基于波长选择方法Modeling Power的黑木耳产地判别研究

摘要：

应用近红外光谱技术结合波长选择方法(modeling power,MP)实现了黑木耳产地的快速准确判别.共收集4个产地240个黑木耳样本,通过光谱扫描,建立了最优的偏最小二乘(PLS)判别模型.同时应用MP选择对黑木耳产地判别的有效波长,作为输入变量,建立最小二乘-支持向量机(MP-LS-SVM)模型.比较了3种MP选择波长的阈值方法,分别为MP值大于0.95,0.90和(0.90+Peak),并建立了相应的MP-LS-SVM模型.以预测集样本的准确判别率作为模型评价标准,分别设定预测的残差绝对值标准0.1,0.2和0.5.预测结果表明,MP-LS-SVM(0.90+Peak)模型在残差标准为0.1,0.2和0.5时的判别效果均为最优,正确判别率分别为98.3%,100%和100%.说明Modeling Power是一种非常有效的波长选择方法,应 用近红外光谱技术结合MP-LS-SVM进行黑木耳产地判别是可行的,并获得了满意的判别精度.

关键词：近红外光谱、黑木耳、产地判别、Modeling、Power、最小二乘-支持向量机

所属期刊栏目：30

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家科技支撑项目2006BAD10A04.国家高技术研究发展计划"863"项目2006AA10Z234,2007AA102210;浙江省自然科学基金项目Y506152

在线出版日期：2010-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：62-65