2025年大學(xué)《化學(xué)測量學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——化學(xué)計(jì)量學(xué)在食品安全檢測中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)的字母填入括號(hào)內(nèi)）1.在利用偏最小二乘法（PLS）建立食品中某污染物含量預(yù)測模型時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)通常不宜作為模型評(píng)價(jià)的唯一標(biāo)準(zhǔn)？（）A.決定系數(shù)（R2）B.預(yù)測殘差的標(biāo)準(zhǔn)偏差（RMSE）C.模型變量的數(shù)（PC數(shù)）D.殘差與因變量散點(diǎn)圖呈現(xiàn)隨機(jī)分布2.測量食品中重金屬含量時(shí)，若樣品基體復(fù)雜，標(biāo)準(zhǔn)加入法相比校準(zhǔn)曲線法的主要優(yōu)勢在于？（）A.可提高方法的靈敏度B.可減少儀器漂移的影響C.可有效消除或減弱基體效應(yīng)D.操作步驟更為簡便3.主成分分析（PCA）在食品安全檢測中常用于？（）A.對食品樣品進(jìn)行精確的定量分析B.建立復(fù)雜的非線性預(yù)測模型C.探索不同食品樣品間的整體差異和模式D.精確測定樣品中目標(biāo)分析物的絕對含量4.當(dāng)需要檢測的食品成分在樣品中濃度極低時(shí)，通常優(yōu)先考慮采用哪種類型的分析技術(shù)？（）A.紫外-可見分光光度法B.原子吸收光譜法（AAS）C.氣相色譜法（GC）D.質(zhì)譜法（MS）5.以下哪種化學(xué)計(jì)量學(xué)方法主要用于對樣品進(jìn)行分類或識(shí)別其來源？（）A.偏最小二乘回歸（PLS）B.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）C.判別分析（DA）D.主成分回歸（PCR）6.在進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)建模前，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化和歸一化處理的共同目的是？（）A.提高模型的預(yù)測精度B.消除或減弱不同變量量綱和數(shù)量級(jí)的影響C.增加數(shù)據(jù)的主成分?jǐn)?shù)量D.改善模型的穩(wěn)定性7.測量水果中二氧化硫含量時(shí)，若存在嚴(yán)重的基質(zhì)效應(yīng)，以下哪種方法可能不適用？（）A.氣相色譜-火焰離子化檢測器（GC-FID）B.紫外-可見分光光度法（UV-Vis）C.標(biāo)準(zhǔn)加入法D.質(zhì)譜法（MS）8.利用紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法進(jìn)行食品真?zhèn)舞b別時(shí)，主要利用的是紅外光譜的哪種特性？（）A.高靈敏度B.波長選擇性C.物質(zhì)組成和結(jié)構(gòu)的指紋特性D.速度快9.在建立用于區(qū)分不同產(chǎn)地蘋果的PLS模型時(shí)，若發(fā)現(xiàn)模型對某些蘋果品種的預(yù)測效果不佳，可能的原因之一是？（）A.樣品量不足B.模型過擬合C.這些品種與主要訓(xùn)練集樣品差異較小D.PLS算法選擇錯(cuò)誤10.電化學(xué)分析方法在食品安全快速檢測中具有優(yōu)勢，其突出優(yōu)點(diǎn)之一是？（）A.可同時(shí)檢測多種目標(biāo)物B.通常需要昂貴的樣品前處理C.儀器成本相對較低，操作簡便D.可獲得非常高的檢測限二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填入橫線內(nèi)）1.化學(xué)計(jì)量學(xué)方法通過______和______來降低高維數(shù)據(jù)復(fù)雜性，揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。2.在化學(xué)測量中，確保測量結(jié)果準(zhǔn)確可靠需要系統(tǒng)誤差和______得到有效控制。3.利用主成分分析（PCA）得到的得分圖（ScorePlot），可以直觀地展示不同樣品在______空間中的相對位置。4.偏最小二乘法（PLS）是一種同時(shí)考慮自變量和因變量相關(guān)性的回歸方法，其核心思想是尋找一組______，以最佳方式解釋自變量和因變量之間的協(xié)方差。5.對食品樣品進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)分析前，通常需要對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行______、平滑等預(yù)處理步驟。6.