基于太赫兹光谱和支持向量机快速鉴别咖啡豆产地

• 作者: 刘伟 刘长虹 胡晓华 钱赟惠
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱学 模型 支持向量机 咖啡豆 太赫兹 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 302-307
• 页数: 6页
• 分类号: TP274+.3|TP391.44
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.09.040

摘要

结合太赫兹时域光谱技术和支持向量机对3种典型产地的咖啡豆进行了鉴别.选取埃塞俄比亚(Ethiopia)、哥斯达黎加(Costa Rica)以及印度尼西亚(Indonesia)3个产地咖啡豆样品进行压片处理,采用太赫兹透射模式获取样品的时域和频域光谱信号,并用主成分分析法对太赫兹频域光谱信号进行分析;构造了基于粒子群(partical swarm optimization,PSO)参数寻优的支持向量机(support vector machine,SVM)鉴别模型,模型对不同产地咖啡豆样品的综合识别正确率达到95%.试验结果表明,太赫兹作为新型的检测手段结合模式识别方法可用于咖啡豆的产地鉴别.该文为一类在太赫兹波段下没有明显特征吸收峰的农产品/食品安全检测和产地追溯研究提供了一种快速、准确的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟	合肥学院机器视觉与智能控制实验室	39	308	9.0	16.0
5	刘长虹	合肥工业大学食品科学与工程学院	9	42	4.0	6.0
6	胡晓华	合肥工业大学计算机与信息学院	1	6	1.0	1.0
7	钱赟惠	合肥工业大学食品科学与工程学院	1	6	1.0	1.0