[发明专利]一种基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法

权利要求书

1.一种基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，分别采集不同产地的小米样品的红外光谱，进行预处理；

步骤2，将步骤1预处理后的红外光谱数据首先进行主成分分析，然后利用窗口分析法对变量数据进行分组，分别采用支持向量机建立分类模型，再利用层次聚类分析法确定相关性小的一组变量数据，构建小米产地鉴别模型；

步骤3，采集未知产地的小米样品的红外光谱，进行预处理后，输入小米产地鉴别模型，输出得到小米样品的产地。

2.如权利要求1所述的基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法，其特征在于：所述步骤1中，在分辨率0.4821cm^-1、采集次数32次、光谱波段范围525-4000cm^-1的参数下采集红外光谱。

3.如权利要求1所述的基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法，其特征在于：所述步骤1中，对红外光谱进行预处理包括依次进行去噪、标准正态变量变换、多元散射校正和归一化处理。

4.如权利要求1所述的基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法，其特征在于：所述步骤2中，进行主成分分析时，主成分数为12。

5.如权利要求1所述的基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法，其特征在于：所述步骤2中，采用支持向量机进行建模时，将每种小米样品的2/3数据作为训练集，1/3数据作为预测集，采用径向基核函数，通过网格搜索技术对gamma和c参数进行优化，通过预测集的识别率比较模型的优劣。

6.如权利要求1所述的基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法，其特征在于：所述步骤2中，利用窗口分析法进行分组后，对于每一组分别采用支持向量机建模，还将任意至少两组进行组合后采用支持向量机建模。

7.如权利要求1或6所述的基于中红外光谱技术及特征提取的小米产地溯源方法，其特征在于：所述步骤2中，利用层次聚类分析法确定相关性小的一组变量数据的方法是：

步骤A，选择识别率高的分类模型所对应的分组数据，对该数据缩小窗口再次进行分组；

步骤B，分别利用欧氏距离、标准欧氏距离、城市街区距离和余弦距离四种距离计算方法计算波数间的相似性，采用平均距离法、最短距离法和最长距离法分别创建系统聚类树，计算各种方法下的同表象型相关系数，选择相关性小于设定值的变量数据，即为需要的变量数据。