選擇合適的化學(xué)測量技術(shù)進(jìn)行食品安全檢測時(shí)，需要綜合考慮待測物的______、樣品的______以及檢測成本等因素。7.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）作為一種強(qiáng)大的非線性建模工具，在食品摻假識(shí)別等復(fù)雜模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出良好性能。8.在食品安全監(jiān)管中，快速、無損的檢測技術(shù)（如近紅外光譜、拉曼光譜）結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法具有重要意義。9.評(píng)價(jià)化學(xué)計(jì)量學(xué)模型性能時(shí)，除了考慮預(yù)測精度（如R2、RMSE），還需關(guān)注模型的______，即模型對未參與建模的新樣品的預(yù)測能力。10.電化學(xué)傳感器因其______、______等優(yōu)點(diǎn)，在食品安全現(xiàn)場快速檢測方面具有廣闊應(yīng)用前景。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述標(biāo)準(zhǔn)加入法在食品分析中的主要原理及其適用于解決什么類型的問題。2.簡述PrincipalComponentAnalysis(PCA)在食品安全領(lǐng)域中進(jìn)行樣品分類或模式識(shí)別的基本步驟。3.簡述建立化學(xué)計(jì)量學(xué)預(yù)測模型（如PLS模型）時(shí)，如何初步判斷可能存在過擬合（Overfitting）的問題。四、計(jì)算題（共15分）假設(shè)使用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法（PLS）建立了預(yù)測蘋果中總糖含量的模型。對某未知蘋果樣品進(jìn)行光譜掃描，得到其第一主成分得分（Y_pred,PC1）為1.5，第二主成分得分（Y_pred,PC2）為-0.8。模型利用外部驗(yàn)證集數(shù)據(jù)建立的預(yù)測方程為：Total_Sugar_Pred=2.1*Y_pred,PC1-1.3*Y_pred,PC2+5.0。已知該模型在驗(yàn)證集上的預(yù)測殘差的標(biāo)準(zhǔn)偏差（RMSECV）為0.15%。請計(jì)算：（1）該未知蘋果樣品的總糖含量預(yù)測值（mg/100g）。（2）根據(jù)RMSECV，預(yù)測該模型單次預(yù)測結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)不確定度（假設(shè)視為近似正態(tài)分布）的擴(kuò)展不確定度（k=2）。五、論述題（共30分）論述化學(xué)計(jì)量學(xué)方法（如PCA、PLS、ANN等）如何與化學(xué)測量學(xué)技術(shù)（如光譜法、色譜法、電化學(xué)法等）結(jié)合，應(yīng)用于解決食品摻假或成分識(shí)別問題。請結(jié)合具體的食品安全實(shí)例，闡述其基本原理、分析流程、優(yōu)勢以及可能存在的局限性。試卷答案一、選擇題1.C解析思路：標(biāo)準(zhǔn)加入法的主要目的是消除或減弱樣品基體效應(yīng)，使其適用于校準(zhǔn)曲線法難以準(zhǔn)確建立的復(fù)雜基體樣品。A、B、D都是評(píng)價(jià)模型好壞的指標(biāo)，但不是標(biāo)準(zhǔn)加入法的優(yōu)勢。2.C解析思路：標(biāo)準(zhǔn)加入法通過在樣品矩陣中直接添加待測物標(biāo)準(zhǔn)溶液，模擬樣品的實(shí)際組成，從而有效補(bǔ)償或消除基體效應(yīng)對測量結(jié)果的影響。A、B、D描述不準(zhǔn)確或非主要優(yōu)勢。3.C解析思路：PCA的核心功能是降維和探索性數(shù)據(jù)分析，通過提取主成分，揭示數(shù)據(jù)集中主要的變異方向和樣品間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，常用于可視化區(qū)分不同類別或?qū)ふ夷Ｊ?。A是定量分析，B是定量或分類，D是絕對含量測定。4.D解析思路：質(zhì)譜法（特別是高分辨率質(zhì)譜）具有極高的靈敏度和選擇性，能夠檢測痕量甚至超痕量物質(zhì)，是檢測低濃度食品成分的理想選擇。A、B、C的靈敏度通常不如質(zhì)譜法。5.C解析思路：判別分析（DiscriminantAnalysis,DA）的目的是根據(jù)已知類別的樣本建立分類函數(shù)或模型，用于對未知樣本進(jìn)行類別歸屬判斷，直接服務(wù)于分類或識(shí)別來源。PLS和ANN雖然也可用于分類，但DA更是經(jīng)典的分類方法。6.B解析思路：不同化學(xué)計(jì)量學(xué)方法處理的變量通常具有不同的量綱和數(shù)量級(jí)（如濃度單位mg/L和%）。