植物油分類(lèi)鑒別方法研究在食品安全與質(zhì)量監(jiān)管中具有重要的研究意義及應(yīng)用價(jià)值。近紅外光譜方法可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜成分定性與定量分析,具有無(wú)損、快速的優(yōu)勢(shì),在植物油鑒別分類(lèi)方面應(yīng)用廣泛。研究了基于二維相關(guān)近紅外光譜的植物油分類(lèi)鑒別方法:利用傅里葉變換近紅外光譜儀采集不同種類(lèi)植物油的動(dòng)態(tài)光譜,對(duì)其進(jìn)行二維相關(guān)分析,得到二維相關(guān)同步譜,同步譜的主對(duì)角元素即其自相關(guān)譜,利用主成分分析提取自相關(guān)譜的主成分,最后基于歐氏距離實(shí)現(xiàn)植物油種類(lèi)鑒別。利用二維同步譜的自相關(guān)譜主成分之間的歐氏距離實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)植物油分類(lèi)判別,提高了分類(lèi)準(zhǔn)確性和算法效率。二維相關(guān)分析以正己烷濃度為擾動(dòng)因素,采集不同濃度擾動(dòng)下植物油動(dòng)態(tài)光譜,選擇不同種類(lèi)植物油近紅外吸收光譜差異最大的6 001～6 063 cm^-1波長(zhǎng)范圍計(jì)算植物油樣本的二維相關(guān)譜。二維相關(guān)分析的計(jì)算過(guò)程相對(duì)于原始譜而言,其實(shí)質(zhì)就是提取不同品種的植物油隨擾動(dòng)因素變化的特征信息。而這些特征信息體現(xiàn)在大量的數(shù)據(jù)點(diǎn)中（二維相關(guān)同步譜矩陣）,因此需要進(jìn)一步降低變量維度。二維同步譜的對(duì)角線元素,即其自相關(guān)譜,代表了不同波長(zhǎng)處光譜強(qiáng)度隨擾動(dòng)因素變化的程度,這里用自相關(guān)譜... 

【文章來(lái)源】：光譜學(xué)與光譜分析. 2020,40(10)北大核心EISCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

各樣品的近紅外光譜

對(duì)植物油樣品的自相關(guān)譜進(jìn)行主成分分析, 前8個(gè)主成分貢獻(xiàn)率達(dá)到95%以上。 因此, 選取前8個(gè)主成分來(lái)代表各個(gè)樣品的同步譜, 計(jì)算并比較不同種類(lèi)植物油自相關(guān)譜主成分之間歐式距離, 從而實(shí)現(xiàn)不同種類(lèi)植物油分類(lèi)。 以6個(gè)不同種類(lèi)植物油樣品為參考樣品, 分別計(jì)算參考樣本與其他測(cè)試樣品之間的歐式距離, 結(jié)果如表1所示, 表中對(duì)角線加粗位置是同一種類(lèi)植物油的歐氏距離。圖3 六種常見(jiàn)植物油的自相關(guān)譜

圖2 六種常見(jiàn)植物油的同步譜表1 歐氏距離及分類(lèi)結(jié)果Table 1 The Euclidean Distance between the reference and test sample collections and classification results 菜籽1 大豆1 橄欖1 花生1 葵花1 玉米1 菜籽2 1.944 3.402 3.207 3.259 3.340 3.488 大豆2 4.428 2.182 4.981 3.397 3.388 4.485 橄欖2 3.153 5.190 2.256 4.976 4.384 3.159 花生2 3.046 3.765 3.284 2.943 3.234 3.500 葵花2 3.119 3.618 3.465 3.826 1.699 3.060 玉米2 3.236 3.644 4.296 3.382 2.743 2.710

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3362297