基于光谱融合的茶油真伪快速鉴别研究

摘要:

目的 建立基于光谱融合的定性分析模型, 实现高值茶油的真伪快速鉴别。方法 优化设备条件, 同时采集茶油的近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIRS)和拉曼光谱(Raman spectroscopy, RS), 分别使用 6 种方法进行预处理, 优选 4 种方法来提取光谱特征波段, 并应用数据层和特征层策略融合多光谱信息, 通过比较验证不同模型的准确率和预测均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)来评估效果。结果 单独使用NIRS 经标准正态变换处理后的偏最小二乘判别分析结果最优, 准确率为 0.8361, RMSEP 为 0.1060; 单独使用RS 经二阶导数处理后的结果最优, 准确率为 0.8443, RMSEP 为 0.1332; 经 NIRS 和 RS 融合后数据结果高于任意单一光谱结果, 其中数据层光谱融合模型准确率为 0.8525, RMSEP 为 0.1270, 特征层融合后的模型效果较 好, 最佳结果为基于核主成分分析下的支持向量机模型, 准确率达到 0.9508。 结论 光谱融合提升茶油掺伪定性鉴别准确率更高, 具有较好的应用前景。

Abstract: