"農業食物製品の1つまたはより多くの試料Eを特徴付けるための方法であって、a分析すべき前記または各試料Eを、それぞれの波長を持つ複数の励起光放射で照らす工程と、b前記または各試料の自然蛍光スペクトルF280、F340、F429を取得する工程であって、各々がそれぞれの励起光放射に対応している工程と、c多方式の分析方法を前記スペクトルに適用する工程であって、前記または各試料がF次元を持つ空間内の点によって代表され得るように、前記または各試料の変数代表の数字Fを提供する工程と、dF次元を持つ前記空間内の、前記または各試料を代表する点と、1つまたはより多くの参照試料を代表するターゲットCIとの間の距離Dを計算する工程と、e前記または各試料の特徴を前記距離に従って決定する工程と、を備えた方法。前記特徴は、自然度インジケーター、新鮮度インジケーター、信頼性インジケーター、および適合性インジケーターから選択される請求項1に記載の方法。前記または各試料の変数代表の数字Fは、1と10との間であり、好ましくは、1と5との間である請求項1または2に記載の方法。前記多方式の分析方法は、PARAFAC分解である請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。前記距離は、ユークリッド距離、マハラノビス距離、および回帰モデルによって予測される距離から選択される請求項4に記載の方法。前記工程eは、スチューデントの検定のような統計的検定を適用することによって実施される請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。前記工程bは、前面蛍光スペクトルを取得する工程に存する請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。前記方法は、前記取得された蛍光スペクトルを励起光放射の1次レイリー散乱による寄与を減じることによって前処理する工程b’を、前記工程bとcとの間にさらに備え、前記寄与は、一般化線形モデルを用いて計算される請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。励起光放射の数、および、各試料の対応する蛍光スペクトルの数は、2と6との間であり、好ましくは、3と5との間である請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。前記励起光放射間の平均スペクトルギャップは、少なくとも20nmであり、好ましくは、少なくとも50nmであり、少なくとも100nmのスペクトル範囲にわたる請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。少なくとも1つの試料の分光分析のための装置であって、-分析されるべき前記または各試料Eを、異なる波長を持つ、それぞれの励起光放射によって照らすための光源の組S1、S2、S3と、-前記または各試料が前記励起光放射によって照らされたときに前記または各試料によって放出された前面蛍光スペクトルを取得するための手段M、Dと、-請求項1乃至10の1つに記載の方法を実行するために適した、取得した蛍光スペクトルを処理するための手段MTDと、を備えた装置。少なくとも100nmのスペクトル範囲にわたる少なくとも20nmの平均スペクトルギャップを持つ、2と6の間、好ましくは、3と5の間の前記光源を含む請求項11に記載の光学分析のための装置。-270と300nmとの間の波長を持つ放射を放出する第1光源S1と、-300と360nmとの間の波長を持つ放射を放出する第2光源S2と、-400と500nmとの間の波長を持つ放射を放出する第3光源S3と、を備えた請求項12に記載の装置。貯蔵され、または変換された農業食物製品の自然度および新鮮度、すなわち、初期新鮮製品に関するそれらの近接度は、顧客と生産者の両方にとって重要なパラメータである。残念ながら、これらのパラメータは正確に定義することが困難であり、定量化することは、より一層困難である。本発明は、実際、そのような定量化を可能とすることを目指したものである。本発明の方法は、また、参照製品原産地、国、製造方法等または標準製品との比較において、農業食物製品の信頼性または標準化を評価することを可能とする。