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摘要
白菜叶片表面超标的农药残留会对人体健康造成危害。该研究设计了一种鉴别系统来对白菜叶片表面高效氯氟氰菊酯残留进行定性分析。为更有效提取白菜中红外光谱（MIR）数据中的鉴别信息，该研究将模糊集理论引入到非相关鉴别向量分析（UDV）中，提出了模糊非相关鉴别向量分析（FUDV）。在该鉴别系统中，Cary630FTIR光谱仪被用于采集四种具有不同浓度高效氯氟氰菊酯含量的白菜叶片的MIR数据。再利用标准正态变量变换（SNV）和最小二乘平滑滤波算法（SG）对MIR数据进行预处理。然后利用主成分分析（PCA）对MIR数据进行降维。接着利用UDV、FUDV及其他鉴别分析算法对MIR数据进行特征提取。最后，利用K近邻分类器（KNN）判定数据类别。试验结果表明，当FUDV作为系统特征提取算法时，该鉴别系统最大分类精度能够达到100%。该结果表明，利用FUDV结合MIR能够有效鉴别白菜叶片表面高效氯氟氰菊酯残留。
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