高光谱成像的冰鲜与冻融三文鱼鉴别研究

三文鱼是一种营养丰富且味道鲜美的海水鱼种,近年来,我国三文鱼消费市场需求旺盛,进口量不断增加,而进口方式主要包括冰鲜和冷冻两种。相比于冷冻三文鱼,冰鲜三文鱼能更好的保留其优良品质,但同时成本更高,售价更贵。因此存在部分不法商贩将冷冻三文鱼解冻后作为冰鲜三文鱼售卖,以此谋取更多利润。这种欺诈行为不仅严重损害了消费者的利益,也不利于我国三文鱼消费市场的健康发展。为建立一种快速、无损的三文鱼品质检测方法,以冰鲜和冻融三文鱼为研究对象,对冰鲜和冻融三文鱼的高光谱光谱差异和图像差异进行了分析,并结合化学计量学方法对冰鲜和冻融三文鱼进行快速鉴别。三文鱼在冷冻运输过程中,受冷链条件等因素的影响,可能存在多次冻融的情况。因此为提高检测方法的通用性,制备不同冻融次数的三文鱼作为冻融组。首先通过高光谱成像系统采集样本的高光谱图像数据。然后利用ENVI 4.5软件提取样本高光谱图像中感兴趣区域(ROI)的平均光谱,同时利用灰度共生矩阵法(GLCM)对前三个主成分图像的纹理信息进行提取。原始光谱信息经过多元散射校正(MSC)等方法预处理后,利用主成分分析法(PCA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和CARS-SPA对光谱进行降维和变量筛选。最后基于光谱信息、图像信息以及融合光谱-图像信息分别结合反向传播神经网络(BPANN)、线性判别分析(LDA)、极限学习机(ELM)和随机森林(RF)建立冰鲜与冻融三文鱼鉴别模型。结果显示基于MSC预处理光谱的CARS-ELM模型对冰鲜与冻融三文鱼识别效果最佳,其校正集和预测集的识别率分别为100.00%和95.00%。此外,在对三文鱼的冻融次数鉴别研究中,基于MSC预处理光谱建立的CARS-ELM模型对三文鱼冻融次数识别效果最佳,其校正集和预测集的识别率分别为97.50%和91.67%。研究结果表明,基于高光谱成像技术能够对冰鲜与冻融三文鱼进行快速鉴别。     

应用高光谱图像检测鱼肉挥发性盐基总氮含量研究

鱼类产品的新鲜程度研究一直是重要的课题,其中挥发性盐基总氮（TVB-N）是一项重要指标,该指标已列入我国食品卫生标准, 一般在低温条件下, 鱼类挥发性盐基氮的量达到30 mg/100 g时,即认为是肉质变质的标志。传统的物理检测方法不能够实现定量检测,化学检测法则耗时长,且需要专业人员进行破坏式检测。为了克服传统光谱检测技术无法检测分析外部空间属性的缺点,该实验采用波长范围在900～1 700 nm高光谱成像结合化学计量法实现了三文鱼的TVB-N含量检测。首先对从市场买的新鲜三文鱼按照背面和反面（腹部）进行分割处理,背面和反面（腹部）再10等分,每条三文鱼制作成20个样本,一共100个样本,其中75个样本用于校正集,25个样本用于预测集。然后用高光谱成像系统采集三文鱼鱼样本的光谱数据,再通过蒸馏法测定三文鱼TVB-N的含量,并建立其理化值样本,然后分别采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）和偏最小二乘（PLS）模型对100个样本光谱全波长数据进行三文鱼TVB-N建模分析。LS-SVM模型和PLS模型预测决定系数(R2)分别为0.918和0.907,预测均方根误差(RMSEP)分别为2.312%和2.751%。为了进一步提高运算效率和优化模型,对全谱数据利用连续投影算法（SPA）提取到8个特征波长（956,1 013,1 152,1 210,1 286,1 301,1 397和1 464 nm）,基于8个特征波长分别建立SPA-LS-SVM和SPA-PLS模型,模型预测决定系数(R2)分别为0.903和0.901,RMSEP分别为2.761%和2.801%,SPA-LS-SVM模型的结果优于SPA-PLS。最后SPA-LS-SVM模型因其可靠性和有效性而被选择为最适合TVB-N预测模型,基于图像处理编程技术将高光谱图像中的每个像素转换成相应的TVB-N值并以不同颜色表示,实现了三文鱼肉TVB-N含量的可视化,可以很形象的表达三文鱼的TVB-N的含量分布情况。实验说明,可利用高光谱成像技术预测三文鱼的TVB-N含量预测,这为水产品的自动加工和分类奠定了基础,渔业可以从高光谱技术中获益。     