一般に、a自然度、b新鮮度、c信頼性またはc’標準化の概念は、製品の品質の改変を意味し、a変換されておらず、b貯蔵無しで新鮮であり、c正確かつ承認された仕様に従って信頼性があり、および、c’製品を製造する会社の内部の仕様に従って標準化されている、自然製品との比較における、物理化学的特性の変化によって明らかとなる。物理化学的特性における変化は、それら自身、自然の、または新しく形成された蛍光体、或いは吸光度色に関連するおよび散乱高分子組織に関連するのような光学特性を介して、化学組成改変を明らかにする、蛍光の変化によって明確とされる。F変数を持つ、スペクトルの被約表現間の距離の計算は、a技術的変換の際に、b特定の条件下での貯蔵の際に、またはc、c’各種の製造モードの間に実施される、多かれ少なかれ標準の、または信頼性のある変化を定量化するための手段を構成する。いずれにしても、参照製品の試料の代表集団を考慮して、前記製品における不可避の変動性を考慮することができる。実際、特徴付けられるべき製品と参照製品との間のスペクトルサインにおける差異は、参照製品の試料間の変動性に帰され得る程度を超えたときにのみ重要である。この方法は、食物加工産業の事業における標準化ツールを構成し得るものであり、目的試料との間の如何なる工業製品との比較も可能とし、最適であると判断される。それはまた、貯蔵、変換、または製造方法を特徴付けるためのツールを構成し得るものであり、この場合、孤立した試料に焦点は当てられず、特徴付けられるべき方法から生じる、そのような試料の代表集団に焦点が当てられる。農業食物製品の1つまたはより多くの試料、或いは、より概括的には、製造の方法を受けるあらゆる製品化粧品、薬等、変換、または貯蔵を特徴付けるための、本発明による方法は、以下の特徴を備えている。a分析すべき前記または各試料をそれぞれの波長での複数の励起光放射で照らす工程、b前記または各試料の自然蛍光スペクトルを取得する工程であって、各々がそれぞれの励起光放射に対応している、工程、c多変量または多方式の分析方法を前記スペクトルに適用する工程であって、前記または各試料がF次元を持つ空間内の点によって代表され得るように、前記または各試料の変数代表の数字Fを提供する、工程、dF次元を持つ前記空間内の、前記または各試料を代表する点と、1つまたはより多くの参照試料を代表するターゲットとの間の距離を計算する工程、およびe前記または各試料の特徴を前記距離に従って決定する工程。特に1つの簡単なケースにおいては、計算された距離それ自身が、所望の特徴を表示するために使用され、このケースにおいては、工程dとeとが一緒に実施される。単独で、または組み合わせて取り入れられる、本発明の各種の有利な特徴によれば、-前記特徴は、自然度インジケーター、新鮮度インジケーター、信頼性インジケーター、および適合性インジケーターから選択され得る。-前記または各試料の変数代表の数字Fは、1と10との間であり得るものであり、好ましくは、1と5との間である。-前記多変数または多方式の分析方法は、主成分分析またはPCA、主成分回帰またはPCR、部分最小二乗またはPLS回帰、部分最小二乗識別分析またはPLS-DA、およびPARAFAC分解から選択することができる。-前記距離は、ユークリッド距離、マハラノビス距離、および回帰モデルによって予測される距離から選択することができる。-前記工程eは、スチューデントの検定のような統計的検定を適用することによって実施され得る。-前記工程bは、前面蛍光スペクトルを取得する工程に存する。-前記方法は、また、前記取得された蛍光スペクトルを励起光放射の1次レイリー散乱による寄与を減じることによって前処理する工程b’を、前記工程bとcとの間に備えることができ、前記寄与は、一般化線形モデルを用いて計算される。-励起光放射の数、および、各試料の対応する蛍光スペクトルの数は、2と6との間であり得るものであり、好ましくは、3と5との間である。-前記励起光放射間の平均スペクトルギャップは、少なくとも20nmであり得るものであり、好ましくは、少なくとも50nmであり、少なくとも100nmのスペクトル範囲にわたる。