基于KPcA和LSSVm的蜂蜜近红外光谱鉴别分析-激光与红外.PDF

第４１卷　 第１２期 　　　　　　　　　　　　　　　激 光 与 红 外 Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．１２ 　 ２０１１年１２月　　 　 　　　　　　　　　　　ＬＡＳＥＲ　＆　ＩＮＦＲＡＲＥＤ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２０１１ 　　文章编号：１００１５０７８（２０１１）１２１３３１０６ ·红外技术 · 基于ＫＰＣＡ和ＬＳＳＶＭ的蜂蜜近红外光谱鉴别分析 谈爱玲，毕卫红 （燕山大学信息科学与工程学院光电子工程系，河北 秦皇岛０６６００４） 摘　要：为快速鉴别普通植物源与中草药植物源蜂蜜，提出一种核主成分析和最小二乘支持向 量机相结合的蜂蜜近红外光谱定性分析新方法。利用傅里叶变换近红外光谱仪测定普通洋槐 蜂蜜和益母草、黄连两种中药植物源蜂蜜样本的近红外光谱并预处理，然后对光谱进行核主成 分分析，提取非线性特征，最后设计基于纠错编码最小二乘支持向量机的多类分类器模型。采 用网格有哪些信誉好的足球投注网站法确定模型最优参数，利用最优分类模型对未知类别蜂蜜样本进行识别，正确率可 达９６．６７％。结果表明，基于ＫＰＣＡ和ＬＳＳＶＭ的近红外光谱定性分析算法鉴别普通植物源与 中草药植物源蜂蜜是可行的。 关键词：近红外光谱；核主成分分析；最小二乘支持向量机；蜂蜜；中草药植物源 中图分类号：Ｏ６５７．３　　文献标识码：Ａ　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０７８．２０１１．１２．００９ ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｈｏｎｅｙｂｙＮＩＲｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂａｓｅｄｏｎＫＰＣＡａｎｄＬＳＳＶＭ ＴＡＮＡｉｌｉｎｇ，ＢＩＷｅｉｈｏｎｇ （ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＹａｎｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｈｕａｎｇｄａｏ０６６００４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＦｏｒｔｈｅｒａｐｉｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｏｎｐｌａｎｔｈｏｎｅｙａｎｄＣｈｉｎｅｓｅｍｅｄｉｃｉｎｅｎｅｃｔａｒｐｌａｎｔｈｏｎｅｙ，ａｎｏｖｅｌｑｕａｌｉ ｔａｔｉｖｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｅｄＫｅｒｎｅｌＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ（ＫＰＣＡ）ａｎｄＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＬＳＳＶＭ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｍｅｔｈｏｄｕｓｅｓＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍＮＩＲｓｐｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｍｅｔｅｒｔｏｃｏｌｌｅｃｔｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａｏｆｌｏｃｕｓｔ ，ｌｅｏｎｕｒｉａｎｄｃｏｐｔｉｓｈｏｎｅｙ．ＴｈｅＫＰＣＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｎｏｎｌｉｎｅａｒｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅｎａ ＬＳＳＶＭｃｌａｓｓｉｆｉｃａｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＥｒｒｏｒＣｏｒｒｅｃｔｉｎｇＯｕｔｐｕｔＣｏｄｅ（ＥＣＯＣ）ｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｇｒｉｄｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｉｓ ｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｏｕｎｋｎｏｗｎｈｏｎｅｙｓａｍｐｌｅｓ，ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍｏｄｅｌｈａｓｔｈｅｂｅｓｔｉｄｅｎｔｉｆｉ ｃａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙｗｉｔｈａａｃｃｕｒａｃｙｏｆ９６．６７％．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＫＰＣＡａｎｄＬＳＳＶＭｃａｎｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｔｈｅｈｏｎｅｙｏｆｃｏｍｍｏｎａｎｄＣｈｉｎｅｓｅｍｅｄｉｃｉｎｅｎｅｃｔａｒｐｌａｎｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＮＩＲｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ；ｋｅｒ