光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2012年
6期
1554-1558
,共5页
章颖强%董伟%张冰%王晓萍
章穎彊%董偉%張冰%王曉萍
장영강%동위%장빙%왕효평
拉曼光谱%最小二乘支持向量机%橄榄油掺伪%多重迭代优化
拉曼光譜%最小二乘支持嚮量機%橄欖油摻偽%多重迭代優化
랍만광보%최소이승지지향량궤%감람유참위%다중질대우화
为实现橄榄油中掺伪油类型的识别和掺伪量预测,对掺入葵花籽油、大豆油、玉米油的橄榄油共117个样品进行拉曼光谱检测,并用基于多重迭代优化的最小二乘支持向量机模型对掺入油的类型进行识别,综合识别率为97％.同时分别采用最小二乘支持向量机、人工神经网络模型、偏最小二乘回归建立橄榄油中葵花籽油、大豆油、玉米油含量的拉曼光谱定标模型,结果显示最小二乘支持向量机具有最优的预测效果,其预测均方根误差(RMSEP)在0.0074～0.0142之间.拉曼光谱结合最小二乘支持向量机可为橄榄油掺伪检测提供一种精确、快速、简便、无损的方法.
為實現橄欖油中摻偽油類型的識彆和摻偽量預測,對摻入葵花籽油、大豆油、玉米油的橄欖油共117箇樣品進行拉曼光譜檢測,併用基于多重迭代優化的最小二乘支持嚮量機模型對摻入油的類型進行識彆,綜閤識彆率為97％.同時分彆採用最小二乘支持嚮量機、人工神經網絡模型、偏最小二乘迴歸建立橄欖油中葵花籽油、大豆油、玉米油含量的拉曼光譜定標模型,結果顯示最小二乘支持嚮量機具有最優的預測效果,其預測均方根誤差(RMSEP)在0.0074～0.0142之間.拉曼光譜結閤最小二乘支持嚮量機可為橄欖油摻偽檢測提供一種精確、快速、簡便、無損的方法.
위실현감람유중참위유류형적식별화참위량예측,대참입규화자유、대두유、옥미유적감람유공117개양품진행랍만광보검측,병용기우다중질대우화적최소이승지지향량궤모형대참입유적류형진행식별,종합식별솔위97％.동시분별채용최소이승지지향량궤、인공신경망락모형、편최소이승회귀건립감람유중규화자유、대두유、옥미유함량적랍만광보정표모형,결과현시최소이승지지향량궤구유최우적예측효과,기예측균방근오차(RMSEP)재0.0074～0.0142지간.랍만광보결합최소이승지지향량궤가위감람유참위검측제공일충정학、쾌속、간편、무손적방법.