本発明の他の主題は、少なくとも1つの試料の分光分析のための装置であり、-分析されるべき前記または各試料を、異なる波長を持つ、それぞれの励起光放射によって照らすための光源の組、-前記または各試料が前記励起光放射によって照らされたときに前記または各試料によって放出された前面蛍光スペクトルを取得するための手段、および-前記の如く方法を実行するために適した、取得した蛍光スペクトルを処理するための手段、を備える。単独で、または組み合わせて取り入れられる、本発明の各種の有利な特徴によれば、-前記装置は、少なくとも100nmのスペクトル範囲にわたる少なくとも20nmの平均スペクトルギャップを持つ、2と6の間、好ましくは、3と5の間の光源を含むことができる。-前記装置は、270と300nmとの間の波長を持つ放射を放出する第1光源、300と360nmとの間の波長を持つ放射を放出する第2光源、および、400と500nmとの間の波長を持つ放射を放出する第3光源を含むことができる。本発明の他の特徴、詳細、および利点は、以下のそれぞれの添付の図面を参照して、例示として成された記述を読むことにより明らかとなる。本発明の一実施形態による方法は、UV-可視範囲約250-750nmにおける所定の波長を持つ光ビームによって照らした後に食物の表面で放出された自然蛍光シグナルを用いる。このシグナルは、定量化することが望まれる自然度または新鮮度の特徴と関連がある情報を抽出することを可能とする計量化学的方法によって分析される。そのような相関性の存在は、農業生産、貯蔵および変換の際、食物の自然の成分ビタミン、タンパク質、および、自然の、或いは意図的にまたは意図せずに追加された他の成分の固有の蛍光、さらにまたそれらの反射率が変化し、一方で、同時に、新しい分子の形成に起因して新しいシグナルが現れる、という事実から推論される。新しく形成された蛍光または取得された蛍光の用語は、蛍光体が新規に形成されるか、または環境から生ずるかによって使用される。ネイティブシグナルNS、新たに形成されたシグナルNFS、および新たに取得されたシグナルNASにおける共同の変化は、食物の物理的、物理化学的、化学的、または微生物学的な改変に強く関連し、特に、製造、貯蔵、および/または改変の際に誘起される品質パラメータにおける変化に関連する。食物の品質に影響する変化要因は、酸化紫外線放射、微生物の破壊、或いは逆に、マイコトキシンの合成をもたらす、微生物の幾つかの発生、農作物への人的介入肥料、農薬等、または、食物内の温度、圧力、または他の物理的パラメータを改変し、結果的に物理化学的組成および品質パラメータの改変を引き起こす処理の適用である。励起光放射は、UV-可視スペクトルを可能な限り広範に探索するように選択された波長を持っている。一般に、以下のものを演繹的に選択することが可能である。270と300nmとの間の波長であり、トリプトファン、クロロゲン酸またはヒドロキシチロソールのようなフェノール、または他のビタミンE、UV範囲で放出する分子を励起することを可能とする。400と450または500nmとの間の波長であり、リボフラビン、ポルフィリン、およびクロロフィル、可視範囲500-700nmで放出する分子を励起することを可能とする。本質的にメイラード生成物および脂質過酸化生成物であるが、遠紫外線近傍の可視範囲400-500nmで放出するマイコトキシンでもある、新しく形成された蛍光体を励起するために、300と360または、さらには400nmとの間の1つまたは2つの波長が導入される。これらの波長は、特定の適用に従って改変され得る。いずれにしても、より正確さを期すために、代表試料のバッチ上の実験室蛍光光度計により得られた完全EEMマトリクスのPARAFAC分解によって得られた励起ベクトルを代表するローディングの最大に出来る限り近い波長を選択することが可能である。一般に、可視または紫外線の励起放射を用いた蛍光スペクトルを調べることで、赤外線スペクトルを調べる場合よりも、農業食物製品が受けた変換に関する情報が、より多く提供される。好ましくは、使用される波長の数は2と6との間であり、有利には3と5との間であり、好ましくは5に等しく、順番に、上述した蛍光体のグループの中の対応する数を励起することが可能となる。