摘要：将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合，建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配制含有尿素牛奶（1～20g·L＾－1）和三聚氰胺牛奶（O．01～3g·L＾－1）样品各40个。研究了纯牛奶、掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性，在此基础上，分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。将这5个特征参数作为BP神经网络的输入，分别建立掺杂尿素、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型，采用这些模型对未知样品进行预测，其预测正确率分别为95％，100％和96．7％。研究结果表明：该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息，同时又减少了BP神经网络输入变量的维数，实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。

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