基于近红外显微成像的豆粕和抗生素菌渣鉴别分析

• 作者: 李守学 杨增玲 林玉飞 梁浩 樊霞 肖志明
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 豆粕 抗生素菌渣 鉴别分析 近红外显微成像
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 363-369
• 页数: 7页
• 分类号: O657.33|S816.46
• 字数: 5825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.12.045

摘要

以豆粕和3种抗生素菌渣为研究对象,通过傅里叶变换近红外显微成像系统采集样品近红外显微图像;对采集到的近红外显微图像进行光谱重构,并对所有样品光谱进行预处理,利用Duplex算法分别从不同的样品预处理光谱中筛选具有代表性的光谱建立豆粕和抗生素菌渣的特征光谱库.使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机判别分析(SVM-DA)结合不同的光谱预处理方法,构建豆粕与不同种类抗生素菌渣的近红外显微成像定性判别模型.结果表明:构建的2种模型均能有效对试验中所用豆粕和抗生素菌渣样品进行鉴别分析,正确率均在99.4％以上.进一步比较研究发现,一阶导数+SNV的预处理方式优于无预处理、一阶导数、二阶导数;SVM-DA的模型效果优于PLS-DA,SVM-DA中特征提取方法PLS优于PCA.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨增玲	中国农业大学工学院	61	662	14.0	23.0
2	樊霞	中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所	22	216	8.0	14.0
3	梁浩	中国农业大学工学院	18	178	7.0	13.0
4	肖志明	中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所	16	49	4.0	6.0
5	林玉飞	中国农业大学工学院	2	3	1.0	1.0
6	李守学	中国农业大学工学院	5	12	2.0	3.0