DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

作者：吴习宇; 祝诗平^*; 王谦; 龙英凯; 徐丹; 唐超

来源：光谱学与光谱分析, 2018, 38(08): 2369-2373.

• 花椒粉
• 近红外光谱
• 主成分分析
• 判别偏最小二乘法
• 支持向量机
• 掺假

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为154 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其8002 500nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 0002 200nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。

• 单位
  西南大学; 国网重庆市电力公司电力科学研究院