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人们生活水平的稳步提高,国民对食用油的需求量也日益增多。一些不法分子投机取巧,将劣质的低价食用油掺入高质的食用油中,鱼目混珠,以假乱真,以此手段来谋取暴利。鉴于食用油市场良莠不齐,传统的理化检测方法不仅需要具有专业知识的人员进行操作,同时检测时间较长、检测过程复杂,因此亟需探索一种可以用于食用油品质的快速检测鉴别技术方法。本文以激光近红外光谱技术为基础,以核桃油为研究对象,展开对核桃油掺伪鉴别问题的研究,建立核桃油二元掺伪定性鉴别与定量预测模型、核桃油三元掺伪定性鉴别与定量预测模型以及核桃油亚油酸含量定量预测模型。主要内容如下:(1)研究探索核桃油二元掺伪定性鉴别与定量预测的技术方法,建立核桃油二元掺伪定性鉴别与定量预测模型。分别采用多元散射校正算法(MSC)和标准正态变换与去趋势联用技术(SNV-DT)两种预处理方法,结合连续投影算法(SPA)和竞争自适应法与偏最小二乘法联用(CARS-PLS)两种特征波长提取方法,通过遗传算法(GA)和交叉验证法(CV)两种参数寻优算法寻优,应用支持向量机(SVM)建立多种核桃油二元掺伪定性鉴别(SVC)与定量预测(SVR)模型,研究寻找最优核桃油二元掺伪真实性定性鉴别和定量预测模型的建模技术路线与方法。实验研究结果表明,核桃油二元掺伪真实性定性鉴别MSC-SPA-SVC模型预测性能最佳,能够实现核桃油二元掺伪定性鉴别;核桃油二元掺伪定量预测MSC-CARS-PLS-SVR模型预测集相关系数R高达97.1715%,表明该模型能较好的实现核桃油二元掺伪定量预测功能。(2)研究探索核桃油三元掺伪定性鉴别与定量预测的技术方法,建立核桃油三元掺伪定性鉴别与定量预测模型。分别采用SNV-DT和MSC两种预处理方法,SPA、CARS-PLS和联合区间偏最小二乘(SiPLS)三种特征波长提取方法,GA、PSO和交叉验证K-CV三种参数寻优算法,结合支持向量机建立多种核桃油三元掺伪定性鉴别与定量预测模型,研究确定最优核桃油三元掺伪真实性定性鉴别和定量预测模型的建模技术路线与方法。实验研究结果表明,核桃油三元掺伪真实性鉴别SNV-DT-SPA-SVC模型准确率最高可达99.6667%,核桃油三元掺伪定量预测MSC-SPA-PSO-SVR模型预测效果最优,泛化能力强。(3)研究探索核桃油特征成分亚油酸定量预测方法。分别采用MSC与SNV-DT两种预处理方法,结合SPA、CARS-PLS和BiPLS三种不同的特征波长提取算法,通过GA、PSO及K-CV三种参数优化算法寻优,建立十种核桃油特征成分亚油酸定量预测模型。实验研究结果表明,数据处理的方式方法不同,导致模型预测性能产生差异,其中MSC-SPA-GA-SVR模型校正集相关系数R为95.7665%,预测集相关系数R为96.7219%,相关系数均在95%以上。通过分析比较十种模型建模的数据处理方法的差异,找寻到实现核桃油特征成分亚油酸定量预测的最优模型。