中心化和歸一化是為了消除這些差異，使所有變量在建模時(shí)具有相對平等的地位，避免量綱大的變量主導(dǎo)模型。7.B解析思路：紫外-可見分光光度法是基于分子對特定波長紫外或可見光的吸收進(jìn)行定量分析的技術(shù)，其靈敏度通常不高，對于需要檢測痕量二氧化硫的情況可能不適用，且易受復(fù)雜基質(zhì)干擾。GC-FID、標(biāo)準(zhǔn)加入法、MS都有檢測痕量成分的能力。8.C解析思路：紅外光譜提供的是分子振動(dòng)的特征吸收信息，每種化學(xué)鍵或官能團(tuán)組合都有其獨(dú)特的紅外吸收光譜，如同人的指紋，因此被稱為“分子指紋”。利用這一特性，可以識(shí)別物質(zhì)成分和結(jié)構(gòu)。9.C解析思路：如果某些樣品與訓(xùn)練集樣品非常相似，模型可能無法有效區(qū)分它們，導(dǎo)致這些樣品的預(yù)測效果不佳。這表明訓(xùn)練集樣品可能沒有很好地覆蓋這些特殊情況。A、B、D都可能導(dǎo)致模型效果下降，但C是針對此場景的直接解釋。10.C解析思路：相比色譜-質(zhì)譜聯(lián)用等高端技術(shù)，許多電化學(xué)分析方法（如電化學(xué)傳感器）的儀器設(shè)備成本相對較低，操作簡便快速，適合現(xiàn)場或快速篩查。A是多目標(biāo)檢測能力，B是樣品前處理，D是檢測限，并非其突出優(yōu)勢。二、填空題1.降維，建模解析思路：化學(xué)計(jì)量學(xué)的主要任務(wù)之一是通過數(shù)學(xué)手段減少數(shù)據(jù)集的維度（降維），去除冗余信息，提取關(guān)鍵特征；最終目的是利用這些處理后的數(shù)據(jù)建立模型（建模），以解決實(shí)際問題。2.隨機(jī)誤差解析思路：準(zhǔn)確度是指測量結(jié)果與真實(shí)值的接近程度，受系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差共同影響。要獲得準(zhǔn)確可靠的結(jié)果，必須將系統(tǒng)誤差通過校準(zhǔn)等方法盡量消除，并將隨機(jī)誤差控制在可接受范圍內(nèi)。3.主成分解析思路：PCA通過線性變換將原始變量投影到新的正交坐標(biāo)系（主成分空間）中。得分圖（ScorePlot）就是展示每個(gè)樣本在這些主成分軸上的坐標(biāo)，反映了樣本在由數(shù)據(jù)主要變異方向定義的空間中的位置。4.推廣向量（或稱權(quán)重向量）解析思路：PLS的核心算法尋找一組權(quán)重向量（W和P），這些向量同時(shí)代表自變量（X）空間和因變量（Y）空間的投影方向，使得這些方向上的協(xié)方差最大化，從而建立變量間的關(guān)系。5.整合（或處理）解析思路：原始光譜數(shù)據(jù)往往包含噪聲、基線漂移、散射效應(yīng)等，需要進(jìn)行預(yù)處理以改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其更適合化學(xué)計(jì)量學(xué)建模。常見的預(yù)處理包括積分平滑、多元散射校正、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)等。6.特征（或性質(zhì)），基體解析思路：選擇測量技術(shù)需考慮待測物的理化性質(zhì)（如揮發(fā)性、極性、熱穩(wěn)定性）以及樣品的復(fù)雜程度（基體效應(yīng)）。同時(shí)，成本效益也是重要的實(shí)際考量因素。7.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）解析思路：ANN模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的、高維度的數(shù)據(jù)關(guān)系，特別適用于解決傳統(tǒng)線性模型（如PLS）難以處理的復(fù)雜模式識(shí)別問題，如食品摻假識(shí)別。8.快速，無損解析思路：近紅外光譜、拉曼光譜等技術(shù)具有檢測速度快、無需或僅需少量樣品、不破壞樣品等特性（快速、無損），結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，可以實(shí)現(xiàn)食品成分的快速、在線、便攜式檢測，滿足食品安全監(jiān)管中對效率的要求。9.預(yù)測能力（或泛化能力）解析思路：模型的預(yù)測能力是指模型對未見過的新數(shù)據(jù)（測試集或?qū)嶋H樣品）進(jìn)行預(yù)測的準(zhǔn)確程度。一個(gè)具有良好的預(yù)測能力（或泛化能力）的模型，意味著它學(xué)習(xí)到了數(shù)據(jù)中的普遍規(guī)律，而不僅僅是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)。10.