基于太赫兹时域光谱的大米品种识别研究

作者：王倩; 葛宏义^*; 蒋玉英; 张元; 秦一菲

来源：食品工业科技, 2022, 43(23): 19-25.

DOI：10.13386/j.issn1002-0306.2021120292

• 太赫兹时域光谱
• 大米品种
• 标准差
• 区间偏最小二乘
• 决策树

为实现大米品种的准确鉴别，提出一种基于太赫兹时域光谱（Terahertz Time-Domain Spectroscopy, THzTDS）技术的大米品种识别方法。利用标准差（Standard Deviation, SD）和区间偏最小二乘（Interval Partial Least Square, iPLS）选取0.53～1.21 THz波段的吸收光谱信息作为分类模型的输入数据，再采用决策树模型（Decision Tree, DT）对四种大米吸收光谱进行分类识别，并在模型训练过程中结合网格搜索算法寻找模型最优参数。为增加实验对比度，分别使用逻辑回归模型和支持向量机模型进行对比实验，其模型分类准确率分别为80.75%和88.75%。实验结果表明，太赫兹时域光谱技术结合SD、iPLS和DT方法可以实现大米品种的准确识别，准确率可达95%，为农产品品种识别提供了一种新的鉴别方法。

• 单位
  河南工业大学