【摘 要】
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粮食质量安全关系国家粮食安全。粮食的重金属污染给粮食质量安全带来严重危害,提升粮食中重金属污染检测水平至关重要。传统小麦重金属污染物检测方法费时、费力、专业性强,难以满足快速检测的需求。因此,研究和发展快速、高效的检测方法是关键。本文提出使用THz光谱技术对小麦重金属污染物进行检测,在SVM方法的基础上,建立基于DSVM的分类识别模型,实现小麦重金属污染物的快速有效鉴别。本文主要研究内容如下:（1
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粮食质量安全关系国家粮食安全。粮食的重金属污染给粮食质量安全带来严重危害,提升粮食中重金属污染检测水平至关重要。传统小麦重金属污染物检测方法费时、费力、专业性强,难以满足快速检测的需求。因此,研究和发展快速、高效的检测方法是关键。本文提出使用THz光谱技术对小麦重金属污染物进行检测,在SVM方法的基础上,建立基于DSVM的分类识别模型,实现小麦重金属污染物的快速有效鉴别。本文主要研究内容如下:（1）以砷、铅、汞、铬、镉五种小麦重金属污染物及正常小麦为研究对象,制备并获取样品THz时域光谱数据,计算得到频域、吸收系数和折射率光谱。分析不同类型样品的THz光学特性,针对THz时域光谱中噪声比较严重的问题,引入复合评价指标（T）筛选最优的小波参数组合对THz光谱进行去噪处理。通过去噪后THz光谱分析验证了 T值越小,去噪效果越好。根据最小T值筛选出采用sym8小波基4层分解时最优,在去除噪声的同时能够保留有效的光谱信息。（2）不同类型样品的光谱存在一定的差异性,结合SVM算法构建小麦重金属污染物的分类识别模型。通过网格搜索算法对核函数及相应的参数进行寻优,采用线性核函数且惩罚参数为4时,所构建的模型结果最优,准确率达到了 78.9%,优于LDA和kNN的分类结果。验证了 SVM对小麦重金属污染物分类的有效性,且折射率光谱比吸收系数光谱更适合用于小麦重金属污染物的分类识别。（3）为进一步提高分类精度,将深度学习网络结构引入到SVM中构建DSVM模型。根据1-4层隐藏层的准确率和训练时间的关系,隐藏层网络为三层时模型性能最优,并且使用反向传播算法对DSVM的整个网络进行优化,能够进一步提高模型的性能。相较于DNN和SVM等模型,DSVM优化后的模型分类准确率最高,为90.3%。实现了小样本光谱数据深层特征的挖掘和增强,提高了小麦重金属污染物分类准确率。
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