拉曼光谱结合模式识别方法鉴别大米种类

为实现大米种类准确、快速的鉴别,选购72份大米样品,粉碎,采集粒度为100-140目米粉的拉曼光谱,对谱图数据进行去噪、归一化和特征提取后,综合运用主成分分析（PCA）、层次聚类分析（HCA）和支持向量机（SVM）三种方法对粳米、籼米和糯米进行聚类与模式识别研究。三种大米经PCA分析可直观地归为三簇,籼米和糯米可被区分开,但粳米与糯米、粳米与籼米不能区分。HCA结果表明粳米与籼米较难区分,糯米与其它两种米有较大差异,三种大米经HCA聚类分析准确率为81.94%。而采用SVM判别方法经10次运行后的平均识别率达98.86%。实验证明：拉曼光谱法结合支持向量机用于大米种类的分类与识别简单快速,在分析数据相对复杂的情况下,可快速建立分类模型并实现大米种类间的鉴定与识别。