小型化，低成本解析思路：電化學(xué)傳感器通常由電極、傳導(dǎo)介質(zhì)和轉(zhuǎn)換器組成，結(jié)構(gòu)相對簡單，易于小型化，適合集成到便攜式或可穿戴設(shè)備中。同時(shí)，其制造成本通常低于許多色譜或光譜儀器，具有成本優(yōu)勢，適合大規(guī)模應(yīng)用或現(xiàn)場檢測。三、簡答題1.原理：標(biāo)準(zhǔn)加入法是將已知量的待測物標(biāo)準(zhǔn)溶液直接加入到樣品溶液中，模擬樣品的真實(shí)組成環(huán)境，然后測量混合溶液中的待測物濃度。通過建立一系列不同標(biāo)準(zhǔn)加入量的響應(yīng)值與加入量之間的關(guān)系，繪制校正曲線，最后利用該曲線計(jì)算原始樣品中待測物的濃度。適用于解決：當(dāng)樣品基體效應(yīng)嚴(yán)重，無法用標(biāo)準(zhǔn)曲線法準(zhǔn)確建立待測物濃度與儀器響應(yīng)值之間線性關(guān)系時(shí)的問題。也適用于低濃度分析，可以減少測量誤差。2.基本步驟：(1)數(shù)據(jù)采集：使用選定的化學(xué)測量技術(shù)（如光譜、色譜）對一批已知類別（或成分）的樣品進(jìn)行測量，獲得每個(gè)樣品的原始數(shù)據(jù)矩陣（P×N，P為變量數(shù)，N為樣品數(shù)）。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理，如中心化、歸一化、平滑、去趨勢、變量篩選等，以消除噪聲、基線漂移等干擾，增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量。(3)建模：利用PCA算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行計(jì)算，得到主成分得分（T）和載荷（P）矩陣。(4)可視化與解釋：利用得分圖（如得分-得分圖）或載荷圖分析樣品間的相似性和差異性，或解釋主成分的物理意義（由載荷向量決定）。例如，可以根據(jù)得分圖上的聚類情況對未知樣品進(jìn)行初步分類。(5)（可選）模型優(yōu)化與驗(yàn)證：根據(jù)可視化結(jié)果，可能需要調(diào)整預(yù)處理方法或進(jìn)行變量選擇，并利用留一法或其他交叉驗(yàn)證方法評(píng)估模型的穩(wěn)定性和預(yù)測能力。3.判斷過擬合的初步方法：(1)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)極好（R2>0.99），但在獨(dú)立的驗(yàn)證集或測試集上表現(xiàn)突然變差（R2顯著下降，RMSECV/SEE增大）。(2)模型解釋變量（主成分?jǐn)?shù)PC數(shù)或變量數(shù)）非常多，甚至接近總變量數(shù)，但大部分變量的VIP值不高，或者載荷圖顯示變量間存在強(qiáng)相關(guān)性。(3)殘差分析顯示，殘差并非隨機(jī)分布，而是呈現(xiàn)出某種系統(tǒng)性模式（如周期性、與某個(gè)變量相關(guān)等）。(4)在得分-得分圖或預(yù)測值-實(shí)際值圖中，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)點(diǎn)緊密聚集在理想線附近，而驗(yàn)證集或測試集數(shù)據(jù)點(diǎn)則相對分散，甚至偏離理想線。四、計(jì)算題（1）Total_Sugar_Pred=2.1*1.5-1.3*(-0.8)+5.0Total_Sugar_Pred=3.15+1.04+5.0Total_Sugar_Pred=9.19mg/100g（2）標(biāo)準(zhǔn)不確定度u=RMSECV/sqrt(n)（假設(shè)n為1，或按單次測量理解）u=0.15/sqrt(1)=0.15擴(kuò)展不確定度U=k*u（k=2）U=2*0.15=0.30mg/100g五、論述題（本題為開放式論述題，答案應(yīng)包含以下核心內(nèi)容，并展開闡述）化學(xué)計(jì)量學(xué)方法與化學(xué)測量學(xué)技術(shù)相結(jié)合，為解決食品摻假和成分識(shí)別問題提供了強(qiáng)大而有效的工具。其基本原理是利用化學(xué)測量技術(shù)獲取食品樣品的“指紋”信息（如光譜、色譜、指紋圖譜等），這些信息通常包含豐富的關(guān)于樣品成分和結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)。然后，運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法（如PCA、PLS、ANN、聚類分析等）處理這些高維數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息，建立樣品特征與類別（來源、真實(shí)性、摻假類型等）之間的關(guān)系模型。分析流程通常包括：首先，根據(jù)待解決問題的性質(zhì)選擇合適的化學(xué)測