そのような制限された波長の数の使用は、産業環境において本発明の方法を実行することを可能とするために有利である。これは、数多くの励起波長の使用に基づく従来の計量化学技術とは対照的である。一方、以下で議論するように、これは追加の制限を強いる。励起放射の強度は、これら蛍光体の蛍光放出エネルギーが、変換低温殺菌、殺菌等の際に、または特徴付けられるべき製品の貯蔵に際に、かなり改変されるように選択される。図6は、本発明の方法を実行するための装置の非常に簡略化した構成を示す。この装置は、3つの光源S1、S2、S3を備えており、各々が、試料Eを照らすように方向付けられた異なる波長の単色放射のビームを放出する。この試料によって放出された蛍光シグナルF実際、蛍光および1次および時には2次のレイリー散乱の混合は、光ファイバーを介して、放出された光放射をスペクトルに分解する分光計に送られる。取得したスペクトルは、データ処理手段MTD典型的には、適切にプログラム化されたコンピュータを用いて処理され、所望の計量化学情報をそこから抽出することを可能とする。光源は、典型的には発光ダイオードであり、或いは、より強い強度が要求される場合には、レーザー好ましくは半導体レーザーでも良い。MTDコンピュータによって実行される分光学的データの解析は、以下の4つの工程を含んでいる。-スペクトルの前処理、-低下した次元F次元の空間にそれらを投影することを可能とする多変量または好ましくは多方式の分析方法の前記スペクトルへの適用、-F次元を持つ前記空間内で、前記または各試料を代表する点と、1つまたはより多くの参照試料との間の距離の計算、-前記距離に従った前記または各試料の特徴新鮮度、自然度等の定量的決定。特定の試料を参照し、あぶったチコリの試料が、280、340、および429nmの3つの励起放射によって連続的に照らされた場合のスペクトルの前処理について最初に検討する。3つの蛍光スペクトルの各々は、多くの異なる波長λとして、1515スペクトル強度値から成る。スペクトル分解能は、0.25nm/ピクセルであるが、観察された本発明の方法の結果を劣化させることなく、5、或いはより大きな数で割ることができる。生のスペクトル図1は、励起放射の波長280、340、および429nmにて、1次レイリー散乱によって支配されている。実際、各蛍光シグナルのスペクトルは、散乱された励起放射上に部分的に重畳されており、より高い強度である。この問題は知られており、一般に、スペクトルの重畳領域に対応する強度値を、ゼロまたは欠測値で置き換えることによって解決される。これら従来の方法は、ゼロとの置き換えによりアーティファクトを生成し、それゆえ、人工的な分散を生成することにより分析を歪めてしまう、という欠点を持っている。欠測値との置き換えは、データ分析のために使用される多方式モデルの収束という点で困難をもたらす。さらに、欠測値の存在は、標準化前処理後記参照の使用を妨げ、真の値にのみ適用できる。これらの問題は、先行技術において通常である、大きな寸法のEEMの使用に基づく技術の場合には許容できるが、本発明の好ましい実施形態のように、励起波長に関して非常に低い分解能を持つデータ分析に基づく方法においては、容易に禁制的となる。この理由から、ログリンク関数を持つ一般化された線形モデルGLZを介して蛍光を重ねる散乱領域の予測に基づく革新的な技術を用いて1次レイリー散乱の寄与を除去することが好ましい。この点に関して、以下を参照されたい。-J.Rizkallah,前面蛍光データの計量化学分析-処理された食物内の新たに形成された混入物の推定、博士論文、AgroPrisTechFrance,2007。-計量経済学の理論および方法の中のR.Davidson,J.G.MacKinnon,計量経済学の理論および方法。一般化された最小二乗および関連の方法、OxfordUniversityPress2004,pp.255-261。本技術は、本出願人の名前で2009年12月16日に出願され、本件出願の出願日において公開されていない、フランス特許出願09/06088に既に記載されている。このモデルは、蛍光の寄与が無視できるスペクトルの領域で較正され、スペクトル強度は、専ら散乱図2Aおよび2Bにおける符号RDに帰することになる。