zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-1822Research ArticleАННОТАЦИИ АНГЛОЯЗЫЧНЫХ СТАТЕЙABSTRACTS ENGLISH-LANGUAGE ARTICLESОдновременное определение имидаклоприда, ацетамиприда и клотианидина в яблочном соке с использованием УФ-спектроскопии и нейронной сети обратного распространения ошибки и алгоритма поиска воробьяSimultaneous Detection of Imidacloprid, Acetamiprid, and Clothianidin in Apple Juice Using Ultraviolet Spectroscopy and the SSA-BPNN ModelMengD.MengDelong

Нанкин

Nanjing

YuX.YuXiaolei

Нанкин

Nanjing

nuaa_xiaoleiyu@163.comXuL.XuLingyun

Нанкин

Nanjing

ZhangW.ZhangWeichun

Нанкин

Nanjing

ZhaoZ.ZhaoZhimin

Нанкин

Nanjing

Нанкинский университет аэронавтики и астронавтикиCollege of Physics, Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsНациональный центр контроля качества и тестирования продукции RFID (Цзянсу)National Quality Supervision and Testing Center for RFID Product (Jiangsu)Нанкинский университет аэронавтики и астронавтикCollege of Physics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics202528032025922265265Copyright © Meng D., Yu X., Xu L., Zhang W., Zhao Z., 20252025Meng D., Yu X., Xu L., Zhang W., Zhao Z.Meng D., Yu X., Xu L., Zhang W., Zhao Z.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/1822

Показана возможность одновременного обнаружения имидаклоприда, ацетамиприда и клотианидина в яблочном соке с помощью УФ-спектроскопии. Подготовлено в общей сложности 84 образца с различными концентрациями имидаклоприда, ацетамиприда и клотианидина в яблочном соке. УФ-спектры зарегистрированы с помощью УФ-видимого спектрофотометра. Количественная модель обнаружения построена с использованием нейронной сети обратного распространения (BPNN), а модель BPNN оптимизирована с использованием алгоритма поиска воробья (SSA). Для проверки производительности модели результаты прогнозирования SSA-BPNN сравниваются с результатами моделей экстремальной обучающей машины, BPNN и нейронной сети обратного распространения с оптимизацией роя частиц (PSO-BPNN). Показано, что УФ-спектроскопия в сочетании с моделью SSA-BPNN эффективна для одновременного обнаружения имидаклоприда, ацетамиприда и клотианидина в яблочном соке, что важно для обеспечения безопасности пищевых продуктов и здоровья человека.

The extensive use of pesticides can pose potential risks to food safety and human health. Therefore, establishing simple and effective detection methods for pesticide residues is necessary. In this study, ultraviolet (UV) spectroscopy is used for the simultaneous detection of imidacloprid, acetamiprid, and clothianidin in apple juice. A total of 84 samples with different concentrations of imidacloprid, acetamiprid, and clothianidin in apple juice are prepared, and the corresponding UV spectra are collected using a UV‒visible spectrophotometer. The quantitative detection model is built using the back propagation neural network (BPNN), and the BPNN model is optimized using the sparrow search algorithm (SSA). To verify the performance of the model, the prediction results of the SSA-BPNN model are compared with those of the extreme learning machine (ELM), BPNN, and particle swarm optimization back propagation neural network (PSOBPNN) models. The results show that UV spectroscopy coupled with the SSA-BPNN model is effective for the simultaneous detection of imidacloprid, acetamiprid, and clothianidin in apple juice; this method is important for ensuring food safety and human health.

