基于太赫兹时域光谱的芝麻油品种识别研究

摘要：

为了实现对芝麻油品种的快速鉴别,本文基于太赫兹时域光谱( THz-TDS)提出一种芝麻油品种识别的方法.选取0～2.5 THz范围内的光谱进行分析,通过主成分分析法(PCA)对时域光谱数据进行降维,选择前4个主成分(累计贡献率大于99% )代表原始数据,然后利用支持向量机(SVM)方法对不同品种芝麻油进行分类识别,分类时使用3种不同的核函数建模,并采用网格搜索算法获得最优模型及其模型参数.使用径向基核函数(参数为惩罚函数C=0.01,核函数系数γ=0.1)的模型识别率最高,达到100% ,说明太赫兹时域光谱技术结合PCA和SVM方法可以快速可靠的进行食用油的识别,为食品安全的识别提供一种新的技术手段.

关键词：太赫兹时域光谱、芝麻油、支持向量机、主成分分析

所属期刊栏目：41

分类号：TS227(食品工业)

资助基金：国家自然科学基金项目61705061;"十三五"国家重点研发计划项目2017YFD00003;中原学者项目172101510005

在线出版日期：2020-04-10（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：200-204,210