一般化された線型モデルは、以下の式となる。fμy=b0b1xこの数式において、fμyは、yの期待値、μyのリンク関数であり、yは蛍光と重ならないレイリー散乱強度のベクトルであり、一方、xはyと同じ大きさの指数1、2、3等のベクトルである。一般化されたモデルによって、xとyとの間の非線形関係をリンク関数を介してモデル化することができる。この一般化されたモデルは、指数族ノーマル、ガンマ、ポアソン等に属する分布を持つ従属変数をモデル化するために使用することができる。多重線形回帰は、強度関数に等しいリンク関数およびノーマル分布を持つ従属変数yに対応するGLZモデルの特別なケースである。GLZモデルのパラメータbiは、確度Lの極大化の統計モデルによって推定される。p[yi,bi]は、biに依存するyiの確率である。目的は、すべての観察についてyを生成する最大確率同時密度を提供するパラメータを見つけることである。反復推定準ニュートン法であるフィッシャーアルゴリズムが、Lを最大化しながら、パラメータbiを見つけるために使用される。一度パラメータbiが推定されると、GLZモデルが、純粋な散乱の強度を予測するために蛍光図2B-予測RPの領域によって重畳されるスペクトル領域に対応する散乱指数に適用される。この予測の後、完全散乱スペクトル実際の、および予測された部分をEEMから減じて、純粋な蛍光SFのスペクトル図2C-散乱光スペクトル上に部分的に重畳された蛍光スペクトルを示す図2Aとの比較を取得する。図3において、符号F280、F340、およびF429は、280、340、および429nmでの励起に関連する蛍光スペクトルをそれぞれ示しており、ここでは、レイリー散乱が、一般化モデルの適用によって予測され、減じらた。レイリー散乱の除去は、密な前面蛍光スペクトルに分析が基づいており、そのため、混濁した試料である場合に特に重要である。しかしながら、本発明は、希薄試料にもまた実行可能であり、希薄資料ではデータの前処理の重要性を低くする。連続的な操作は、個々に考慮される3つの蛍光スペクトルにはもはや関連せず、連結されたスペクトル、すなわち、単一のカラム内で次々に配置されたスペクトル図4参照に関連する。連結されたスペクトルは、適切な方法で、以下の処理を受ける。連結された各スペクトルの各放出値を、この同じベクトルXiの標準で割ることによる簡単な標準化。この標準化は、各試料i=1からIの試料に以下の通り適用される。ここで、jは、連結された放出スペクトルj=1から4545の波長の数であり、である。または、多重散乱補正MSCによる補正であり、以下の通り、ベクトルXi各試料iの連結された放出スペクトルと、すべての試料i=1からIの試料の平均の連結されたベクトルとの間の回帰を実施し、そして原点にて座標を差し引き、および、それぞれの勾配によって各試料の連結された放出スペクトルの各強度を割る。この点に関して、R.Broによる上記刊行物、さらにまた、M.S.Dhanoa等による多重散乱補正MSCとNIRスペクトルの標準ノーマル変数SNV変換とのリンクJ.NearInfraredSpectrosc.1994,2,43-47を参照されたい。所定数の較正試料少なくとも2つであり、定量化すべきパラメータの極値に対応し、好ましくはより多いの蛍光スペクトルを取得し、処理した後、特徴付けられるべき他の試料の分析のために使用される多方式の統計モデルを決定することが可能である。これは、このモデルのローディングベクトルの計算を含む。PARAFACタイプの三線モデルのケースが最初に検討される。原理は、図5に示されているように、三方構造データキューブXを外部三ベクトル積トライアドai、bi、ciの和に分解し、剰余Eを足し、これはそれ自身がまたデータキューブの形式である。キューブXを構成する三方は、試料、励起放射、および、放出波長である。従って、以下のように記述される。ここで、iは試料の指数であり、jは励起放射の指数であり、kは放出波長の指数であり、および、fはFPARAFAC分解因子の指数である。スペクトルの連結は、PARAFAC分解をマトリクス形式で書くことを可能とする。