基于太赫兹光谱和支持向量机快速鉴别咖啡豆产地

摘要：

结合太赫兹时域光谱技术和支持向量机对3种典型产地的咖啡豆进行了鉴别.选取埃塞俄比亚(Ethiopia)、哥斯达黎加(Costa Rica)以及印度尼西亚(Indonesia)3个产地咖啡豆样品进行压片处理,采用太赫兹透射模式获取样品的时域和频域光谱信号,并用主成分分析法对太赫兹频域光谱信号进行分析;构造了基于粒子群(partical swarm optimization,PSO)参数寻优的支持向量机(support vector machine,SVM)鉴别模型,模型对不同产地咖啡豆样品的综合识别正确率达到95%.试验结果表明,太赫兹作为新型的检测手段结合模式识别方法可用于咖啡豆的产地鉴别.该文为一类在太赫兹波段下没有明显特征吸收峰的农产品/食品安全检测和产地追溯研究提供了一种快速、准确的方法.

关键词：光谱学、模型、支持向量机、咖啡豆、太赫兹、粒子群算法

所属期刊栏目：33

分类号：TP274+.3;TP391.44(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFD0401104

在线出版日期：2017-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：302-307