基于近红外光谱的胡椒产地鉴别方法研究

论文摘要

该研究旨在探索一种基于近红外光谱技术对胡椒产地进行分类的方法。收集海南、云南、广西、越南、马来西亚5个产地的胡椒共计300份样品,采集近红外光谱。采用小波去噪等方法对光谱进行预处理,通过支持向量机(support vector machine,SVM)、径向基神经网络(radical basic function,RBF)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)建立产地定性鉴别模型。研究表明,SVM和RBF神经网络模型鉴别准确率较好。db5小波预处理后仅选择7个主成分正确率达到100%的数据。结果表明基于近红外光谱的胡椒产地鉴别方法是可行的,预处理可以有效地提高近红外光谱胡椒产地鉴别模型的准确率。

论文目录

• 1 试验材料与方法
•   1.1 样品收集及前期准备
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 谱图采集
•   1.4 光谱预处理方法
•   1.5 数据分析方法
•     1.5.1 偏最小二乘判别法
•     1.5.2 支持向量机
•     1.5.3 径向基神经网络
•     1.5.4 线性判别分析
• 2 结果与分析
•   2.1 样品近红外光谱
•   2.2 光谱预处理
•   2.3 产地鉴别
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘广昊,祝诗平,袁嘉佑,吴习宇,黄华

关键词: 近红外光谱,胡椒,产地,预处理,定性分析

来源: 中国调味品 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 西南大学工程技术学院,西南大学食品科学学院

基金: 国家自然科学基金项目(31771670,31071319),中央高校基本科研业务费项目(XDJK2015C137)

分类号: O657.33;TS264.2

页码: 58-62+66

总页数: 6

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