近红外光谱结合模式识别方法用于食盐溯源研究

应用近红外光谱分析技术,结合偏最小二乘辨别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)两种模式识别方法用于5种食盐的品种追溯识别研究.将5种食盐250个样品分别在波长范围400~1 198 nm光谱条件下扫描并获取数据.从得到的每种食盐的光谱数据中随机选取34个样品利用SVM建立模型,用模型对其余16个样本进行预测,用网格寻优的方法选择最优参数,然后进行分类预测,5种食盐的准确识别率分别达到100%、93.8%、87.5%、100%和93.8%.通过PLSDA方法构建模型时采用二阶求导对近红外光谱数据进行预处理,并用留一法交互检验确定PLS模型的隐变量数,该模型对5种食盐的预测准确率分别达到93.75%、100%、100%、100%和100%,结果表明PLS-DA预测效果较SVM稍好.该研究为实现不同品种食盐的鉴定以及成品食盐的品种溯源提供了一种参考方法.

THE TRACEABILITY FOR SALT CULTIVAR WITH NEAR INFRARED SPECTROSCOPY AND PATTERN RECOGNITION METHOD