基于多光谱融合的奶粉掺假诊断方法

发展了一种多光谱融合新技术,该技术充分利用拉曼光谱与红外光谱的互补特性,并借助数据融合手段,高效实现奶粉掺假检测.为进一步提升数据融合算法的准确性,有机结合离散小波变换(DWT)多尺度特性及竞争性自适应重加权偏最小二乘线性判别(CARS-PLSDA)算法,以有效扣除光谱建模中的干扰信息.为验证多光谱融合技术的有效性,对4种典型奶粉掺假体系分别建立分类判别模型.结果表明,基于DWT-CARS-PLSDA多光谱融合算法所建的面粉、淀粉、糊精和大豆分离蛋白奶粉掺假模型灵敏度分别为94.74%、100%、84.21%和100%,正确率分别为99.42%、98.83%、98.25%和98.83%.与单独对拉曼光谱或红外光谱建立模型相比,4种模型能够显著提高奶粉掺假检测灵敏度和准确性,为奶粉掺假快速诊断提供了一种有效工具.