基于近红外特征变量筛选对火麻油掺杂的快速检测

• 作者: 付才力 吕靓 李颖 汪少芸 王武 陈元胜
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外 特征变量 最小二乘支持向量机 连续投影法 竞争自适应重加权采样算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 574-579
• 页数: 6页
• 分类号: O657.3|TP216
• 字数: 3575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.17166

摘要

利用近红外光谱技术对掺杂了大豆油、花生油、葵花籽油和玉米油的火麻油进行鉴定,结合偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立定量分析,并利用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样算法(CARS)提取特征变量.结果表明:LS-SVM回归模型的准确度优于PLS模型,其预测相关系数R2p分别达到0.950 4、0.905 8、0.857 4和0.767 3;SPA和CARS是两种有效的特征变量选择算法,能够提高模型的准确性,并且CARS效果优于SPA;其中,LS-SVM-CARS模型的R2p分别达到0.982 1、0.907 5、0.958 7和0.924 9.因此,在油脂掺杂快速检测中,LS-SVM-CARS是一个准确度高、变量数少、传递性较强的定量分析模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪少芸	福州大学生物科学与工程学院	117	645	14.0	18.0
2	王武	福州大学电气工程与自动化学院	113	701	15.0	22.0
4	李颖	福州大学生物科学与工程学院	7	24	2.0	4.0
5	陈元胜	福州大学生物科学与工程学院	2	9	2.0	2.0
6	吕靓	福州大学生物科学与工程学院	1	2	1.0	1.0
9	付才力	福州大学生物科学与工程学院	9	49	5.0	6.0