红外光谱技术的三文鱼肉假冒鉴别

国内三文鱼市场鱼龙混杂,假冒问题严重,但鉴别方法有限。采用红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)研究了黑龙江大马哈鱼、淡水虹鳟、智利太平洋鲑三种鱼肉对挪威三文鱼的冒充问题。采用FITR光谱仪和KBr压片法采集四种肉类的原始光谱,并对原始光谱分别进行多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay平滑、一阶导数(first derivative)、标准正则变换(SNV)、峰面积归一化(peak area normalization)五种预处理来消除噪声等干扰因素并确定最佳预处理方法。为建立PLS-DA鉴别模型,将四种鱼肉的光谱分别赋予-3,-1,1和3四个参考分值,建模后通过预测检测集鱼肉得分来检验模型准确性。结果表明：采用峰面积归一化法时,PLS-DA检测模型的效果最好,校正集和交叉验证集的决定系数分别为0.97和0.95。RMSEC和RMSECV分别为0.37和0.52。该模型能显著区分四种鱼肉、检测集的预测分值分别聚集在各自的参考分值附近,在阈值为±1的判别条件下预测准确度为96%。同时采用马氏距离法进一步对四种鱼肉的光谱进行分析,发现相互之间差异明显,其中挪威三文鱼与其品种差别最大的淡水虹鳟距离最大,与其比较接近的智利太平洋鲑的距离最小,红外光谱信息能够反映不同鱼肉的品种、生活环境等差异。因此,采用红外光谱技术结合PLS-DA法能够准确的鉴别出其他鱼肉对挪威三文鱼的冒充问题,同时对其他肉类检测有一定借鉴意义。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用近红外光谱技术评价冰鲜大黄鱼新鲜度的研究

水产品的新鲜程度是评价其品质优劣的重要指标,传统的评价方法费时、费力,无法满足实际的需求。本实验采用近红外光谱分析技术(NIRS)对冰鲜大黄鱼(Pseudosciaena crocea)不同贮藏时间下的新鲜度进行评价,以挥发性盐基氮(TVB-N)作为新鲜度的评价指标,比较了不同预处理方法单独或联合使用、不同建模方法以及不同波数范围所建模型定标集与验证集的相关系数与标准偏差,构建了最优市售冰鲜大黄鱼TVB-N定量模型,以期快速预测其新鲜度。研究表明,使用趋近归一化结合一阶导数(Ncl+Db1)和单位长度归一化结合一阶导数(Nle+Db1)作为光谱预处理方法,偏最小二乘法(PLS)作为建模方法以及选择波数范围5 000~7 144cm~(-1)7 404~10 000 cm~(-1)时可以达到最佳建模效果,其定标集相关系数为0.992,校正标准偏差(SEC)为1.045,验证集相关系数为0.999,预测标准偏差(SEP)为0.990。本试验尝试将多种光谱预处理方法结合起来使用并对波数范围进行了筛选,得到的模型效果良好,在大黄鱼新鲜度检测及品质评价方面具有较好的市场应用前景。     

