基于多源信息特征的泰国香米快速鉴别

泰国香米品质优良,具有较高的食味品质和营养价值,深受各国消费者喜爱,然而,市场上时常出现以次充好、掺伪等不良现象。建立泰国香米的快速鉴定方法,对于促进优质大米产业的可持续健康发展具有重要的意义。本研究基于泰国香米的近红外光谱和常规指标融合的多源信息,将155个泰国香米和194个非泰国香米样品一阶导数预处理后的近红外光谱与常规指标特征向量融合构成349行、14列向量矩阵,作为支持向量机分类器的输入向量矩阵,建立多源信息的融合模型,校正集和验证集模型的识别率均是100%,解决了近红外光谱等常用方法鉴别泰国香米时存在的准确率偏低的问题,实现了对泰国香米快速、准确地定性鉴定,在其掺伪识别方面具有重要的应用价值。