基于拉曼光谱-支持向量机的乳制品快速智能鉴别技术研究

发布时间：2021-03-13 01:27

　　品牌是优质乳制品的一个重要质量属性,鉴别技术是实施乳制品质量科学管理的关键支撑技术,随着健康中国战略的稳步推进,乳制品质量管控表现出量大、实时、在线的鉴别需求,迫切需要发展快速、智能、高效的鉴别技术。以常温酸奶为例,采集乳制品拉曼光谱数据,运用支持向量机判别算法,开展了乳制品的品牌鉴别研究。实验结果表明,每个样品的拉曼光谱采集时间仅为150 s,数据分析时间不足10 s,在参数优化条件下,即小波降噪（分解层数N=3,Db1小波基）,归一化处理,主成分分析提取89个主成分（累计贡献率为100%）,支持向量机算法（径向基核函数,c=2.828 4,g=0.088 4）,平均识别率达到98.00%。因此,本文所建立的快速鉴别方法,具备数据采集与分析速度快、评价客观等优势,在乳制品的品牌打假、质量管控等领域具有较高的潜在应用价值。 

【文章来源】：第21届全国分子光谱学学术会议暨2020年光谱年会论文集中国质谱学会会议论文集

【文章页数】：2 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于拉曼光谱与k最近邻算法的酸奶鉴别[J]. 张正勇,岳彤彤,马杰,孙树垒,刘军,王海燕.  分析试验室. 2019(05)



本文编号：3079333