[发明专利]一种马铃薯生全粉近红外光谱快速鉴别的方法

权利要求书

1.一种马铃薯生全粉近红外光谱快速鉴别的方法，其特征在于，按照下述步骤进行：

(1)利用傅里叶变换近红外光谱仪扫描马铃薯粉样品，采集样品的近红外光谱曲线；

(2)对扫描的样品近红外光谱信号进行预处理；

(3)近红外光谱特征差异性分析，筛选特征波长；

(4)构建马铃薯生全粉的判别模型并验证判别模型；(5)利用判别模型对未知的马铃薯生全粉样品进行真实性鉴别；

其中所述步骤(1)中，利用傅里叶变换近红外光谱仪扫描马铃薯粉样品，首先设置傅里叶变换近红外光谱仪扫描参数并采集样品杯背景，扫描范围为4000～10000cm^-1，平滑次数为16；然后将等量的马铃薯粉样品逐次置于样品杯中刮平，每个样品扫描4次；

其中所述步骤(2)中，对近红外光谱信号进行预处理，计算每个样品的平均光谱曲线，将样品的平均光谱进行归一化处理，进一步减小信号漂移；

其中所述步骤(3)中，对近红外光谱特征差异性分析及特征波长筛选，应用主成分分析法计算累积贡献率超过85％的第一、第二主成分载荷，由载荷图选出相关性较高的特征波段4810～5350cm^-1，6450～8450cm^-1；但由于输入变量个数较多，需要采用连续投影算法(SPA)进一步压缩数据量，优选特征波长，最终选择4810cm^-1，4860cm^-1，4900cm^-1，4980cm^-1，5130cm^-1，5190cm^-1，7070cm^-1，7420cm^-1，7560cm^-1，7720cm^-1，8030cm^-1，8180cm^-1，8280cm^-1，8320cm^-1，14个光谱值作为判别模型的输入变量；

其中所述步骤(4)中，建立马铃薯生全粉的判别模型，以步骤(3)中优选的特征波长为输入变量，首先构建偏最小二乘判别分析模型，初步鉴别马铃薯粉样品是否为全粉，对非全粉类物料进行初步筛除；

其次建立基于支持向量机，判别马铃薯粉样品是否为生全粉，并将验证集样品带入模型进行验证；

其中，所构建的模型如下所述：

A)构建的偏最小二乘判别分析模型，设置马铃薯全粉样品标签为1，马铃薯全粉样品包括生全粉与熟全粉，马铃薯淀粉标签为0；

以校正后的特征光谱吸收值a作为输入变量，马铃薯粉是否为全粉作为输出结果，最后输出的每个样品判别结果用Y0表征；

B)构建的支持向量机模型，选取上述Y0结果中判别为马铃薯全粉的样品，设置马铃薯生全粉样品标签为2，熟全粉标签为3；

以对应样品校正后的特征光谱吸收值a作为输入变量，马铃薯粉是否为生全粉作为输出结果，核函数为径向基函数，核函数参数g值为10⁴，惩罚系数c值为100，最后输出的每个样品判别结果用Y1表征；

其中所述步骤(5)中，利用判别模型对未知的马铃薯生全粉样品进行真实性鉴别，根据步骤(4)中模型的判别结果，鉴定马铃薯生全粉样品的真实性，其步骤如下：

A)采集未知马铃薯粉样品的平均光谱并进行归一化校正；

B)选择4810cm^-1，4860cm^-1，4900cm^-1，4980cm^-1，5130cm^-1，5190cm^-1，7070cm^-1，7420cm^-1，7560cm^-1，7720cm^-1，8030cm^-1，8180cm^-1，8280cm^-1，8320cm^-1，14个光谱值代入判别模型，进行样品判别；

C)根据偏最小二乘判别分析模型输出的判别结果Y0，可判别马铃薯粉样品是否为全粉，将判别为非全粉的样品剔除；

D)根据支持向量机模型输出的判别结果Y1，可判别马铃薯粉样品是否为生全粉。