ультрафиолетовая спектроскопиянейронная сеть обратного распространенияалгоритм поиска воробьяultraviolet spectroscopyback propagation neural networksparrow search algorithmThis work was partially supported by the China Postdoctoral Science Foundation (No. 2022M711620).ReferencesS. Munir, A. Azeem, M. S. Zaman, M. Z. U. Haq, Sci. Total Environ., 922, 171382 (2024).S. Munir, A. Azeem, M. S. Zaman, M. Z. U. Haq, Sci. Total Environ., 922, 171382 (2024).S. Mishra, S. Mishra, S. S. Patel, S. P. Singh, P. Kumar, M. A. Khan, H. Awasthi, S. Singh, Environ. Poll., 310, 119804 (2022).S. Mishra, S. Mishra, S. S. Patel, S. P. Singh, P. Kumar, M. A. Khan, H. Awasthi, S. Singh, Environ. Poll., 310, 119804 (2022).C. H. Zhang, M. L. Qiu, J. L. Wang, Y. C. Liu, Biosensors, 13, 415 (2023).C. H. Zhang, M. L. Qiu, J. L. Wang, Y. C. Liu, Biosensors, 13, 415 (2023).M. Jia, Z. E. F. Zhai, X. Bing, Molecules, 25, 3590 (2020).M. Jia, Z. E. F. Zhai, X. Bing, Molecules, 25, 3590 (2020).Z. Ishaq, M. A. Nawaz, Int. J. Food Properties, 21, 879–891 (2018).Z. Ishaq, M. A. Nawaz, Int. J. Food Properties, 21, 879–891 (2018).Y. Tang, X. Zhan, J. Zheng, Z. Xie, S. Zhu, Y. Wu, Anal. Chim. Acta, 1264, 341325 (2023).Y. Tang, X. Zhan, J. Zheng, Z. Xie, S. Zhu, Y. Wu, Anal. Chim. Acta, 1264, 341325 (2023).G. Zhao, B. Zhou, X. Wang, J. Shen, B. Zhao, Food Chem., 354, 129511(2021).G. Zhao, B. Zhou, X. Wang, J. Shen, B. Zhao, Food Chem., 354, 129511(2021).M. Abbaspour, M. A. Farajzadeh, S. M. Sorouraddin, A. Mohebbi, Anal. Methods, 11, 4022–4033 (2019).M. Abbaspour, M. A. Farajzadeh, S. M. Sorouraddin, A. Mohebbi, Anal. Methods, 11, 4022–4033 (2019).Q. Liu, J. Tian, M. Jiang, X. Qiao, Z. Xu, Food Anal. Methods, 11, 3015–3022 (2018).Q. Liu, J. Tian, M. Jiang, X. Qiao, Z. Xu, Food Anal. Methods, 11, 3015–3022 (2018).K. H. Wu, W. C. Huang, S. C. Chang, R. H. Shyu, RSC Adv., 12, 13035–13044 (2022).K. H. Wu, W. C. Huang, S. C. Chang, R. H. Shyu, RSC Adv., 12, 13035–13044 (2022).Z. Luo, L. Zhang, Y. Mou, S. Cui, Z. Gu, J. Yu, X. Ma, Anal. and Bioanal. Chem., 411, 2447–2460 (2019).Z. Luo, L. Zhang, Y. Mou, S. Cui, Z. Gu, J. Yu, X. Ma, Anal. and Bioanal. Chem., 411, 2447–2460 (2019).X. Liu, Z. Liu, L. Bian, Y. Ping, S. Li, J. Zhang, J. Wang, A. V. Schepdael, X. Wang, Food Chem., 387, 132915 (2022).X. Liu, Z. Liu, L. Bian, Y. Ping, S. Li, J. Zhang, J. Wang, A. V. Schepdael, X. Wang, Food Chem., 387, 132915 (2022).X. C. Huang, J. K. Ma, R. X. Feng, S. L. Wei, J. Sci. Food and Agric., 99, 6998–7007 (2019).X. C. Huang, J. K. Ma, R. X. Feng, S. L. Wei, J. Sci. Food and Agric., 99, 6998–7007 (2019).D. Shin, J. Kim, H. S. Kang, Food Control, 120, 107552 (2021).D. Shin, J. Kim, H. S. Kang, Food Control, 120, 107552 (2021).H. Fan, J. Smuts, P. Walsh, D. Harrison, K. A. Schug, J. Chromatography A, 1389, 120–127 (2015).H. Fan, J. Smuts, P. Walsh, D. Harrison, K. A. Schug, J. Chromatography A, 1389, 120–127 (2015).Y. Wan, X. Yuan, J. Liu, D. Zhang, Z. Zhang, M. Sha, Cereal Chem., 100, 1106–1113 (2023).Y. Wan, X. Yuan, J. Liu, D. Zhang, Z. Zhang, M. Sha, Cereal Chem., 100, 1106–1113 (2023).D. Harshit, K. Charmy, P. Nrupesh, Food Chem., 230, 448–453 (2017).D. Harshit, K. Charmy, P. Nrupesh, Food Chem., 230, 448–453 (2017).A. Serag, M. A. Hasan, E. H. Tolba, A. M. Abdelzaher, A. A. Elmaaty, Spectrochim. Acta A: Mol. and Biomol. Spectrosc., 264, 120334 (2022).A. Serag, M. A. Hasan, E. H. Tolba, A. M. Abdelzaher, A. A. Elmaaty, Spectrochim. Acta A: Mol. and Biomol. Spectrosc., 264, 120334 (2022).D. E. Rumelhart, J. L. McClelland, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition: Foundations, MIT Press, 318–362 (1987).D. E. Rumelhart, J. L. McClelland, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition: Foundations, MIT Press, 318–362 (1987).L. Li, Z. Zhang, B. Xu, Metals, 12, 1377 (2022).L. Li, Z. Zhang, B. Xu, Metals, 12, 1377 (2022).Y. Cai, X. Ma, B. Huang, R. Zhang, X. Wang, Appl. Optics, 63, A24–A31 (2024).Y. Cai, X. Ma, B. Huang, R. Zhang, X. Wang, Appl. Optics, 63, A24–A31 (2024).J. Xue, B. Shen, Systems Sci. Control Eng., 8, 22–34 (2020).J. Xue, B. Shen, Systems Sci. Control Eng., 8, 22–34 (2020).D. Wu, C. Yuan, Multimedia Tools and Applications, 81, 33513–33546 (2022).D. Wu, C. Yuan, Multimedia Tools and Applications, 81, 33513–33546 (2022).Z. Zhang, R. He, K. Yang, Adv. Manufacturing, 10, 114–130 (2022).Z. Zhang, R. He, K. Yang, Adv. Manufacturing, 10, 114–130 (2022).B. Fan, R. Zhu, D. He, S. Wang, X. Cui, X. Yao, Foods, 11, 2278 (2022).B. Fan, R. Zhu, D. He, S. Wang, X. Cui, X. Yao, Foods, 11, 2278 (2022).T. Wang, B. Wang, Y. Shen, Y. Zhao, W. Li, K. Yao, X. Liu, Y. Luo, Measurement, 204, 112104 (2022).T. Wang, B. Wang, Y. Shen, Y. Zhao, W. Li, K. Yao, X. Liu, Y. Luo, Measurement, 204, 112104 (2022).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.