样品温度对植物油的近红外定性分析模型的影响

• 作者: 亓培实 何东平 宋志强 尹成 曾路路 涂斌 郑晓
• 来源期刊: 中国粮油学报
• 学科: 化学
• 关键词: 油脂 激光近红外 样品温度 模型 遗传算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 标准与检测方法
• 页码范围: 133-137
• 页数: 5页
• 分类号: O657.3
• 字数: 4786字
• 语种: 中文

摘要

主要研究不同的样品温度对基于激光近红外食用植物油分类模型预测能力的影响.选择样品温度分别为30、40、50、60 ℃作为研究对象,利用激光近红外光谱仪采集4种温度下的合格食用油样品的光谱数据,用标准正态变量变换(SNV)对光谱数据进行预处理,应用支持向量机分类(SVC)方法建立独立温度分类模型和混合温度分类模型,然后采用遗传算法(GA)对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最佳参数组合,利用建立的8个模型对4种不同温度下的预测集样品分别进行预测.试验结果表明:某个样品温度下的独立模型对于该温度下的样品的预测准确率较高,但是对于其他温度下的样品的预测准确率不够理想;混合模型对不同温度的样品预测能力相对较好,具有更好的预测稳定性和温度适应性.研究表明:样品温度对模型的预测能力有很大的影响,是建立食用植物油分类模型过程中需要考虑的重要变量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何东平	武汉轻工大学食品科学与工程学院	132	385	9.0	12.0
2	涂斌	武汉轻工大学机械工程学院	9	35	3.0	5.0
3	宋志强	武汉轻工大学机械工程学院	10	49	4.0	6.0
4	郑晓	武汉轻工大学机械工程学院	13	47	4.0	6.0
5	曾路路	武汉轻工大学机械工程学院	4	22	3.0	4.0
6	尹成	武汉轻工大学机械工程学院	4	22	3.0	4.0
7	亓培实		4	27	3.0	4.0