基于GA-SVM的黑木耳多糖品质分类研究

发布时间：2020-08-20 18:49

【摘要】：黑木耳是我国常见的一种食用菌,富含多种营养成分,深受广大群众的喜爱。近年来,随着对黑木耳有效成分的进一步分析,围绕黑木耳多糖(APP)的研究倍受科研人员的关注。作为黑木耳中的高纯度多糖提取物,黑木耳多糖具有抗老化、抗致癌因子(以及肿瘤)、抗凝血,降低血脂、血糖等功效,具有深厚的药用开发潜力。传统的黑木耳多糖检测多采用化学提取的方法,但化学试剂总会腐蚀样品,无法准确反映成分信息,并且操作复杂,检测周期长。为了适应高效率的工业生产,就需要一种快速、准确,安全的黑木耳多糖品质分类技术。近红外光谱分析技术(Near Infrared Spectrometry,NIR)作为一种不需复杂前期处理、等待时间短、无污染的分析检测技术,正在被人们越来越多地应用于农产品及食品品质检测的领域中。对于不同种类黑木耳的近红外光谱来说,在相同的波形频率下的吸收频率不尽相同,通过比较近红外光谱相同频率下的波值大小,可以得到对应样本的多糖含量多少,进而实现快速、无损检测的目的。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种优秀的仿真建模方法,具有结构简单、泛化能力强等优点,已被人们应用于文字识别、图像分类、生物化学成分分析等。但其中SVM的关键参数对分类和识别的效果影响较大,且由于参数选择方面的研究尚未成熟,导致模型的识别和分类经常出现准确度不高的问题。为解决上述问题,本文采用遗传算法进行参数寻优并建立支持向量机模型。首先对不同季节、不同栽培方式的东北黑木耳样本进行多糖成分无损检测,采用标准正态变量变换(Standard Normal Variate Tranformation,SNV)+S-G 平滑对光谱数据进行预处理,消除光谱漂移、表面散射和噪声的影响;然后通过连续投影(Successive Projections Algorithm,SPA)对特征波长进行提取,可以降低不相关变量对分类效果的影响,并提取的光谱特征构建支持向量机模型;最后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对核函数参数进行优化。试验结果表明,基于GA优化的SVM模型的分类准确率为97.5%,精确率为95.6%,召回率为100%,F1-score为0.974,AUC为0.941。试验结果符合预期目标,说明GA-SVM模型对黑木耳多糖含量能够在实际应用中进行分类测量。
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TS219;TP18
【图文】：

以是桦木、山核桃树、樱桃树、枫香树、猕猴桃树，再将原木锯成长一米左右的段木，逡逑将木耳菌丝直接接种到段木上进行栽培［２］；袋料栽培则是用锯末、豆秸、棉籽壳、甘蔗逡逑渣、苞谷芯和稻糠等做成袋料进行木耳栽培［３］，图１－１分别为两种黑木耳的两种栽培方逡逑ｍｍ逡逑（ａ）段木栽培逦（ｂ）袋料栽培逡逑图１－１人工栽培黑木耳方法逡逑黑木耳多糖作为黑木耳中重要的功能性提取物，具有抗氧化、抗血凝、抗肿瘤和降逡逑血脂、血糖等多种药理作用［４］。目前，我国常见的对黑木耳多糖成分的提取方法主要有逡逑热浸提法、碱液浸提法等化学手段，通过对样品的离析，判断黑木耳所含多糖的品质逡逑６］。但各种化学提取方法总是改变样品，样品中所含成分的化学信息无法准确反映，操逡逑作复杂，检测速度慢。作为一种无前处理、无需等待，无污染的分析检测技术，近红外逡逑光谱技术正在越来越多的被人们应用于农产品及食品品质的检测中［７４］。在近红外光谱逡逑－１－逡逑

好的效果［１７“８］；在饮料工业中，研宄人员通过鉴定饮料中杂质的含量，实现饮料的实逡逑时把关监测［１９］。在乳制品领域，日本研宄人员创新地开发了实时的牛奶品质近红外检测逡逑系统如图１－２所示在酒精检测领域中，郭海霞等人基于近红外光谱技术，并利用主逡逑成分分析和神经网络实现了邋１００％对葡萄酒种类的鉴定［２１］。除此之外，近红外检测技术逡逑还在食用油类别鉴定，土壤所含成分分析，调料所含成分的含量，以及农药中有效成分逡逑含量的检测等方面有所建树［２２］。随着近红外光谱技术的广泛应用，各行业己研宄出许多逡逑相应的工业仪器和检测系统，如牛奶品质近红外检测装置。逡逑－２－逡逑

频吸收甚至合频吸收，其吸收强度则由振动的非简谐性度决定。逡逑通过理解各种振动形式，有利于掌握各种典型的红外光谱图，对准确快速解析近红逡逑外光谱图具有重要意义，本文以亚甲基（ＣＨ２）为例进行振动形式的分析，图２－１为亚逡逑甲基的六种振动模式。逡逑对称伸缩振动逦不对称伸缩振动逡逑亚甲基的伸缩振动逡逑／邋＼邋／邋＼邋／邋＼邋，逡逑剪式振动逦面内摇摆逦面外摇摆逦扭曲变形逡逑面内弯曲振动逦面外弯曲振动逡逑图２－１亚甲基的六种振动模式逡逑－８－逡逑

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本文编号：2798318