近红外光谱法结合C-SVM及ν-SVM方法快速无损鉴别淀粉种类

• 作 者: 邹婷婷 窦英 王莹 刘野 段紫怡 张秋晨
• 机 构: 北京工商大学食品学院,天津科技大学理学院化学系,吉林省产品质量监督检验院
• 出 处: 食品工业科技
• 发表日期: 2013年17期
• 关键词: 近红外光谱技术 淀粉 马氏距离判别 支持向量机(SVM) 定性分析

不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品，利用近红外光谱技术对淀粉种类进行识别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机（C-SVM）、υ-支持向量机（υ-SVM）建立淀粉种类鉴别的近红外光谱模型；并对比多元散射矫正、平滑、一阶微分、二阶微分等多种预处理方法后的建模结果。结果表明：同时使用平滑、多元散射矫正、微分三种预处理方法后，C-SVM和υ--SVM分类模型的效果最佳；训练集交叉验证正确率均为98．72％，测试集正确率均达到100％。实验结果表明，该模型快速准确无损的鉴别淀粉种类是可行的。