領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
本研究基于高光譜成像（400～1 000 nm）結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)開(kāi)發(fā)一種用于識(shí)別枸杞產(chǎn)地多元化的檢測(cè)方法。獲取寧夏、甘肅、內(nèi)蒙古、青海和新疆5 個(gè)不同產(chǎn)地的枸杞高光譜圖像，并基于閾值分割方法從感興趣區(qū)域提取光譜數(shù)據(jù)。同時(shí)使用多種預(yù)處理方法消除光譜的干擾信息，研究表明基于歸一化反射光譜的判別模型表現(xiàn)出較好的性能。進(jìn)一步地采用連續(xù)投影算法、競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）、粒子群優(yōu)化算法、迭代保留信息變量算法（iteratively retaining informative variables，IRIV）和CARS＋I(xiàn)RIV選擇特征波長(zhǎng)。研究結(jié)果表明CARS＋I(xiàn)RIV選取波長(zhǎng)建立的簡(jiǎn)化模型性能最優(yōu)，從二元分類到五元分類模型，特征波長(zhǎng)僅占全波長(zhǎng)的15.6%～27.7%，預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率分別為97.7%、90.9%、89.2%、87.1%。此外，為了更加直觀辨別分類種類，使用混淆矩陣可視化最佳簡(jiǎn)化分類模型。在對(duì)寧夏枸杞分類中獲得了令人滿意的靈敏度、特異性和Kappa系數(shù)。綜上，高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可有效鑒別枸杞產(chǎn)地，可為枸杞產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
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