利用THz时域谱技术和支持向量机回归法快速测定食用油的过氧化值和酸价

采用THz时域谱技术得到30个食用油样本的吸收谱,随机分为训练集和预测集,利用支持向量回归算法和标准方法测得的参考含量在训练集上建立了食用油酸价和过氧化值的预测模型,并应用此模型对预测集样本进行预测。结果表明该模型对食用油预测的相关系数较传统PLS方法对比更为精确。     

利用近红外光谱和偏最小二乘回归法预测脂肪酸组成

采集了30种植物油样品在10000~55 00 cm-1范围内的近红外透射光谱,将所有样品作为校正集,随机抽取10种样品作为预测集,以气相色谱方法测得植物油中主要成分油酸、亚油酸、棕榈酸、硬脂酸的含量为参考值,应用偏最小二乘回归法建立了基于近红外光谱的测定植物油主要成分含量的校正模型。四种成分校正模型的交叉验证误差均方根为0.281 1%~1.496 4%,预测误差均方根为1.080 8%~18.063 0%,校正集的预测值与实测值的相关系数均大于0.99,预测集中除了棕榈酸的预测值与实测值的相关系数为0.817 9,其余均大于0.9。     

基于近红外光谱和支持向量机回归参数调优的羊肉含水量检测

羊肉中的水分含量直接影响着其加工、贮藏和口感,因此对其水分含量的检测具有十分重要的意义。在900～1 700 nm的波长范围内采集南疆羊肉的光谱数据,采用一阶导数(first derivative, 1-DER)、标准正态变换(standard normal transformation, SNV)、多元散射校正(multivariate scatter correction, MSC)、小波变换(wave transformation, WT)、SG平滑变换(Savitzky Golag smooth transformation, SG)、傅里叶变换(Fourier transform, FT)对原始光谱数据进行预处理。分别采用连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)和竞争自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)进行光谱特征选取,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLS)和支持向量机回归(support vec...     

基于最小二乘支持向量机的白酒酒醅成分定量分析

利用近红外光谱技术实现对白酒发酵过程中酒醅主要成分的质量控制,并进行模型优化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘支持向量机的输入变量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近红外定量模型,并与经无信息变量消除法波段筛选后建立的偏最小二乘模型结果进行比较。结果表明：与偏最小二乘模型相比,4 个指标的最小二乘支持向量机定量模型的相关系数（R2）、预测均方根误差以及相对分析误差3 个评价参数均有更优表现;对未知样品进行预测时,最小二乘支持向量机模型的预测准确度明显高于偏最小二乘模型。说明最小二乘支持向量机模型的准确度、稳定性及预测性能均优于偏最小二乘法模型,为白酒酒醅的品质分析方法研究提供了新的思路。     

小麦粉中偶氮甲酰胺的太赫兹时域光谱检测

利用太赫兹时域光谱(terahertz time-domain spectroscopy,THz-TDS)技术对偶氮甲酰胺(小麦粉添加剂)、小麦粉及两者混合物进行测试,获得其在0.20~2.00 THz波段的吸收谱与折射率谱。结果显示,偶氮甲酰胺在1.93THz处存在1个明显的特征吸收峰,可用于物质识别。此外,随着混合物中偶氮甲酰胺含量的减少,样品的吸收系数逐渐上升,折射率逐渐下降。通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对小麦粉中偶氮甲酰胺的含量进行定量分析。结果表明,混合物中偶氮甲酰胺含量与吸收系数、折射率都有良好的线性关系,其中基于吸收系数PLS模型相关系数可达到0.999 9,标准误差为0.06%,检出极限可达0.11%,最大绝对偏差小于0.19%。     

基于支持向量机的食醋总酸近红外光谱建模

为了得到稳定可靠的食醋总酸光谱模型,以不同产地、不同种类的95个食醋样品为研究对象,应用基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)对食醋总酸含量进行光谱分析.对预处理后的光谱进行主成分分析(PCA),以主成分信号作为输入变量建立食醋总酸含量的近红外光谱模型,并与偏最小二乘法(PLS)和向后区间偏最小二乘法(biPLS)模型进行比较.结果表明,LS-SVM模型中的校正集中的相关系数(rc)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别达到0.9614和0.2192,预测集相关系数(rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别达到和0.919和0.3226,均优于PLS和biPLS模型.研究表明,近红外光谱与食醋总酸含量呈非线性关系,采用LS-SVM建立的模型预测性能更好,精度更高.     

