用二维相关近红外谱和多维主成分分析判别掺杂牛奶

• 作者: 刘蓉 张伟玉 杨仁杰 杨延荣
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 化学
• 关键词: 二维相关近红外光谱 多维主成分分析 掺杂牛奶 尿素 三聚氰胺
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 现代应用光学
• 页码范围: 2352-2358
• 页数: 7页
• 分类号: O657.33
• 字数: 3828字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20142209.2352

摘要

为了有效地提取牛奶中微量的掺杂物特征信息,提出了基于二维相关近红外光谱多维主成分分析(MPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别牛奶掺杂物的方法.首先,采集纯牛奶、掺杂尿素牛奶和掺杂三聚氰胺牛奶的一维近红外谱,并对其进行相关计算,构建各样品的二维相关近红外谱.然后,采用多维主成分分析法分析二维相关谱矩阵,压缩数据,提取相关谱的得分矩阵.最后,将提取的得分矩阵输入最小二乘支持向量机,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶及两种掺杂牛奶与纯牛奶的LS-SVM判别模型.用所建模型对测试集未知样品进行了判别,结果显示其判别正确率分别为92.3％,96.2％,92.3％.研究结果表明:所提出的方法不仅有效提取了牛奶中掺杂物的特征信息,而且缩短了建模所需时间,取得了较好的判别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨仁杰	天津农学院工程技术系	83	342	10.0	15.0
2	杨延荣	天津农学院工程技术系	50	247	9.0	12.0
3	张伟玉	天津农学院工程技术系	81	452	11.0	15.0
4	刘蓉	天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室	48	427	12.0	19.0