Одновременное определение имидаклоприда, ацетамиприда и клотианидина в яблочном соке с использованием УФ-спектроскопии и нейронной сети обратного распространения ошибки и алгоритма поиска воробья

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.

1. S. Munir, A. Azeem, M. S. Zaman, M. Z. U. Haq, Sci. Total Environ., 922, 171382 (2024).

2. S. Mishra, S. Mishra, S. S. Patel, S. P. Singh, P. Kumar, M. A. Khan, H. Awasthi, S. Singh, Environ. Poll., 310, 119804 (2022).

3. C. H. Zhang, M. L. Qiu, J. L. Wang, Y. C. Liu, Biosensors, 13, 415 (2023).

4. M. Jia, Z. E. F. Zhai, X. Bing, Molecules, 25, 3590 (2020).

5. Z. Ishaq, M. A. Nawaz, Int. J. Food Properties, 21, 879–891 (2018).

6. Y. Tang, X. Zhan, J. Zheng, Z. Xie, S. Zhu, Y. Wu, Anal. Chim. Acta, 1264, 341325 (2023).

7. G. Zhao, B. Zhou, X. Wang, J. Shen, B. Zhao, Food Chem., 354, 129511(2021).

8. M. Abbaspour, M. A. Farajzadeh, S. M. Sorouraddin, A. Mohebbi, Anal. Methods, 11, 4022–4033 (2019).

9. Q. Liu, J. Tian, M. Jiang, X. Qiao, Z. Xu, Food Anal. Methods, 11, 3015–3022 (2018).

10. K. H. Wu, W. C. Huang, S. C. Chang, R. H. Shyu, RSC Adv., 12, 13035–13044 (2022).

11. Z. Luo, L. Zhang, Y. Mou, S. Cui, Z. Gu, J. Yu, X. Ma, Anal. and Bioanal. Chem., 411, 2447–2460 (2019).

12. X. Liu, Z. Liu, L. Bian, Y. Ping, S. Li, J. Zhang, J. Wang, A. V. Schepdael, X. Wang, Food Chem., 387, 132915 (2022).

13. X. C. Huang, J. K. Ma, R. X. Feng, S. L. Wei, J. Sci. Food and Agric., 99, 6998–7007 (2019).

14. D. Shin, J. Kim, H. S. Kang, Food Control, 120, 107552 (2021).

15. H. Fan, J. Smuts, P. Walsh, D. Harrison, K. A. Schug, J. Chromatography A, 1389, 120–127 (2015).

16. Y. Wan, X. Yuan, J. Liu, D. Zhang, Z. Zhang, M. Sha, Cereal Chem., 100, 1106–1113 (2023).

17. D. Harshit, K. Charmy, P. Nrupesh, Food Chem., 230, 448–453 (2017).

18. A. Serag, M. A. Hasan, E. H. Tolba, A. M. Abdelzaher, A. A. Elmaaty, Spectrochim. Acta A: Mol. and Biomol. Spectrosc., 264, 120334 (2022).

19. D. E. Rumelhart, J. L. McClelland, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition: Foundations, MIT Press, 318–362 (1987).

20. L. Li, Z. Zhang, B. Xu, Metals, 12, 1377 (2022).

21. Y. Cai, X. Ma, B. Huang, R. Zhang, X. Wang, Appl. Optics, 63, A24–A31 (2024).

22. J. Xue, B. Shen, Systems Sci. Control Eng., 8, 22–34 (2020).

23. D. Wu, C. Yuan, Multimedia Tools and Applications, 81, 33513–33546 (2022).

24. Z. Zhang, R. He, K. Yang, Adv. Manufacturing, 10, 114–130 (2022).

25. B. Fan, R. Zhu, D. He, S. Wang, X. Cui, X. Yao, Foods, 11, 2278 (2022).

26. T. Wang, B. Wang, Y. Shen, Y. Zhao, W. Li, K. Yao, X. Liu, Y. Luo, Measurement, 204, 112104 (2022).