| 摘 要： | 绒柄牛肝菌(Boletus tomentipes Earle)是一种健康食品,受广大消费者的青睐,其子实体营养物质积累量受生长环境(海拔、气候等)影响,不同产地间营养物质含量差异显著,为去劣存优,急需建立一种准确、快速、廉价的产地鉴别技术。采用数据融合策略结合随机森林算法(RF)对绒柄牛肝菌的产地进行鉴别,比较了多种特征值提取方法对RF模型分类效果的影响。扫描来自4个产地(北亚热带、北温带、南亚热带、中亚热带)87个样品不同部位的傅里叶变换近红外光谱和傅里叶变换中红外光谱,分析其光谱特征。通过Kennard-Stone算法将所有样品划分为2/3的训练集(58)和1/3的验证集(29),基于4种红外光谱(近红外的菌柄(N-b)、近红外的菌盖(N-g)、中红外的菌柄(M-b)、中红外的菌盖(M-g))与三种数据融合策略(低级融合、中级融合、高级融合)的数据,结合RF建立产地鉴别模型,比较了不同方法提取的特征值(投影重要性指标值、 Boruta、潜在变量)对模型分类效果的影响。其中,根据袋外错误率(oob)选择最优ntree和mtry;以特异性、灵敏度、训练集正确率和验证集正确率评价模型分类性能,综合多种评价指标,找出绒柄牛肝菌产地鉴别的最佳方法。结果表明:(1)近红外和中红外光谱均能反映不同产地绒柄牛肝菌间存在的细微差异。(2)单一光谱结合RF建立判别模型效果不理想。(3)三种融合策略均可提高绒柄牛肝菌的产地鉴定效果,产地鉴别效果优劣依次为高级融合、中级融合、低级融合。通过扫描绒柄牛肝菌近红外和中红外光谱,采用基于特征值LV的高级融合策略,结合RF建立不同产地绒柄牛肝菌鉴别模型,有高验证集正确率(99.6%),高灵敏度(0.969),高特异性(0.986),实现了绒柄牛肝菌产地的准确、快速、廉价鉴别,可以作为绒柄牛肝菌产地溯源的一种可靠方法。
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