基于太赫兹时域光谱的大米品种识别研究

为实现大米品种的准确鉴别,提出一种基于太赫兹时域光谱（Terahertz Time-Domain Spectroscopy, THz-TDS）技术的大米品种识别方法。利用标准差（Standard Deviation, SD）和区间偏最小二乘（Interval Partial Least Square, iPLS）选取0.53~1.21 THz波段的吸收光谱信息作为分类模型的输入数据,再采用决策树模型（Decision Tree, DT）对四种大米吸收光谱进行分类识别,并在模型训练过程中结合网格搜索算法寻找模型最优参数。为增加实验对比度,分别使用逻辑回归模型和支持向量机模型进行对比实验,其模型分类准确率分别为80.75%和88.75%。实验结果表明,太赫兹时域光谱技术结合SD、iPLS和DT方法可以实现大米品种的准确识别,准确率可达95%,为农产品品种识别提供了一种新的鉴别方法。     

基于质谱与支持向量机的清香型白酒等级判别

不同等级白酒鉴别对控制白酒质量和保护消费者利益有重要意义,文中以牛栏山酒为例,研究清香型白酒质量等级鉴别方法。运用顶空固相微萃取质谱（HS-SPME-MS）技术获取三类不同等级的57个牛栏山酒样质荷比m/z55¹91范围内的离子丰度值数据,分别进行偏最小二乘回归分析（PLS）和主成分回归分析（PCR）,其中PLS模型的预测结果明显优于PCR。同时PLS与PCR模型的回归系数用于选择重要特征离子,其中PLS与PCR回归系数法分别选择了12和10个离子,用选择的离子变量构建支持向量机（SVM）模型,模型对测试集的预测准确率分别为80%和86.7%,其中PCR回归系数法选择的特征离子为m/z 71、103、104、106、127、149、161、179、183和184。      

基于质谱与支持向量机的清香型白酒等级判别

不同等级白酒鉴别对控制白酒质量和保护消费者利益有重要意义,文中以牛栏山酒为例,研究清香型白酒质量等级鉴别方法。运用顶空固相微萃取质谱(HS-SPME-MS)技术获取三类不同等级的57个牛栏山酒样质荷比m/z55~191范围内的离子丰度值数据,分别进行偏最小二乘回归分析(PLS)和主成分回归分析(PCR),其中PLS模型的预测结果明显优于PCR。同时PLS与PCR模型的回归系数用于选择重要特征离子,其中PLS与PCR回归系数法分别选择了12和10个离子,用选择的离子变量构建支持向量机(SVM)模型,模型对测试集的预测准确率分别为80%和86.7%,其中PCR回归系数法选择的特征离子为m/z 71、103、104、106、127、149、161、179、183和184。     

基于太赫兹光谱快速检测大豆油中的磷脂酸含量

通过在一级大豆油中添加磷脂酸制备大豆油脂样品105个,测定它们的磷脂酸的含量.采集样品的太赫兹(Tera-hertz,THz)光谱,与参考信号相比,太赫兹波透过样品后在时间方面均产生不同程度的延迟,太赫兹波幅值出现不同程度的降低,磷脂酸的存在增加了大豆油脂样品对太赫兹波的吸收,样品中磷脂酸含量越高,其频域谱幅值越低,样...     

