如何快速分辨山寨奶？如何实现乳制品快速分类？2019年7月至8月南京财经大学管理科学与工程学院贝叶斯分类实践团队于食品科学与工程学院实验室进行了为期近两个月的乳制品贝叶斯分类实验，以寻求一种快速鉴别乳制品质量的新方法。

实验团队全体成员与实验室合影留念 黄文萍 摄

奶业是健康中国不可或缺的产业，其发展关系到国民体质的增强，同时世界卫生组织也将人均乳制品消费量作为衡量一个国家人民生活水平的重要指标。近些年随着一系列乳制品法规政策、标准制度的颁布以及政府监管力度的加强，我国乳品安全水平得到大幅提升，但高速发展潜藏风险，市场上山寨产品层出不穷，使用非法添加剂造成的乳制品安全事件也时有发生。为此，实验团队研究分析乳制品质量，从理论角度上对朴素贝叶斯分类的基本原理、理论模型进行了综述，并且综合先验信息和数据样本信息，对乳制品质量进行研究，将贝叶斯分类模型应用到乳制品质量的监管工作中，增强质量控制的客观性。

团队成员进行酸奶样品采样 尹延东 摄

本实验以拉曼光谱、贝叶斯公式及软件MATLAB为基础。7月2日，实验团队于正规超市采购三种品牌酸奶MN、YL、GM作为实验样品，利用拉曼光谱仪进行数据采集，对得到的光谱图进行分析，从中获得60组各2090个数据点，并利用主成分分析法进行数据降维，达到特征提取和消除冗余的目的。后基于贝叶斯公式，应用MATLAB软件实现贝叶斯分类器，以事实数据为训练样本，通过对历史数据的学习建立可靠的分类模型，并利用高斯贝叶斯判别函数、测试集中样本的最大后验概率及马氏距离实现了对样本的识别与验证。经过反复修改试验，8月20日的最终结果显示，三种品牌酸奶的12组测试样本的贝叶斯分类准确率可达到100%。          

使用拉曼光谱仪获得拉曼光谱 杨如玲 摄

团队成员黄文萍坦言：“这次实验不仅提高了自身的动手动脑能力，还将所学知识进行了更深入的巩固。”本次实践活动过程中涉及许多新知识、新名词，使用的软件和算法也是从未接触过的，这对团队成员来说是一个极大的挑战，其中有勤勉的自学，有激烈的讨论，有虚心的请教，有反复的调试，有不断的修改，在一个个困难面前重燃斗志，最终得到了令成员们满意的结果。每位成员都认为此次实验虽有较大难度，但能够为质量检测提供一个新思路，是非常有意义的。

实验得到的拉曼光谱 黄文萍 摄

本实验表明基于先验知识的乳制品质量贝叶斯分类研究是可行的。拉曼光谱分析与贝叶斯分类结合，为乳制品质量检测提供了一个判别分析快、样本属性识别准确、应用前景良好的质量快检方法。实验团队还会继续进行实验，研究将其推广到其他种类乳制品乃至其他食品的可行性。

此次实验实现了乳制品质量检测信息化，并采取有效的数据挖掘方式，将光谱信息与数学原理朴素贝叶斯分类及软件编程有机结合应用于乳制品的质量检验中。同时也希望能推广对乳制品进行贝叶斯分类研究的应用，加强对乳制品行业的监测，坚决打击假冒伪劣产品，保障乳制品质量安全。

通讯员：李艳

2019年8月23日