中红外光谱和支持向量机的梅花鹿角帽粉假冒与掺假识别模型

梅花鹿角帽具有较高的药用和经济价值,因其质地坚硬,故一般选择打成粉末使用。消费者很难从外观上去判别梅花鹿角帽粉是否为正品,导致其假冒与掺假事件层出不穷。因此,提出利用中红外光谱（FTIR）结合机器学习探索一种识别梅花鹿角帽粉假冒与掺假的方法,以解决用马鹿角帽粉、梅花鹿骨粉假冒梅花鹿角帽粉和牛骨粉掺假梅花鹿角帽粉的问题。从黑龙江、吉林、辽宁3省共5个地区采集梅花鹿角帽、马鹿角帽、梅花鹿骨各120份,共360份样品;牛骨采购于长春市南关区农贸市场,使用牛骨粉掺假梅花鹿角帽粉,掺假比例分别为5%,10%,20%,30%,40%,50%,每种比例各20份,共120份。采集样品中红外光谱数据,多元散射校正（MSC）对光谱进行预处理,经K-S法抽样,按3∶1的比例划分训练集和测试集后,对光谱数据进行归一化（normalization）和主成分（PCA）分析降维处理。根据主成分个数累积贡献率≥85%,主成分特征值≥1原则,选择前7个主成分构成降维后的光谱数据;分别将全光谱（FS）数据与PCA降维后的光谱数据作为模型输入,建立支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)识别模型。结果表明,梅花鹿角帽粉正品与假冒伪品、掺假次品的波谱在波段1 300～1 800和2 800～3 600 cm-1处存在差异,尤其是掺假比例≥10%以上的梅花鹿角帽粉与纯梅花鹿角帽粉差异明显。在识别梅花鹿角帽粉假冒与掺假模型中,FS-SVM,PCA-SVM,FS-RF模型均有很好的识别效果,其训练集与测试集识别率均为100%,其他模型识别率均低于98%。从简化模型的角度上比较,FS-SVM,FS-RF建模时间分别为4 859.36和1 818.96 s,而PCA-SVM建模时间仅为19.91 s。因此,PCA-SVM在6种识别模型中整体效果最佳。研究表明,中红外光谱结合支持向量机建模可以作为一种快速、准确、无损鉴别梅花鹿角帽粉假冒与掺假的有效识别方法。