【摘要】：近年來,食品安全問題頻繁發(fā)生,嚴重危害了人們的身體健康和社會的和諧,因此,對食品安全的準確、快速檢測意義重大。為解決傳統(tǒng)食品安全檢測過程復雜、設備維護量大等問題。本文基于三維熒光光譜分析技術,結(jié)合四元數(shù)主成分分析(Quaternion Principal Component Analysis,QPCA)方法,進行食醋溯源和食用油摻雜快速檢測研究。論文的主要研究內(nèi)容有:首先,綜述三維熒光光譜分析技術和四元數(shù)信號處理算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及基本理論。其次,實驗采集江蘇恒順、山東魯花、山西紫林和天津天立四種品牌120個食醋樣本的三維熒光光譜;采用置零法和三角形內(nèi)插值法分別對三維熒光光譜進行預處理,比較二者結(jié)果;分別采用平行因子分析和四元數(shù)主成分分析對食醋品牌進行檢測,并對兩種分析結(jié)果進行比較。其中,四元數(shù)主成分分析結(jié)合K近鄰分類器的分類正確率達到了100%。再次,實驗采集菜籽油、大豆油、花生油、調(diào)和油和玉米油分別摻雜煎炸油后240個樣本的三維熒光光譜,對樣本光譜數(shù)據(jù)進行四元數(shù)并行表示,分別利用主成分、四元數(shù)主成分分析算法進行特征提取,并進行比較;對特征提取之后的信息建立基于粒子群優(yōu)化算法的支持向量機分類模型,進行食用油與摻雜煎炸油的分類,分類正確率達到了100%。最后,針對菜籽油、大豆油、花生油、調(diào)和油和玉米油分別摻雜煎炸油后140個樣本的三維熒光光譜數(shù)據(jù)進行四元數(shù)主成分分析,并分別結(jié)合偏最小二乘回歸和支持向量機回歸算法建立煎炸油濃度預測模型,對兩種模型結(jié)果進行比較。其中,基于支持向量機回歸方法所建模型驗證集數(shù)據(jù)的相關系數(shù)、均方誤差、均方根誤差可達到0.9999、0.1163、0.341,較偏最小二乘回歸方法更優(yōu)。
【圖文】：

第 4 章 基于三維熒光光譜的煎炸油定性分析 食用油摻雜煎炸油分類模型建立.1 分類建模方法在 1990 年時期，Vapnik 發(fā)現(xiàn)了 SVM，它是一種能將兩種物質(zhì)分類的算法進行的研究中，結(jié)合結(jié)構風險最小化原理去改進學習機的分類能力，以求能有效實現(xiàn)統(tǒng)計規(guī)劃的目標；在此過程中，由于 SVM 的特點，無需多少樣進行分類研究，SVM 一般情況下有線性、非線性兩種分析方法，其中線性支持向量機原理圖如圖 4-5 所示。圖 4-5 a)為線性向量機分類示意圖，紅色圓球和藍色圓球分別表示兩個種線性支持向量機構造線性超平面 w x b 0，也就是那根黑色的直線來對進行分類；如果研究對象線性不可分，就采用非線性向量機，，()()mxRxRpmp 映射原理對研究對象進行分類，如圖 4-5 b)所示，綠色平面結(jié)構使其分類成功。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TS207;O433

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