可见/近红外结合MIA变量优选和支持向量机判别山茶油的制取方式

• 作者: 刘木华 孙通 胡田 许文丽 魏小梅
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 可见/近红外 边界影响分析 支持向量机 制取方式判别 山茶油
• 年，卷（期）: 2014,（20）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 62-65
• 分类号: TS227
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2014.20.004

摘要

山茶油的主要制取方式有压榨法和浸出法,且压榨山茶油的品质优于浸出法.本研究利用可见/近红外光谱技术结合化学计量学对山茶油的制取方式进行判别研究.采集不同制取方式的山茶油样本在350～1800nm波段范围的可见/近红外光谱,利用边界影响分析(margin influence analysis,MIA)新方法进行波长变量优选,并应用支持向量机(support vector machines,SVM)对优选的波长变量建立山茶油制取方式的判别分类模型.结果表明:可见/近红外光谱联合MIA-SVM方法判别山茶油的制取方式是可行的,其校正集和预测集样本的灵敏度、特异性及正确率分别为100％、87.50％、93.75和100％、87.50％、93.75％.说明MIA是一种有效的波长变量选择方法,能简化分类模型,提高分类模型的稳定性和预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘木华	江西农业大学生物光电技术及应用重点实验室	228	2503	23.0	41.0
2	许文丽	江西农业大学生物光电技术及应用重点实验室	11	138	7.0	11.0
3	孙通	江西农业大学生物光电技术及应用重点实验室	33	252	8.0	14.0
4	胡田	江西农业大学生物光电技术及应用重点实验室	7	62	4.0	7.0
5	魏小梅		1	3	1.0	1.0