蜂蜜是摻假最嚴重的食品之一，無論是添加 C4（玉米/蔗糖糖漿）、C3（大米糖漿）和轉化糖(澱粉經過酵素水解、精製、異構化、分離、濃縮，進而得到不同果糖含量的高果糖糖漿)。市售蜂蜜店家或仿間常見的辨別方法－加水搖晃測試，原理是天然蜂蜜含有蛋白質、酵素、胺基酸和皂苷類化合物，這些天然成分具有表面活性劑的特性，會降低水的表面張力並產生泡沫，低含水量(低於20%)及高含糖量(70-80%)所造成的高黏稠度，則能使泡沫更加穩定且持久。但只要市售蜂蜜成分有真正的蜂蜜，即使添加玉米糖漿或是其他糖漿加水搖晃仍會有泡沫，這是加水搖晃測試無法辨別摻假的侷限性。

養蜂需要時間、設備、蜂群管理、人力投入，且產量有限。一公斤純天然蜂蜜的成本在許多地區可能高達 200～400元（新台幣）或更多，取決於蜜源種類與產地。如果是「每公斤100元以下」的蜂蜜，從成本角度來看就非常不合理。

最可靠的方法還是：

• 選擇有CNS國家標準認證的產品
• 查看SGS檢驗報告
• 購買有產地證明的蜂蜜

圖一、正宗印度菜籽蜜（紅色）、糙米糖漿摻假蜂蜜（藍色）、玉米糖漿摻假蜂蜜（綠色）和棕櫚糖摻假蜂蜜（黑色）的擴展化學位移區域比較。

圖 1c： 5.3 至 5.5 ppm 區域，所有樣品的 NMR 光譜模式存在顯著差異，主要是因為雙醣、三醣和寡糖的存在。這些糖的組成對樣品摻假蜂蜜和真蜂蜜樣品來說極具有特異性。

IRMS（同位素比質譜儀，Isotope Ratio Mass Spectrometry）是一種複雜的分析技術，它使用碳同位素比來檢測蜂蜜中的摻假。 另外還有EA-IRMS（元素分析耦合同位素比質譜，Elemental Analysis - Isotope Ratio Mass Spectrometry，只能檢測 C4 糖摻假）和 LC-IRMS（液相層析耦合同位素比質譜，Liquid Chromatography – Isotope Ratio Mass Spectrometry），是繼 EA-IRMS 之後，在蜂蜜和其他食品摻假檢測領域中更進階、精密的技術，尤其可以彌補 EA-IRMS 的某些侷限：偵測 C3 糖的摻假。但在有限的時間內進行許多蜂蜜樣品分析是個耗時的過程。核磁共振 (NMR) 是一種強大的分析工具，可透過識別和量化光譜模式，可用於在化學成分層級鑑定蜂蜜。因此，可使用監督機器學習模型自動進行蜂蜜的 NMR 光譜分析，加速分析過程。

圖二、本研究使用的完整分類程序示意圖。該程序已重複50次，以避免與訓練-測試資料集分割相關的偏差。

此研究有三種監督分類方案：一種廣泛使用的邏輯回歸分類器、一種先進的深度學習神經網路分類器以及一種基於集成的輕量級梯度提昇機分類器，透過上述NMR 光譜資料集進行訓練及測試。還使用投票機制將三種分類器的預測結果結合起來，並使用這些基於投票的預測結果來衡量訓練模型的準確性。為了減少訓練和測試資料集分割過程中產生的偏差，三個分類器的整個交叉驗證和預測過程重複了50次。最後，計算交叉驗證得分和準確率的平均值，結果分別接近1.0%和100%。

此研究展示了核磁共振波譜與監督機器學習模型相結合的優勢，能夠自動辨別蜂蜜樣品中的不同摻假成分。建議消費者綜合多種方法判斷，並優先選擇有SGS檢驗報告或相關認證的蜂蜜產品。一分錢一分貨，賠錢的生意沒人做，價格便宜到不合理的蜂蜜可以先移出購物車。

參考文獻：
Rachineni K, Kakita VMR, Awasthi NP, Shirke VS, Hosur RV, Shukla SC. Identifying type of sugar adulterants in honey: Combined application of NMR spectroscopy and supervised machine learning classification. Curr Res Food Sci. 2022;5:272–7. doi:10.1016/j.crfs.2022.01.008