高光谱成像技术鉴别鱼新鲜度

采用高光谱成像技术对鱼新鲜度进行检测研究。首先,提取鱼样本感兴趣区域(region of interest, ROI)光谱,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS),连续投影算法(SPA)和遗传算法(GA)提取特征波长,三种算法分别得到57,31和66个特征变量,采用最小二乘支持向量机和SIMCA作为分类模型,将57,31和66个特征变量作为LS-SVM和SIMCA模型的输入变量建立分类模型,基于SPA-LS-SVM和CARS-LS-SVM模型预测集识别率分别达到了98%和96%,而采用SIMCA建立的模型取得了较差的预测结果,GA-SIMCA, SPA-SIMCA和CARS-SIMCA模型预测集识别率都只是达到了52%。结果表明,LS-SVM作为分类模型优于SIMCA模型,SPA和CARS选择的特征波长,不但可以简化模型,还可以提高模型的预测精度,采用高光谱成像技术可以有效检测鱼的新鲜度,并能准确检测出鱼不同冻融次数和冷冻时间。     

高光谱成像技术的三文鱼多品质指标的预测与分布可视化研究

采用颜色、剪切力和K值评价冰鲜与冻融三文鱼的品质,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对三个品质指标进行预测,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。准备不同冻融次数三文鱼样本,进行高光谱数据采集和品质指标真实值的测定。采用六种预处理方法减少光谱数据中暗电流以及噪声的干扰,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、区间变量迭代空间收缩法(iVISSA), iVISSA-CARS筛选出与待测指标相关的变量,通过比较三种波长选择算法筛选的特征变量所建偏最小二乘(PLS)模型的预测结果,优选出三个品质指标最佳的变量选择方法。结果表明1st Der-CARS-PLS模型对颜色中的a*预测效果最好,筛选出的51个变量建立模型的R_c和R_p分别为0.931 6和0.929 7,RMSECV和RMSEP分别为0.716和0.735;2nd Der-CARS-PLS模型对剪切力的预测效果最好,筛选出的61个特征变量建立模型的R_c和R_p分别为0.892 1和0.887 3,RMSECV和RMSEP分别为0.67 N和0.80 N;模型N-CARS-PLS取得了K值最好的预测效果,筛选出的51个特征变量所建模型的R_c,R_p,RMSECV和RMSEP分别为0.951 4, 0.950 0, 1.33, 1.53。说明CARS变量筛选方法能够有效提取与特征指标相关的变量,提高模型的预测性能。除此之外,特征变量筛选联合算法iVISSA-CARS-PLS对三个指标的预测也取得了较好的结果,对三个指标测试集的R_p分别为CARS-PLS预测模型的97.48%,97.02%,98.98%,而所用变量数仅为CARS-PLS的60.78%,62.29%,60.78%,说明变量筛选组合算法极大的减少了建立模型所用的数据量。三个指标的CARS-PLS以及iVISSA-CARS-PLS模型取得的预测效果均高于iVISSA-PLS,说明对于三文鱼三个品质指标的预测,CARS波长点筛选策略优于iVISSA波段选择策略。将优选出来的PLS模型分别用于构建三个品质指标的可视化分布图,清楚的展示了不同冻融次数三个品质指标的大小以及空间分布。因此,高光谱成像技术结合化学计量学方法可以较好的表征三文鱼的品质指标,为三文鱼多品质指标的同时快速检测提供了部分理论参考。     

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

基于优选波长的多光谱检测系统快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

挥发性盐基氮(TVB-N)含量是评价猪肉新鲜度的重要理化指标。为了实现快速、无损检测猪肉的新鲜度,优选出与猪肉中TVB-N含量相关的特征波长,将包含特征波长的发光二极管(LED)光源用于多光谱检测系统,测定了猪肉中TVB-N的含量。首先利用可见-近红外(VIS-NIR)高光谱系统对猪肉进行检测,获取高光谱反射率数据,并采用一阶导数(FD)法、标准正态变量变换(SNV)以及其他预处理方法建立猪肉中TVB-N含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型;然后分别利用逐步回归算法(SWA)、连续投影算法(SPA)、基因遗传算法(GA)筛选出与TVB-N含量相关的特征波长,利用筛选出的特征波长分别建立PLSR模型与多元线性回归(MLR)模型,比较模型结果后进一步优选特征波长;最后,将含有特征波长的LED光源用于多光谱检测系统,并建立PLSR模型与MLR模型,从而完成对猪肉中TVB-N含量的测定。实验结果表明:利用SWA、SPA、GA这3种算法筛选出的特征波长能够很好地反映全光谱的信息,建立的模型效果较好,变量数大大减少;包含优选特征波长的LED光源在多光谱检测系统中能很好地检测猪肉中的TVB-N含量;MLR模型结果好于PLSR模型结果,MLR模型的校正集相关系数和校正集均方根误差分别为0.9050和3.63×10-5,预测集相关系数和预测集均方根误差分别为0.9040和3.81×10-5。     