ここで、-I、JおよびKは、それぞれ、試料の数、励起波長の数、および放出波長の数であり、-XIJKは、すべての試料の連結された蛍光のマトリクスであり、-BJFおよびCKFは、それぞれ、寸法JFおよびKF要素の励起および放出ローディングマトリクス双線形蛍光プロファイルであり、-AIFは、スコアまたはスペクトルローディングの強度の寸法IFのマトリクスであり、-シンボルはカトリ-ラオKhatori-Raoテンソル積を表し、および-上付き文字Tは、カラムマトリクスの転置行列を示す。ローディングベクトルは、続いて特徴付けられるべき試料のグループにおいて期待される全変動性の代表となるように選択される較正試料に基づいて計算される。例えば、製品の自然度を定量化することが望まれる場合、新鮮な製品完全な自然度に対応する較正試料、高度に変換された製品低い自然度に対応する他のもの、および、好ましくは、中間の自然度値に対応するさらに他のもの、が使用される。定量化されるべき他のパラメータについても同様である。本モデルは経験的であると考えられるべきであり、従って、較正のために使用されたものと同様の試料についてのみ有効である。PARAFACモデルのパラメータA、BおよびCは、最小二乗を交互にする方法非線形反復方法によって計算され得る。この方法において、マトリクスAの最初の推定は、剰余の二乗の和を最小化するために、BおよびCに割り当てられた初期のランダム値上で条件付きで計算される。そして、パラメータBは、Aの推定を用いて更新され、ついで、パラメータCは、Bの新しい値を用いて更新され、以下同様である。A、BおよびCの各反復更新は、それゆえ、解を改善する誤差面における減少。反復のレベルでの解における改善が非常に小さくなったときに、アルゴリズムが収束する既定では、この基準は10-6。弱く分解され、さらには真に三線ではないデータのためのPARAFACモデルの収束は、問題かもしれないR.BroおよびRizkallahによる上述の刊行物を参照。実際に、モデルの誤差面は、局所的な極小それらの近傍におけるものよりも低く、表面の真の極小よりも高い、鞍点、平坦領域、および、アルゴリズムの収束をスローダウンさせ、或いはさらに防止できる非常に狭い谷を含んでいるかもしれない。本件発明者は、反復数に制限を課すことによって例えば、最大30反復および/または収束基準を増大させることによって10-6に代えて10-2または10-3、本モデルは、パラメータローディングおよびスコアのレベルで相当に改善されることを特筆している。実際に、過度の反復数は、モデルの関連性を低下させ得る。経験的に、蛍光スペクトル、さらにはそれらの相対強度は負の値を取れないことが知られているので、収束は、非負性の制約を課すことによって促進され得る。最後に、GLZモデルを適用することによるレイリー散乱の除去のための前処理が、PARAFACモデルのローディングおよびスコアマトリクスを計算するための反復方法の収束を促進することが特筆されている。完全に三線のデータの場合、理論的にPARAFACモデルは単一解のみを許容する。しかしながら、3つの励起に限定されるEEMの場合、蛍光が表面に集められると、EEMマトリクスの三線性が大幅に破壊される。その結果、解はもはや単一解ではなく、因子の数、さらには最終モデルを選択するための基準を開発することが必要である。この選択は、それ自体知られている幾つかの基準によって導かれるR.Broによる上述の参考文献を参照。-取得されたスペクトルパラメータマトリクスBおよびCと、分析された試料内に存在する蛍光体の先験的知識との適合性の検証、-完全な三線モデルに関して本モデルの百分率偏差を検証するために使用される、CORCONDIAの名の下で知られた基準、-本モデルによって説明される蛍光データの百分率分散の研究、-ランダムであるべき剰余の構造の研究、-較正試料のバッチへの変換の適用から予測されるものに関するスコアにおける変化のコヒーレンスに関するスコアの構造マトリクスAの研究、-スコア等の反復性および再現性。このように構築されたPARAFACモデルは、特徴付けられるべき新しい各モデルのEEMに適用され、或いは、より一般的には、データキューブを形成するように組み立てられ、同時に特徴付けられるべき幾つかの試料のEEMに適用される。新しいスコアは、本モデルのローディングマトリクスBおよびCに基づいて、以下の通り計算される。