基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别

发布时间：2017-07-16 02:18

  本文关键词：基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别

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【摘要】：为研究茶油原产地溯源问题,维护其市场秩序,促进公平竞争。该文利用近红外光谱技术采集湖南、江西、安徽和浙江4个不同产地茶油的光谱数据,并运用Savitzky-Golay平滑(savitzky-golay,SG)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、一阶导数(first derivation,FD)和矢量归一化(vector normalization,VN)等4种方法对其进行预处理。采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)提取最佳主成分,构建PLS回归模型;同时,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和PLS算法提取最佳主成分,作为BP人工神经网络(BP artificial neural network,BPANN)输入变量,构建PCA-BPANN和PLS-BPANN模型。以验证集相关系数RP和验证集均方根误差RMSEP为模型的评价指标,分别优选最佳PLS和BPANN模型。试验结果表明,SG-PLS-DA和SG-PLS-BPANN-DA模型对未知样本的整体分类准确率均大于90%。其中,SG-PLS-BPANN-DA的鉴别效果优于前者,其建模集相关系数RC、均方根误差RMSEC分别为0.974、0.170,验证集相关系数RP、均方根误差RMSEP分别为0.972、0.172,对上述两类样本集的总体分类准确率分别为98.15%、95.83%,该模型能较准确鉴别茶油原产地。研究结果可为快速辨别茶油原产地提供参考。
【作者单位】： 中南林业科技大学机电工程学院;中南林业科技大学理学院;
【关键词】： 近红外光谱 模型 油脂 预处理 茶油 原产地 鉴别
【基金】：国家自然科学基金(31401281) 湖南省自然科学基金(14JJ3115) 湖南省高校科技创新团队支持计划(2014207)
【分类号】：O657.33;TS227
【正文快照】：

【参考文献】

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本文编号：546739