植物油的太赫兹时域谱分析

利用太赫兹(THz)时域谱技术测量了山茶油、麻油、橄榄油在0.3~1.5 THz范围内的THz波时域谱,使用迭代算法来计算分析三种植物油的折射率、吸收系数等重要的光学参数。结果表明三种植物油的吸收系数在此波段存在显著差异,三种植物油的平均折射率分别为1.458,1.468和1.452,植物油的折射率随着频率的增加而逐渐减小。该研究成果对于太赫兹时域光谱技术应用于不同的植物油成分及质量评价具有重要意义。     

玉米中黄曲霉毒素B1的太赫兹时域光谱检测与识别

针对近红外和传感器方法检测精度差的问题,采用太赫兹时域光谱技术,研究了黄曲霉毒素B1对太赫兹波的响应。首先研究了玉米中黄曲霉毒素的提取过程和保存方法,根据B1溶液在不同频率范围内的光学参数(主要是折射率和吸收系数)的不同,对B1溶液的太赫兹光谱进行定性分析,利用一种改进的多重D-S证据理论对其进行了识别。试验和分析结果表明,利用太赫兹时域光谱技术结合信息融合技术能够对不同浓度的黄曲霉毒素B1溶液进行精确识别,为以后建立黄曲霉毒素太赫兹谱库和快速检测食品中的黄曲霉毒素提供了理论依据。     

拉曼光谱结合距离匹配法快速鉴别掺伪食用油

以农贸市场购买的散装问题油为掺伪物,采用大豆油和玉米油为简单背景制备掺伪样本65份,采用4类食用调和油为复杂背景制备掺伪样本40份,收集市售合格食用植物油样本27份。按样本数3∶1划分建模集和校验集,采用拉曼光谱和距离匹配法分别建立简单背景和复杂背景的食用油掺伪快速定性识别模型:在简单背景掺伪下采用全谱建模预测可得真样本识别率为85.7%,伪样本识别率为94.1%,总识别率为91.7%;在复杂背景掺伪下经谱区挑选优化建模预测可得真样本识别率为87.5%,伪样本识别率为100%,总识别率为94.4%。试验结果表明拉曼光谱结合距离匹配法能简单、有效、快速地检测食用植物油是否掺伪。     

基于拉曼光谱和支持向量机的黄酒品质快速分析

本研究使用拉曼光谱分析技术采集不同产地和不同酒龄的黄酒样品指纹信息,对比判别分析(DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)所建黄酒品质快速模型性能,确定最优模型以实现快速准确地评价黄酒品质。本研究在全波段范围利用主成分分析对拉曼光谱数据降维,计算降维谱图间马氏距离,基于ward’s算法建立判别分析模型;将全波段范围作为最小二乘支持向量机的输入量,选择出能较好处理非线性问题的RBF为核函数,同时采用交互验证方式优化RBF核函数参数,基于优化RBF核函数,建立最小二乘支持向量机鉴别模型。研究结果表明:拉曼光谱结合最小二乘支持向量机鉴别模型对黄酒产地和酒龄的鉴别正确率均为100%;拉曼光谱结合判别分析鉴别模型对嘉善、绍兴和上海黄酒的鉴别正确率分别为100%、80%和80%,对黄酒酒龄的鉴别正确率均为100%;最小二乘支持向量机模型性能优于判别分析模型。拉曼光谱结合化学计量学方法可快速、准确评价黄酒品质。     

基于近红外透射光谱的食用油氧化定性分析

为建立食用油氧化的快速鉴别方法,以食用油为材料,根据国家标准对酸价和过氧化值的限量规定将不同氧化程度的样品分为未氧化油和已氧化油两类,通过近红外光谱透射技术结合距离判别分析,建立未氧化油和已氧化油的定性判别模型。结果表明：在波数范围为5450～4650cm-1,采用多元散射校正、一阶求导和Norris导数平滑光谱处理,校正集模型识别率为99%,验证集模型识别率为97.8%,模型预测效果良好,利用近红外透射光谱食用油氧化定性分析可行。     

同步荧光光谱法快速鉴别食用油

利用同步荧光光谱法鉴别沙棘果油、沙棘籽油、核桃油、菜籽油、芝麻油、亚麻仁油。结果显示：不同食 用油荧光光谱具有明显的差异,在激发波长250～720 nm范围内,沙棘果油、沙棘籽油、核桃油、亚麻仁油、芝麻 油和菜籽油的最大激发波长范围分别为315～450、520～650、315～490、300～500、300～550、300～490 nm。在 激发光与发射光波长差为90 nm、激发波长250～720 nm的条件下,对6 种不同食用油进行同步荧光扫描,利用主成 分分析得分图可以直观、快速地区分鉴别各种食用油。