ここで、上付きは、テンソル積の一般化された逆数を示し、Xnewは、新しい試料の連結され且つ前処理されたスペクトルデータを示す。PARAFAC分解は、分光学的データの次元降下のための技術であると考えられる。分解前、各試料は、3×1515=4545のスペクトル強度値によって同定され、そのため、4545次元を持つ空間内の点によって代表される。しかる後、各試料は、スコアのF値によって同定され、小さな次元の空間内の点図7内の符号PEによって代表される。実際、Fは、1または2と同じくらい小さく選定される。多変量または多方式の分析の他の方法が、PARAFAC分解に代わりに使用され得る。非制限的な例として、主成分分析またはPCA、主成分回帰PCR、部分最小二乗PLS、または、より良くは、部分最小二乗判別分析PLS-DAに言及が成され得る。PLS-DA法は、同様の処置を受けた各種の試料グループの先行知識を考慮する利点を持っており、これにより、その分離を最適化することが可能となる。主成分分析または回帰の場合、点PEの座標は、スコアによっては与えられず、主成分によって与えられる。いかなる統計的分析方法が使用されようと、参照試料が、この低下した次元の空間内の点の雲を形成する。この点の雲は、1次元の区間、2次元の円、3次元の球または3次元より多くの超球の特有の形体を持つ、ターゲットを決定することを可能とする。図7は、次元の数が2に等しい例を示し、ターゲットCIは、その中心CCI点の雲の質量中心または重心、または、一次元の、その中央値およびその半径RCIによって特徴付けられる円である。この半径は、特に、参照点の信頼区間によって、または、中心と、最も遠い点との距離によって定義され得る。使用される次元の数Fは、例えば、1と10との間、および、好ましくは1と5との間であり得る。特徴付けられるべき試料に対応する各点PEに関し、ターゲットからの距離D考慮した実施形態によれば、ターゲットの中心またはその周辺の関数として測定される距離を決定することが可能である。距離Dは、通常のユークリッド距離であり得るが、PARAFAC因数分解の場合、PARAFAC因子によって定義された座標の非完全独立性を考慮したマハラノビス距離を使用することが好ましい。いかなる場合も、試料の新鮮度および/または自然度を定量化することを可能とするのはこの距離である。変形として、スチューデントの検定のような統計的検定を用いて自然度または新鮮度、信頼性等を定義することが可能である。本手順は、以下の方法で実行される。特徴付けられるべき試料および参照試料の前面蛍光EEMの幾つかの複製が取得され、以下のマトリクス形式で記述されるPARAFACモデルを用いて分解される三方キューブに配置される。ここで、BおよびCは、励起ローディングマトリクスであり、Aは、スコアマトリクスであり、EIJKは残余マトリクスである。そして、距離インジケーターベクトルyは、以下の線形回帰モデルを用いて計算される。y=b1a1b2a2...bFaFe.ベクトルyは、2値であり、および、参照試料についてゼロの値を取り、特徴付けられるべき試料について1を取る。ベクトルaは、マトリクスAのカラムであり、スカラーbiは、線形モデルの係数であり、eは、剰余ベクトルであり、および、Fは、本データを十分に説明するために要求されるPARAFAC因子の数である。スチューデントのt検定は、参照試料のEEMに基づいて予想される距離、および、特徴付けられるべき試料のEEMに基づいて予想される距離に適用される。統計値tは、以下の等式を介して計算される。ここで、およびは、それぞれ、線形回帰モデルによって予想される距離の平均、その分散、および、参照指数rおよび試料指数sのための較正において使用されるEEMの複製の数である。自然度は、以下の確率密度の関数として現される。ここで、Γはガンマ関数であり、および、νは自由度である。分散上の帰無仮説に基づいて、より高い外部確率を持つ試料は、より良い自然度値を受ける。図8は、各種の熱処理を受けたミルクの自然度の決定への、本発明による方法の適用を例示している。これらの試料に、280、340および429nmの3つの励起放射が連続的に照射された。