检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2018年第1期38卷 68-72页

作者：吴习宇祝诗平黄华徐丹郭启高西南大学工程技术学院重庆400716 西南大学食品科学学院重庆400716 西南大学园艺与园林学院重庆400716

采集四川、重庆、云南、贵州、陕西五省市8个不同产地205个花椒样品的近红外光谱,使用主成分分析(principal component analysis,PCA)、判别偏最小二乘法(discriminant partial least squares,DPLS)分析了花椒产地的分类鉴别。结果表明:... 详细信息

采集四川、重庆、云南、贵州、陕西五省市8个不同产地205个花椒样品的近红外光谱,使用主成分分析(principal component analysis,PCA)、判别偏最小二乘法(discriminant partial least squares,DPLS)分析了花椒产地的分类鉴别。结果表明:在12 500~3 800cm-1波数范围内,采用不同的光谱预处理方法可以建立较为稳健的DPLS模式识别模型,对不同产地的花椒有较好的分类鉴别。其校正集交叉验证除了经一阶微分预处理的模型识别率为99.39%外,其他预处理方法识别率均为100%,独立验证集总体识别正确率在85.37%~97.56%之间,其中经标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理后的DPLS判别模型效果最好,误判数仅分别为1个,表示该方法在花椒产地识别中具有可行性。

关键词：花椒近红外光谱产地主成分分析判别偏最小二乘法

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DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

引用

光谱学与光谱分析 2018年第8期38卷 2369-2373页

作者：吴习宇祝诗平王谦龙英凯徐丹唐超西南大学工程技术学院重庆400716 西南大学食品科学学院重庆400716 国网重庆市电力公司电力科学研究院重庆401123

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,... 详细信息

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。

关键词：花椒粉近红外光谱主成分分析判别偏最小二乘法支持向量机掺假

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蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

引用

光谱学与光谱分析 2008年第11期28卷 2565-2568页

作者：陈兰珍赵静叶志华钟艳萍中国农业科学院蜜蜂研究所北京100093 中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所北京100081 中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然... 详细信息

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。

关键词：蜂蜜近红外光谱判别偏最小二乘法掺假

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基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法

引用

西南大学学报（自然科学版） 2012年第5期34卷 1-6页

作者：祝诗平梁晶屠大伟徐原春西南大学工程技术学院重庆400716 重庆市科学技术研究院重庆401123 重庆市计量质量检测研究院国家农副加工产品及调味品质量监督检验中心重庆400020

潲水油回流餐桌等食品安全问题越来越受到社会关注,探寻准确、快速、简便、高效且成本低廉的潲水油鉴别新方法成为食用油安全性能检测的新要求.对收集的82份潲水油和合格食用油样品进行了理化检测,鉴别出潲水油样品37份,合格油样品45份.... 详细信息

潲水油回流餐桌等食品安全问题越来越受到社会关注,探寻准确、快速、简便、高效且成本低廉的潲水油鉴别新方法成为食用油安全性能检测的新要求.对收集的82份潲水油和合格食用油样品进行了理化检测,鉴别出潲水油样品37份,合格油样品45份.从82份样品中随机选出24份样品作为第一组,余下58份样品作为第二组,以第一组24份样品作为校正集,建立判别偏最小二乘法(DPLS)模型,鉴别第二组58份样品,总体鉴别正确率为86.21%;再以第二组58份样品作为校正集,建立DPLS模型,鉴别第一组24份样品,总体鉴别正确率为95.83%.研究表明,基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法可行,具有较好的鉴别效果.

关键词：近红外光谱分析判别偏最小二乘法潲水油快速鉴别食品安全

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基于高光谱成像的枇杷果实品质检测

引用

西南大学学报（自然科学版） 2022年第9期44卷 52-60页

作者：吴习宇曾凯芳郭启高任丹伍柯翰徐丹西南大学食品科学学院重庆400716 西南大学食品贮藏与物流研究中心重庆400716 西南大学园艺园林学院重庆400716

采用高光谱成像技术(HSI)在可见/近红外(363~1026 nm)区域检测枇杷果实的可溶性固形物(SSC)和硬度,并判断其成熟度,以实现枇杷果实品质的无损检测和分级分选.利用蒙特卡洛法(MC)剔除异常样本,基于联合X-Y距离(SPXY)进行建模集和预测集... 详细信息

采用高光谱成像技术(HSI)在可见/近红外(363~1026 nm)区域检测枇杷果实的可溶性固形物(SSC)和硬度,并判断其成熟度,以实现枇杷果实品质的无损检测和分级分选.利用蒙特卡洛法(MC)剔除异常样本,基于联合X-Y距离(SPXY)进行建模集和预测集样本的划分,再采用竞争性自适应权重采样算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选取特征波长,与全波段光谱(FS)比较,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)模型.结果显示,CARS-PLSR模型更优,CARS提取的SSC特征波长和硬度特征波长分别占总波长的8.52%和5.36%,枇杷果实中SSC和硬度的建模集相关系数R_(c)分别为0.9817,0.9707,预测集相关系数R_(p)分别为0.9185,0.7423,说明CARS能有效地对光谱进行降维,简化了数据处理过程.枇杷果实SSC和硬度的变化与果实成熟度显著相关,建立判别偏最小二乘法(DPLS)成熟度预测模型,预测集总识别准确率为89.29%.由此说明,高光谱成像技术可对枇杷品质进行有效检测,为枇杷果实的无损检测和分级分选提供了理论依据.

关键词：枇杷高光谱成像品质检测偏最小二乘回归判别偏最小二乘法

来源：评论

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