｌ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎ ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ
２􀆰 ３􀆰 ３　 ４ 种不同模型预测结果比较与分析 　 为了客
观的评价 ｅ⁃ＳＶＲ 模型的优越性，以相同的光谱数据
（细节小波系数 ｄ４）和参考值，采用 ＰＬＳ、ＰＣＲ、ＭＬＲ 和
ｅ⁃ＳＶＲ ４ 种方法分别建立鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含
量的预测模型，不同模型的预测结果见表 ４。 从表 ４ 可
表 ４　 不同模型的预测结果
Ｔａｂｌｅ ４　 Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｆｏｕｒ ｍｏｄｅｌｓ
模型名称
Ｍｏｄｅｌ ｎａｍｅ
预测均方根误差
ＲＭＳＥＰ
预测相关系数
ｒｐ
ＰＬＳ ２􀆰 １３４３ ０􀆰 ９７４９
ＰＣＲ ２􀆰 １５１１ ０􀆰 ９７４６
ＭＬＲ １􀆰 ３６４５ ０􀆰 ９８９１
ｅ⁃ＳＶＲ １􀆰 １８６５ ０􀆰 ９９２２
以看出， ｅ⁃ＳＶＲ模型的预测相关系数是 ４ 种模型中最
大的， 预测均方根误差是 ４ 种模型中最小的， 说明 ｅ⁃
ＳＶＲ模型的预测效果优于 ＰＬＳ、ＰＣＲ和 ＭＬＲ 这 ３ 种模
型， 采用 ｅ⁃ＳＶＲ模型预测鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含
量是可行的。
３　 结论
本研究探讨了利用小波变换、ｅ⁃ＳＶＲ 等化学计量
学方法来快速测定鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量，为
鸭蛋蛋清中卡那霉素残留含量的快速测定提供了一种
新思路，具有较好的应用前景。
（１）在巯基乙醇存在的条件下，鸭蛋蛋清中的卡
那霉素与邻苯二甲醛的衍生物具有强荧光特性，且第
４ 层小波细节信号能较好的解决了荧光光谱重叠及卡
那霉素微弱荧光信号提取问题， 为鸭蛋蛋清中卡那霉
素残留含量的定量分析打下了良好基础。
（２）对线性、多项式、ＲＢＦ和 ｓｉｇｍｏｉｄ ４ 种核函数以
及不同的优化参数（ ｃ， ｇ， ｐ）取值时的 ｅ⁃ＳＶＲ 模型预
测结果进行对比分析，实验结果表明，ＲＢＦ 核函数为
本研究 ｅ⁃ＳＶＲ模型的最优核函数。
（３）以细节小波系数 ｄ４ 作为模型的输入， 对
ＰＬＳ、ＰＣＲ、ＭＬＲ和 ｅ⁃ＳＶＲ ４ 种方法建立预测模型结果
进行比较，实验结果表明，ｅ⁃ＳＶＲ 模型的预测效果最
优，其预测相关系数和预测均方根误差分别为 ０􀆰 ９９２２
和 １􀆰 １８６５。
参考文献：
［ １ ］ 　 中华人民共和国药典委员会． 中华人民共和国药典：二部［Ｍ］．
北京： 化学工业出版社，２００５：７２４
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Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｋａｎａｍｙｃｉｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎ Ｄｕｃｋ Ｅｇｇ Ｗｈｉｔｅ Ｕｓｉｎｇ
Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｆｌｕｏｒｅｓｅｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ ａｎｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
ＺＨＡＯ Ｊｉｎ⁃ｈｕｉ　 ＹＵＡＮ Ｈａｉ⁃ｃｈａｏ　 ＬＩＵ Ｍｕ⁃ｈｕａ　 　 ＸＵ Ｊｉａｎｇ　 ＸＩＡＯ Ｈａｉ⁃ｂｉｎ　 ＨＯＮＧ Ｑｉａｎ
（Ｏｐｔｉｃｓ⁃Ｅｌｅｃｔｒｉｃｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｉｏｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｌａｂ， Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｘｉ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎａｎｃｈａｎｇ， Ｊｉａｎｇｘｉ　 ３３００４５）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｒａｐｉｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｉｎ ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
ｍｏｄｅｌ， ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｄｅｒｉｖａｔｅ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ ａｎｄ ｏ⁃ｐｈｔｈａｌａｌｄｅｈｙｄｅ （ＯＰＡ） ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｏｆ
ｍｅｒｃａｐｔｏｅｔｈａｎｏｌ ｗａｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ， ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｉｎ ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ ｗａｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ
ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ ｅ⁃ＳＶＲ． Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ， ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｆｒｏｍ ２９０ ｎｍ ｔｏ ３８０ ｎｍ
ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｍｅｔｈｏｄ， ａｎｄ １１０ ｎｍ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｕｍ
ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎ ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ． Ｓｅｃｏｎｄｌｙ， ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｗａｓ
ａｎａｌｙｚｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｄｂ５ ｗａｖｅｌｅｔ ｗｉｔｈ ｆｉｖｅ ｌｅｖｅｌｓ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ， ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｔａｉｌｓ ｓｉｇｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ
ｆｏｕｒｔｈ ｌｅｖｅｌ ｃｏｕｌｄ ｂｅｔｔｅｒ ｓｏｌｖｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ
ｗｅａｋ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ， ｓｏ ｔｈｅ ｄｅｔａｉｌ ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｄ４ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｖｅｃｔｏｒｓ
ｏｆ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ． Ｌａｓｔｌｙ， ｔｈｅ ｅ⁃ＳＶＲ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｔｗｏ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｋｅｒｎｅｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｍｏｄｅｌ
ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ （ｃ， ｇ， ｐ）， ａｎｄ ＲＢＦ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ｋｅｒｎｅｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ ｏｆ ４ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ＰＬＳ、
ＰＣＲ、ＭＬＲ ａｎｄ ｅ⁃ＳＶＲ ｗｅｒｅ ｃｏｍｐａｒｅｄ． Ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｅ⁃ＳＶＲ ｍｏｄｅｌ， ａｎｄ ｔｈｅ
ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅｄ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ０􀆰 ９９２２ ａｎｄ １􀆰 １８６５， ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ． Ｔｈｅ
ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｕｌｄ ｅｘｔｒａｃｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ
ｋａｎａｍｙｃｉｎ ｉｎ ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｅ⁃ＳＶＲ ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ
ｃｏｕｌｄ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｈｅ ｒｅｑｕｅｓｔ ｏｆ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｋａｎａｍｙｃｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎ ｄｕｃｋ ｅｇｇ ｗｈｉｔｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ； Ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ； Ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ； Ｋａｎａｍｙｃｉｎ
１９６１