迁移学习在食用油光谱模型转移中的应用

论文摘要

由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和玉米油共50个食用油样本;实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪（包含光纤探头和透射探头）。以不同的仪器组合设计了3组实验,采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数,由0. 068 419和-0. 371 980上升至0. 730 980和0. 819 040;校正均方根误差系数由0. 358 180和0. 090 110下降至0. 192 480和0. 032 720。实验表明,迁移学习可以有效地缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力。该研究可为光谱分析模型的广泛应用提供新的思路。

论文目录

• 1 原理及算法
• 2 实验方案及光谱采集
•   2.1 实验仪器与方法
•   2.2 模型传递评价参数
• 3 实验与分析
•   3.1 预处理
•   3.2 食用油酸值模型转移结果与分析
•     3.2.1 酸值无模型转移前建模结果
•     3.2.2 酸值模型转移后建模结果
•     3.2.3 实验结果说明
•   3.3 食用油过氧化值模型转移结果与分析
•     3.3.1 过氧化值无模型转移前建模结果
•     3.3.2 过氧化值模型转移后建模结果
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘翠玲,周子彦,李天瑞,徐莹莹,孙晓荣,吴静珠

关键词: 近红外光谱,迁移学习,食用油,酸值,过氧化值,模型转移

来源: 食品科学技术学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,一般化学工业,轻工业手工业

单位: 北京工商大学计算机与信息工程学院/北京市食品安全与大数据重点实验室

基金: 北京市自然科学基金资助项目(4132008)

分类号: O657.3;TS227

页码: 95-102

总页数: 8

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