[发明专利]基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备

说明书

本发明涉及基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备，方法包括如下步骤：步骤一，获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；步骤二，对原始近红外光谱数据进行预处理；步骤三，采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；步骤四，将样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；步骤五，通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴。实现了对于奶油色素是否超标的有效鉴定，提高了奶油中色素超标鉴别的准确率以及检测效率。

技术领域

本发明属于奶油质控技术领域，具体涉及基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备。

背景技术

奶油是一种生活中常见的食品,根据原料来源的不同，一般可分为动物奶油和植物奶油，由于动物奶油的产源于动物乳，产能有限，为了满足人们对奶油的需求，开始有了人造奶油。人造奶油的优点在于产量高，成本低。所以快速的占据了奶油市场。为了让人造奶油变得色泽鲜艳，现在很多的商家都会在其里面添加人工色素，但是过量的人工色素会危害人体健康，在人体内转化为致癌物质，也会影响儿童智力发育。因此，如何准确、高效地鉴别奶油中色素含量是否超标，是食品安全领域中的一大重要问题，而现有的奶油色素含量鉴定方法存在效率低下的问题。

发明内容

本发明解决的技术问题为：提供了一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备，用以提高奶油中色素超标鉴别的准确率以及检测效率。

本发明提供的具体解决方案包括如下步骤：

本发明提供了一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；

步骤二，对所述原始近红外光谱数据进行预处理；

步骤三，采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；

步骤四，将所述样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；

步骤五，通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴别。

基于本发明的方法，采用近红外光谱分析具有分析速度快、分析效率高、分析成本低、无需样品预处理和无损分析的优点；正负样本(即超标和未超标样本)不均衡时，会造成分类效果过拟合，泛化能力差，或者分类效果欠拟合，分类准确率大大降低，采用SMOTE算法解决正负样本(即超标和未超标样本)比例不均衡问题，实现正负样本均衡，有效提高了分类准确率；通过交叉验证法对支持向量机进行训练，得到了奶油色素超标鉴定模型。基于本发明的方法，首次结合近红外光谱和SMOTE-SVM对奶油掺色素进行定性鉴别，实现了对于奶油色素是否超标的有效鉴定，得到了一种高效的、无损的定性分析模型。

具体的，SMOTE的具体算法如下：

(1)取所有的少数样本(x1,x2,...xn),以欧式距离为标准计算它到所有少数样本的距离，得到其k近邻，欧式距离公式如下：

(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn；对于每一个随机选出的近邻xn，分别与原样本按照如下的公式构建新的样本，实现正负样本均衡。

x_new＝x+rand(0,1)*|x-xn|

在上述方案的基础上，本发明的技术方案还可以进行如下改进：