本文主要研究内容
作者黄富荣,宋晗,郭鎏,杨心浩,李立群,赵红霞,杨懋勋（2019）在《近红外光谱结合化学计量学的常见中国蜂蜜掺杂糖浆鉴别》一文中研究指出：目前我国蜂蜜市场掺假现象严重,研究一种快速、准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。采用近红外光谱(NIR)结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假(掺杂常见糖浆)蜂蜜进行建模识别,并比较偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)及支持向量机(SVM)对糖浆掺假蜂蜜鉴别模型的影响。首先,采集来自中国10个省份、 20种常见蜂蜜的112个天然纯蜂蜜样品,以及6种常见糖浆样品按不同糖浆含量(10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%)配制的112个掺假蜂蜜样品,共计224个样品;通过近红外光仪器扫描获得所有样品的近红外光谱数据(波长范围400～2 500 nm);然后,分别采用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNVT)四种方式对原始光谱进行预处理;再结合PLS-DA和SVM建立天然蜂蜜和糖浆掺假蜂蜜的鉴别模型,比较不同预处理方法对两种不同建模算法建立的蜂蜜掺假鉴别模型效果。其中SVM算法的惩罚参数c和核函数参数g通过网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)三种寻优算法进行优化。分析结果表明:光谱数据进行预处理后所建立的模型准确率均有明显提升,而对于SVM模型,惩罚参数c和核函数参数g对模型准确率的提升效果要比光谱预处理带来的提升效果更明显。在PLS-DA算法中,经FD光谱预处理后建立的模型效果最好,最佳PLS-DA模型准确率为87.50%;在SVM算法中,经MSC预处理后,再通过GS寻优,获得惩罚参数c为3.0314,核函数参数g为0.3298的条件下所建立的模型效果最好,最佳SVM模型准确率为94.64%。由此可见,非线性的SVM算法结合NIR光谱数据所建立的天然蜂蜜与糖浆掺假蜂蜜鉴别模型要优于线性的PLS-DA模型,同时表明NIR光谱结合化学计量学方法对常见糖浆掺杂的中国蜂蜜鉴别是可行的。
Abstract
mu qian wo guo feng mi shi chang can jia xian xiang yan chong ,yan jiu yi chong kuai su 、zhun que de fang fa yong yu shi chang liu tong ling yu can jia feng mi de jian bie ju you chong yao de xian shi yi yi 。cai yong jin gong wai guang pu (NIR)jie ge hua xue ji liang xue fang fa dui chang jian de tian ran feng mi yi ji can jia (can za chang jian tang jiang )feng mi jin hang jian mo shi bie ,bing bi jiao pian zui xiao er cheng -pan bie fen xi (PLS-DA)ji zhi chi xiang liang ji (SVM)dui tang jiang can jia feng mi jian bie mo xing de ying xiang 。shou xian ,cai ji lai zi zhong guo 10ge sheng fen 、 20chong chang jian feng mi de 112ge tian ran chun feng mi yang pin ,yi ji 6chong chang jian tang jiang yang pin an bu tong tang jiang han liang (10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%)pei zhi de 112ge can jia feng mi yang pin ,gong ji 224ge yang pin ;tong guo jin gong wai guang yi qi sao miao huo de suo you yang pin de jin gong wai guang pu shu ju (bo chang fan wei 400～2 500 nm);ran hou ,fen bie cai yong yi jie dao shu (FD)、er jie dao shu (SD)、duo yuan san she jiao zheng (MSC)、biao zhun zheng tai bian hua (SNVT)si chong fang shi dui yuan shi guang pu jin hang yu chu li ;zai jie ge PLS-DAhe SVMjian li tian ran feng mi he tang jiang can jia feng mi de jian bie mo xing ,bi jiao bu tong yu chu li fang fa dui liang chong bu tong jian mo suan fa jian li de feng mi can jia jian bie mo xing xiao guo 。ji zhong SVMsuan fa de cheng fa can shu che he han shu can shu gtong guo wang ge sou suo fa (GS)、wei chuan suan fa (GA)、li zi qun suan fa (PSO)san chong xun you suan fa jin hang you hua 。fen xi jie guo biao ming :guang pu shu ju jin hang yu chu li hou suo jian li de mo xing zhun que lv jun you ming xian di sheng ,er dui yu SVMmo xing ,cheng fa can shu che he han shu can shu gdui mo xing zhun que lv de di sheng xiao guo yao bi guang pu yu chu li dai lai de di sheng xiao guo geng ming xian 。zai PLS-DAsuan fa zhong ,jing FDguang pu yu chu li hou jian li de mo xing xiao guo zui hao ,zui jia PLS-DAmo xing zhun que lv wei 87.50%;zai SVMsuan fa zhong ,jing MSCyu chu li hou ,zai tong guo GSxun you ,huo de cheng fa can shu cwei 3.0314,he han shu can shu gwei 0.3298de tiao jian xia suo jian li de mo xing xiao guo zui hao ,zui jia SVMmo xing zhun que lv wei 94.64%。you ci ke jian ,fei xian xing de SVMsuan fa jie ge NIRguang pu shu ju suo jian li de tian ran feng mi yu tang jiang can jia feng mi jian bie mo xing yao you yu xian xing de PLS-DAmo xing ,tong shi biao ming NIRguang pu jie ge hua xue ji liang xue fang fa dui chang jian tang jiang can za de zhong guo feng mi jian bie shi ke hang de 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自光谱学与光谱分析的黄富荣,宋晗,郭鎏,杨心浩,李立群,赵红霞,杨懋勋，发表于刊物光谱学与光谱分析2019年11期论文，是一篇关于蜂蜜掺假论文,近红外光谱论文,糖浆论文,鉴别论文,光谱学与光谱分析2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自光谱学与光谱分析2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：蜂蜜掺假论文; 近红外光谱论文; 糖浆论文; 鉴别论文; 光谱学与光谱分析2019年11期论文;