基于高光谱特征选择的霉变玉米黄曲霉毒素B1的检测方法

• 作者: 于慧春 戴松松 殷勇
• 来源期刊: 核农学报
• 关键词: 黄曲霉毒素B1 特征波长 fisher判别分析 偏最小二乘回归 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 农村品辐照研究·食品科学
• 页码范围: 305-312
• 页数: 8页
• 字数: 5075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11869/j.issn.100-8551.2019.02.0305

摘要

为研究高光谱技术检测霉变玉米中黄曲霉毒素B1含量的可行性,选择5种不同霉变程度的玉米为试验材料,利用高光谱图像采集系统获得了250个霉变玉米样本的高光谱数据,并进行多元散射校正(MSC)预处理;运用偏最小二乘回归(PLSR)系数来选择特征波长,筛选出7个特征波长,然后利用Fisher判别分析(FDA)分别对全波长和特征波长下霉变玉米进行鉴别分析.结果 表明,5组样本在全光谱波段下的FDA鉴别正确率在85％ ～ 88％之间,而在特征光谱下的FDA鉴别正确率均在98％以上,说明特征波长能较好地表征不同霉变等级的玉米.神经网络模型优于PLSR模型,其预测集相关系数和均方根误差分别为0.999 9、0.180 9.因此,可认为利用高光谱技术来检测不同霉变程度玉米中的黄曲霉毒素B1含量是可行的.本研究结果为高光谱鉴别其他农产品提供了重要参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于慧春	河南科技大学食品与生物工程学院	55	485	12.0	20.0
2	殷勇	河南科技大学食品与生物工程学院	62	589	15.0	21.0
3	戴松松	河南科技大学食品与生物工程学院	2	6	2.0	2.0