植物油荧光光谱有效信息提取及其自动分类
植物油市场中出售的芝麻油、玉米油和花生油有多种品牌,不同品牌间价格差距较大,且存在假冒的现象,利用荧光光谱技术可以无损地鉴别购买油种是否为标签所标种类.主成分分析方法及平行因子方法可对这3种油种进行人工分类,但其存在类间距离相比于类内距离过小的不足,在结合传统的聚类分析方法时,会造成误分类现象.本文以提高类间距离、达到正确聚类为目标,经过比较分析,选择均值、标准差、光谱重心坐标、二阶混合中心距、相关系数、等价椭圆二倍倾角正切值、在重心激发波长处的发射光谱的偏度系数和峰度系数作为统计参数,相比于直接使用聚类方法,芝麻油分类的正确率从92.3%提高到100%,玉米油分类的正确率从75%提高到100%,花生油从57.1%提高到100%.用偏最小二乘判别分析方法验证了本文方法的合理性.本文方法可以用于植物油检测仪器的自动分类,利于市场监管及指导人们日常消费.
光谱学、植物油分类、统计参数、类间距离
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TP394.1;TH691.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61471312;河北省研究生创新项目2016SJBS021;河北省自然科学基金F2015203072,C2014203212资助项目Supported by National Natural Science Foundation of China61471312;Graduate Student Innovation Fund Project in Hebei2016SJBS021;National Natural Science Foundation of HebeiF2015203072,C2014203212
2017-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1240-1248