PCA和SPA的近红外光谱识别白菜种子品种研究

为了实现对不同品种白菜种子的快速无损鉴别,应用近红外光谱技术获取白菜种子的光谱反射率,首先采用变量标准化校正和多元散射校正对原始光谱进行预处理;其次,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到三种不同白菜种子的特征差异,并采用连续投影算法(SPA)选取特征波长;最后,分别基于全波段光谱、PCA分析得到的前3个主成分变量以及SPA算法选取的特征波长,建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别(PLS-DA)模型进行白菜种子不同品种的鉴别。从主成分PC1、PC2得分图中可以看出,主成分1和2对不同种类白菜种子具有很好的聚类作用。基于特征波长建立的PLS-DA和LS-SVM模型的判别结果优于基于主成分变量建立的模型,其中基于特征波长建立的LS-SVM模型识别效果最优,建模集和预测集的品种识别率均达到100%。结果表明,通过SPA算法选取的6个特征波长变量能够很好的反映光谱信息,提出的SPA算法结合LS-SVM预测模型能获得满意的分类结果,为白菜种子品种的识别提供了一种新方法。     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

Fast detection and identification of counterfeit antimalarial tablets by Raman spectroscopy

During the last decade there has been an apparent increase in the prevalence of counterfeit medicines in developing as well as developed countries. The pivotal antimalarial artesunate has been counterfeited on a large scale in SE Asia. In this work, the possibilities of Raman spectroscopy are explored as a fast and reliable screening method for the detection of counterfeit artesunate tablets. In this study, 50 ‘artesunate tablets’, purchased in SE Asia, were examined. This spectroscopic method was able to distinguish between genuine and counterfeit artesunate and to identify the composition of the counterfeit tablets. These contained no detectable levels of artesunate, but consisted mostly of starch, calcite (CaCO₃), and paracetamol (4‐acetamidophenol). In one particular case an admixture of rutile (TiO₂) and artesunate was detected. The results of the investigation by Raman spectroscopy were in agreement with those of colorimetric tests and of liquid chromatography‐mass spectrometry on the artesunate. Moreover, principal components analysis (PCA) was combined with hierarchical cluster analysis to establish an automated approach for the discrimination between different groups of counterfeits and genuine artesunate tablets. These results demonstrate that Raman spectroscopy combined with multivariate analysis is a promising and reliable methodology for the fast characterization of genuine and counterfeit artesunate antimalarial tablets. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

基于LS-SVM建模方法近红外光谱检测土壤速效N和速效K的研究

应用可见/短波近红外光谱(Vis/SW-NIRS)测量土壤速效氮(N)和速效钾(K)含量。光谱预处理包括标准正态变换(SNV),多元散射校正(MSC)和Savitzky Golay平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立校正模型。最小二乘支持向量机(LS-SVM)输入分别包括主成分分析得到的主成分(PCs)和PLSR建模得到的潜在变量(LVs)和由PLSR模型回归系数得到有效波长(EWs)。结果表明,三种输入的LS-SVM模型都优于PLS模型, 其中EWs-LS-SVM模型最佳,速效氮(N)的相关系数(R2)和预测均方误差RMSEP分别0.82和17.2,速效钾(K)为0.72和15.0。结果表明,利用可见光和短波近红外光谱(Vis/ SW-近红外光谱)(325～1 075 nm)的LS-SVM的结合,可以作为一个精确的土壤理化性质的测定方法。     

