本文選題：魚油 + 品牌判別　； 參考：《現代食品科技》2014年10期

【摘要】：多源光譜分析技術被用于魚油品牌快速無損鑒別。采用可見光譜分析技術、短波近紅外光譜分析技術、長波近紅外光譜分析技術、中紅外光譜分析技術和核磁共振光譜分析技術采集了7種不同品牌的魚油的光譜特征,并應用偏最小二乘判別分析法(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)和最小二乘支持向量機(least-squares support vector machine,LS-SVM)建立判別模型并比較判別結果�；陂L波近紅外光譜的PLS-DA模型和LS-SVM模型取得了最高識別正確率,建模集和預測集識別正確率均達到100%。采用中紅外光譜和核磁共振譜分別建立的LS-SVM模型,也可以獲得100%的判別正確率。而可見光譜和短波近紅外光譜則判別準確率較差。且LS-SVM算法較PLS-DA更加適合用于建立光譜數據和魚油品牌之間的判別模型。研究結果表面長波近紅外光譜技術能夠有效判別不同魚油的品牌,為將來魚油品質鑒定便攜式儀器的開發(fā)提供了技術支持和理論依據。
[Abstract]:Multi-source spectral analysis is used for fast non-destructive identification of fish oil brands. The spectral characteristics of seven different brands of fish oil were collected by visible spectrum analysis, short wave near infrared spectroscopy, long wave near infrared spectroscopy, mid infrared spectroscopy and nuclear magnetic resonance spectroscopy. Partial least squares discriminant analysis method (partial least squares discrimination analysism PLS-DA) and least squares support vector machine (least-squares support vector machine) are used to establish the discriminant model and compare the discriminant results. The PLS-DA model and LS-SVM model based on long wave near infrared spectrum (LS-SVM) have achieved the highest recognition accuracy. The recognition accuracy of both the modeling set and the prediction set is 100. The LS-SVM model established by mid-infrared spectrum and nuclear magnetic resonance spectrum can also obtain 100% accuracy. But the accuracy of visible spectrum and short wave near infrared spectrum is poor. The LS-SVM algorithm is more suitable than PLS-DA to establish the discriminant model between the spectral data and the fish oil brand. The results show that the surface long wave near infrared spectroscopy (LWNIR) technology can effectively identify the brands of different fish oils and provide technical support and theoretical basis for the development of portable instrument for fish oil quality evaluation in the future.
【作者單位】： 浙江經濟職業(yè)技術學院;浙江大學生物系統工程與食品科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(31072247)
【分類號】：O657.3;TS225.24

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2078105