基于反射光谱的茶油掺伪量快速预测及特征波长特性研究

作者：刘强; 龚中良; 李大鹏^*; 文韬; 汪志强; 管金伟; 郑文峰

来源：中国油脂, 2023, 1-12.

DOI：10.19902/j.cnki.zgyz.1003-7969.220800

• 茶油
• 紫外-可见-近红外光谱
• 反射率
• BOOS-SVM
• 特征波长特性

为了探索紫外-可见-近红外反射光谱鉴别茶油掺伪的潜力，按照不同掺伪比例制备了244份大豆油、菜籽油、花生油、玉米油掺伪茶油的样本，以自主搭建的试验平台采集所制备样本在200～1100nm范围内的反射光谱。将原始光谱进行SG-连续小波变换(CWT)预处理后，利用Kennard-Stone(K-S)算法以2:1的比例将样本划分成校正集和预测集。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、自主软收缩算法(BOSS)、迭代变量子集优化算法(IVSO)进行特征波长选择，分别建立基于支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)、随机森林(RF)的茶油掺伪含量快速鉴别模型。研究结果表明，原始光谱经过SG-连续小波变换(CWT(分解尺度25，L5))预处理和BOOS特征波长筛选后，建立了能够鉴别掺伪量1%及以上的支持向量机(SVM)模型，该模型在十折交叉验证和网格搜索法下得到了最佳惩罚因子c(5.2780)和核函数γ(0.1088)，其 RP2、RMSEP、MAEP分别为0.9985、0.0134、0.0102。同时通过提取特征波长特性分析得到特征波长聚集程度和陡度对模型预测结果存在一定影响。该研究为研发基于反射光谱的茶油掺伪含量快速鉴别装置奠定了基础。

• 单位
  机电工程学院; 中南林业科技大学