偏最小二乘法和THz-TDS在正品大黄鉴别中的应用

太赫兹技术的发展近年来受到广泛的关注并被应用于热点。中草药大黄的品质鉴定对于中药制剂的质量控制具有重要的意义。利用大黄的太赫兹时域光谱结合偏最小二乘法（PLS）模型对基于41个正品和非正品大黄的中草药鉴别模型进行了研究。首先采集大黄样品的太赫兹时域光谱（THz-TDS）信号,然后将化学计量学方法用于这些大黄样品太赫兹光谱的信号处理与建模,再建立基于太赫兹光谱的大黄品质鉴定的偏最小二乘模型方法。应用S-G一阶导数、去趋势、标准正态变换、自标度化、均值中心化等方法对原始时域谱预处理再与未经预处理的结果相比,偏最小二乘（PLS）模型的预测正确率从80%明显提高到90%。在模型建立和模型检验中,采用留一法（LOO）选取训练集和检验集样本。利用留一法交叉验证确定了PLS模型的最佳主因子数。结果表明,当采用均值中心化方法时,PLS模型的RMSECV和RMSEP的值均达到了最小,分别为0.076 6和0.169 0。研究结果表明,THz-TDS技术结合化学计量学方法能够快速、准确的对大黄的真伪进行鉴别,直接使用太赫兹时域光谱而不使用计算后的吸收谱有两个优点： （1）在分频测定和光谱信号处理时无需考虑样品的厚度;（2）使光谱信号处理过程得到简化。该技术也可以对其他中草药进行鉴别和质量控制。该法快速、简单、无污染、无需样品预处理,是一种有发展前景的中草药无损检测方法。     

最小二乘支持向量机的核桃露饮品中脂肪成分的定量分析

利用近红外光谱对核桃露中的重要指标脂肪含量进行定量分析,同时进行建模变量优化、建模方法比较以优选最佳模型。为消除散射对光谱造成的影响,采用标准正态变换（SNV）方法对数据进行预处理,采用遗传算法（GA）结合向后间隔偏最小二乘法（BiPLS）优选的特征波长分别作为偏最小二乘法（PLS）及最小二乘支持向量机（LS-SVM）的输入变量,建立核桃露中脂肪含量的近红外定量模型,采用决定系数（R2）、预测标准偏差（RMSEP）以及性能偏差比（RPD）对各模型进行评价,探究光谱波段选择方法对于核桃露中脂肪指标模型构建的影响,同时确定最佳建模方法。结果表明：进行变量筛选能够对模型起到优化作用,BiPLS及GA-BiPLS方法分别选择了150及30个变量点,占全光谱的10%及2%,对应了核桃露样品中脂肪成分的特征吸收峰,使得PLS模型的RMSEP值从0.049分别下降到0.043和0.040,同时模型的相关系数R2从0.964提高到0.973及0.974,性能偏差比RPD从4.88增长到5.62及6.00,主成分数也有不同程度的减少,降低模型复杂程度的同时提高了模型准确性。相比于PLS模型,核桃露脂肪指标的LS-SVM模型的R2,RMSEP及RPD值均表现出了更好的效果,分别达到0.986,0.036及6.52。说明基于最小二乘支持向量机建立的分析模型有较高的准确度及稳定性,可能是由于PLS作为一种经典的线性建模方法,在建立模型的过程中忽略了样品数据集中的非线性因素,而核桃露样品光谱测量过程中噪声、背景等因素的干扰,以及各指标成分间的相互影响,使得脂肪含量与近红外光谱信息间存在复杂非线性的变化关系,LS-SVM方法能够更为有效地对其进行描述,增强了光谱变量与指标浓度间的相关性,使得建立的模型有着更好的准确度以及普适性,说明了在实际生产中,LS-SVM方法具备优良的可行性,体现了其在核桃露饮品品质分析方面的巨大潜力。基于最小二乘支持向量机方法所建立的核桃露脂肪含量的定量分析模型,具有准确、稳定的特点,能够为核桃露生产的质量监控提供技术借鉴,同时为饮品品质的分析方法研究提供了新的思路。