激光近红外结合SVM的花生油掺伪定性定量分析

摘要

利用激光近红外技术结合支持向量机(support vector machines,SVM)对花生油掺伪进行定性和定量分析.使用激光近红外光谱仪采集188个掺入餐饮废弃油、大豆油、玉米油以及菜籽油的花生油样品光谱图.结果表明,建立的SVC分类模型均能实现100％的预测准确率,但经提取波长后的模型的变量变少,由全波段的451个波长数减少为136个.建立的SVR回归模型也能准确预测花生油中掺伪油的含量,其中非全波段模型参与建模变量变少,由451个降低到66个,预测精度也更高,校正集和测试集相关系数分别达到99.88％、99.90％,均方根误差都低于6.99E-4.由此可知,特征波长提取方法不仅可以减少建模变量,提高建模效率,也能够提高模型的预测能力.结果表明,运用激光近红外结合SVM可以实现花生油掺伪油脂的定性和定量分析.