基于融合预处理的掺假咖啡太赫兹光谱识别

摘要：

该研究通过太赫兹时域光谱采集 70 组含有西布曲明成分的咖啡在0～2.5THz频段的光谱信息,建立随机森林、支持向量机、贝叶斯判别分析3种模式识别方法并进行比较研究.结果表明,未经过预处理的模型识别准确率较低.选择一阶导数、二阶导数、不同类型的巴特沃斯滤波器和 Pearson特征选择融合光谱方法进行光谱信号处理.基于一阶导数处理的贝叶斯判别分析模型准确率为 98.6%,基于高通巴特沃斯滤波器的随机森林模型分类准确率为 94.2%,基于特征提取的融合光谱支持向量机(support vector machine,SVM)模型分类准确率为 100%.选择最优预处理的 SVM 模型进一步对同一品牌不同地区的掺假咖啡进行鉴别,准确率为 100%.研究实现了"品牌-产地"的二级特征识别,可为公安机关打击涉及咖啡的食品安全犯罪提供参考.

关键词：咖啡、西布曲明、太赫兹时域光谱、模式识别、光谱预处理

所属期刊栏目：49

分类号：O433.4;TP391.41;TP181

在线出版日期：2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：295-301