3つの蛍光スペクトルの各々は、多くの異なる波長λについて、1515スペクトル強度値で構成される。スペクトル分解能は、0.25nm/ピクセルであるが、本発明の方法の結果を劣化させることなく、5、或いはより大きな数で割ることができる。本スペクトルは、GZLモデルの適用によるレイリー散乱の除去によって前処理され、SNV法によって連結され、および標準化され、そして、PCAモデルは、前処理されたスペクトルから構築され、および、ミルクが受けた各種の処理に対応する、各種の試料グループ間の差異を最も明確に表示する主成分が選択されたこの場合、第1主成分が、試料の変動性の約65を説明している。各種グループの記述統計値最小および最大値、平均、第1および第3四分位数の値、グループの質量中心間の距離は、この主成分のスコアに基づいて計算される。これらの統計値は、グループが実際に分離されているか、すなわち、それらの平均間の距離が重要か否かを決定することを可能とする。図8において、参照試料、Refは、生のミルクに対応する。他の試料は、低温殺菌グループG1、直接UHT処理G2、間接UHT処理G3、および殺菌G4を受けた。試料または、より詳細には、それらの蛍光スペクトルは、一次元の空間の中に放出された。グループG1-G4は、予想された通り、自然度の減少に対応していることが分かる。長方形は、各グループの変動性の95を閉じ込めている。図8のグラフの左側のスケールは、自然度の喪失を示しており、これは、生のミルクの試料最小の改変において0に近く、および、殺菌されたミルクの試料強い改変において100に近い。点PEは、精密濾過されたミルクの試料に対応している。自然度の喪失22.2は、加熱していないにもかかわらず、低温殺菌された新鮮なミルクについてのものと実質的に同様である。これは、精密濾過されたミルクにおいて、脂肪が殺菌されるという事実によって説明できる。図9Aおよび9Bは、本発明の他の実施形態による方法の、オレンジジュースの自然度の決定への適用を示している。以下のことが考慮された。新鮮なオレンジジュースの参照試料Ref、100°Cまで加熱され、次に冷却された、新鮮なオレンジジュースの試料G1、瞬間殺菌が施され、生鮮食品デパートで販売された、ブランドM1、果肉入り100純粋ジュースの、商業用ジュースの試料G2、同じブランドM1の、長期保存可能な、濃縮ベースのジュースの試料G3、瞬間殺菌が施され、生鮮食品デパートで販売された、ブランドM2、果肉なし100純粋ジュースの、商業用ジュースの試料G4、ブランドM3、果肉なし100純粋ジュースの、ビタミンC含有が保証され、長期保存可能な、商業用ジュースの試料G5。前の例と同様な方法で、蛍光スペクトルが取得され、前処理された。主成分分析が実施され、および、最初の3つの主成分PC1、PC2、およびPC3が考慮された。第1主成分PC1は、試料の変動性の65.83を説明し、第2主成分PC2は、変動性の22.69を説明し、および、第3成分は、僅かに5.08を説明する。図9Aは、PC1/PC2表現を示しており、図9Bは、PC1/PC3表現を示している。この2番目の表現は、各種のグループを最も明瞭に分離していることが分かる。この図9Bは、以下の通り特筆される。オレンジジュースの、100°Cへの、単純な加熱は、スペクトル蛍光サインによって測定された、その自然度への僅かな影響のみを有し試料G1は、参照に最も近い、逆に、果肉の添加は、ジュースの自然度を改善し試料G2-果肉入りで新鮮-は、果肉なしで新鮮なG4の試料よりも、明らかに参照に近い、および新鮮なジュースは、長期保存可能な試料よりも大きな自然度を示している新鮮な試料G2およびG4は、長期保存可能なG3およびG5の試料よりも参照に近い。製品の信頼性および/または適合性は二値パラメータであり、積は、信頼性があるか、或いはそうではなく、適合性があるか、或いはそうではない。これらのパラメータは、ターゲットの質量中心から閾値までの試料の距離Dを比較することによって決定され得る。例えば、この閾値は、RCIと等しくなり得るものであり、本試料は、もしその代表点PEがターゲットの内側であれば、信頼性がある/適合性があると考えられ、もしターゲットの外側であれば、不純物がある/適合性がないと考えられる。"