近红外光谱结合化学计量学方法检测蜂蜜产地

• 作者: 单杨 朱向荣 李忠海 李水芳
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外光谱 小波变换 径向基函数神经网络 蜂蜜 产地判别 偏最小二乘-线性判别分析
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 350-354
• 分类号: O43|TP3|S896.1
• 字数: 4283字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.08.061

摘要

为了实现蜂蜜产地的快速判别,应用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜产地进行了判别分析.kennard-Stone法划分训练集和预测集.光谱用一阶导数加自归一化预处理后,再用小波变换(WT)进行压缩和滤噪.结合滤波后光谱信息,分别用径向基神经网络(RBFNN)和偏最小二乘—线性判别分析(PLS-LDA)建立了苹果蜜产地和油菜蜜产地的判别模型.对不同小波基和分解尺度进行了讨论.对苹果蜜,WT-RBFNN模型和WT-PLS-LDA模型都是小波基为db1、分解尺度为2时的预测精度较好,都为96.2％.对油菜蜜:WT-RBFNN模型在小波基为db4和分解尺度为1时,预测精度较好,为85.7％;WT-PLS-LDA模型在小波基为db9、分解尺度也为1时,预测精度较好,为90.5％.研究表明:WT结合线性的PLS-LDA建模比WT结合非线性的RBFNN建模更适于蜂蜜产地判别；近红外光谱技术具有快速判别蜂蜜产地的潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李水芳	中南林业科技大学理学院	32	343	12.0	17.0
2	单杨		22	341	11.0	18.0
3	朱向荣		17	278	8.0	16.0
4	李忠海	中南林业科技大学食品学院	244	3035	27.0	34.0