基于连续投影算法的食用油激光诱导荧光光谱特征波长筛选

• 作者: 周孟然 余道洋 胡锋 卞凯 来文豪 孙磊 闫鹏程
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 激光诱导荧光 特征波长 连续投影算法 概率神经网络 食用油
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 物理与材料科学
• 页码范围: 46-53
• 页数: 8页
• 分类号: O657.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2021.02.007

摘要

针对目前质量监督领域中难以快速准确地识别食用油种类的问题,提出了一种激光诱导荧光技术结合连续投影算法的食用油光谱识别方法.实验搭建激光诱导荧光系统采集了5种食用植物油共计500组荧光光谱数据.首先,通过实验对比选择Savitzky-Golay卷积平滑算法对荧光光谱进行预处理;然后使用连续投影算法筛选特征波长;最后,将筛选出的特征波长送入建立的概率神经网络模型中进行训练和测试,并通过不同时间采集的油样组成独立验证集进行再次验证.结果表明:通过特征波长筛选,从全光谱2 048个波长中优选出11个,减少了冗余信息,波长数缩减为原来的0.54％.并且在概率神经网络模型中的训练样本准确率和测试样本准确率分别达到1 00％和95％,效果好于径向基函数神经网络和BP(Back Propagation)神经网络.在独立验证集的预测准确率也达到了91％.因此,将连续投影算法用于食用油激光诱导荧光光谱特征波长筛选并结合概率神经网络模型可以实现食用油的快速准确分类且具备通用性,并为进一步设计专用的在线式食用油种类识别仪提供了理论依据.