基于机器学习的煎炸油品质近红外检测方法研究

发布时间：2020-07-14 12:38

【摘要】：煎炸油在经过多次煎炸后,不仅会影响煎炸食品的口感,同时也会降低煎炸油的品质。随着煎炸次数增多,油里的有害物质不断增多,进而导致煎炸油的品质严重下降。所以本研究提出在标准实验操作下,采用近红外光谱(NIRS)技术结合机器学习方法来检测煎炸油品质。将煎炸油品质折算到标准实验操作下的煎炸次数,从机器学习的分类和回归两种不同角度分析,分别建立随机森林(RF)和偏最小二乘(PLS)模型。首先,本文设计了标准煎炸实验操作,过程是以大豆油作为煎炸油,冷冻薯条作为煎炸物质,共进行十次煎炸操作。每次煎炸操作在不添加新油的情况下,将大豆油反复煎炸15次,并得到15次不同煎炸次数的光谱数据。其次,使用一阶导(D1)、二阶导(D2)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对这些光谱数据进行预处理,并且根据分类和回归的结果来选择最佳的预处理方法。同时,根据分析的角度不同,采取不同的特征波长选择方法。随机森林模型采用相关系数方法选择特征波长,偏最小二乘模型则采用向前间隔偏最小二乘(FiPLS)、向后间隔偏最小二乘(BiPLS)和遗传算法(GA)来选择特征波长。最后,经过分析发现随机森林模型采用D1和相关系数相结合方法处理光谱后,得到的模型准确率最高,训练集准确率(TRA)为100%,测试集准确率(TEA)为93.33%,袋外数据(OOB)误差率为0.04148。而对于偏最小二乘模型,采用SNV、FiPLS和GA相结合的方法来处理光谱数据时,模型的效果最好,决定系数(R~2)为0.9994,预测均方根误差(RMSEP)为0.1060和相对分析误差(RPD)为40.7021。研究结果表明,本文所采用的两种不同类型的建模方法都能够快速、准确的鉴别煎炸油的品质,同时也为煎炸油品质的检测提供了便捷高效的方法。
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP181;TS227;O657.33
【图文】：

近红外光谱的建模流程

图 2-2 遗传算法流程图Fig.2-2 Flow chart of genetic algorithm4 近红外光谱的机器学习模型光谱数据分析流程包括训练和预测两部分[51]。训练的过程就是建立光谱与物

图 3-1 NIRS DS2500 分析仪Fig.3-1 NIRS DS2500 Analyzer程中，光谱仪与计算机连接使用，光谱数据osaic、WinISI III 和 Matlab2016 等进行相关

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本文编号：2754980