【摘要】：近年來,食品安全問題頻繁發(fā)生,嚴(yán)重危害了人們的身體健康和社會(huì)的和諧,因此,對(duì)食品安全的準(zhǔn)確、快速檢測(cè)意義重大。為解決傳統(tǒng)食品安全檢測(cè)過程復(fù)雜、設(shè)備維護(hù)量大等問題。本文基于三維熒光光譜分析技術(shù),結(jié)合四元數(shù)主成分分析(Quaternion Principal Component Analysis,QPCA)方法,進(jìn)行食醋溯源和食用油摻雜快速檢測(cè)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(shù)和四元數(shù)信號(hào)處理算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及基本理論。其次,實(shí)驗(yàn)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(gè)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(duì)三維熒光光譜進(jìn)行預(yù)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(duì)食醋品牌進(jìn)行檢測(cè),并對(duì)兩種分析結(jié)果進(jìn)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(dá)到了100%。再次,實(shí)驗(yàn)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(gè)樣本的三維熒光光譜,對(duì)樣本光譜數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行特征提取,并進(jìn)行比較;對(duì)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(jī)分類模型,進(jìn)行食用油與摻雜煎炸油的分類,分類正確率達(dá)到了100%。最后,針對(duì)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(gè)樣本的三維熒光光譜數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)回歸算法建立煎炸油濃度預(yù)測(cè)模型,對(duì)兩種模型結(jié)果進(jìn)行比較。其中,基于支持向量機(jī)回歸方法所建模型驗(yàn)證集數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)、均方誤差、均方根誤差可達(dá)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(shí)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(jìn)行的研究中，結(jié)合結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理去改進(jìn)學(xué)習(xí)機(jī)的分類能力，以求能有效實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)規(guī)劃的目標(biāo)；在此過程中，由于 SVM 的特點(diǎn)，無需多少樣進(jìn)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(jī)原理圖如圖 4-5 所示。圖 4-5 a)為線性向量機(jī)分類示意圖，紅色圓球和藍(lán)色圓球分別表示兩個(gè)種線性支持向量機(jī)構(gòu)造線性超平面 w x b 0，也就是那根黑色的直線來對(duì)進(jìn)行分類；如果研究對(duì)象線性不可分，就采用非線性向量機(jī)，，()()mxRxRpmp 映射原理對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類，如圖 4-5 b)所示，綠色平面結(jié)構(gòu)使其分類成功。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TS207;O433

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本文編號(hào)：2625481