基于KPCA和LSSVM的蜂蜜近红外光谱鉴别分析

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近红外光谱分析的原理技术与应用

近红外光谱分析的原理技术与应用引言近红外光谱分析是一种非破坏性、快速、准确的分析技术，广泛应用于食品、医药、化妆品、环境监测等领域。

本文将介绍近红外光谱分析的原理、技术和应用。

近红外光谱分析的原理近红外光谱分析利用物质吸收或反射近红外光时产生的特征光谱来分析物质的成分和性质。

近红外光谱分析主要基于以下两个原理：1.分子振动吸收原理：物质中的化学键振动会引起近红外光的吸收，吸收峰的位置与化学键的特异性有关。

2.红外光与物质的相互作用原理：物质吸收了红外光后，其分子内部发生改变，从而产生特征的近红外光谱。

近红外光谱分析的技术近红外光谱分析的技术主要包括光源、光谱仪和数据处理三个方面。

光源常用的光源有白炽灯、光电二极管和激光等。

其中白炽灯发射连续谱，适用于宽波长范围的分析；光电二极管具有快速响应和高稳定性，常用于近红外光谱分析仪器；激光具有较高的亮度和窄的波长范围，适用于特定波长范围的分析。

光谱仪常用的光谱仪有分光镜、光栅和红外线摄像机等。

分光镜通过将近红外光谱聚焦到光栅上，并通过旋转光栅来选择不同波长光线；光栅则将不同波长的光线分散成不同的角度形成光谱；红外线摄像机可通过感应近红外光谱并将其转换成数字信号。

数据处理近红外光谱分析的数据处理通常包括预处理、特征提取和模型建立等步骤。

预处理常用的方法有光谱校正、光谱平滑和光谱标准化等；特征提取可使用主成分分析、偏最小二乘回归等方法；模型建立则可以采用多元回归分析、支持向量机等模型进行建立。

近红外光谱分析的应用近红外光谱分析在多个领域具有广泛应用，以下为几个常见的应用示例：•食品质量检测：近红外光谱分析可用于检测食品中的营养成分、添加剂和污染物等，以保证食品的安全和质量。

•药物分析：近红外光谱分析可用于药品的成分分析、质量控制以及伪药的鉴定等。

•化妆品分析：近红外光谱分析可用于分析化妆品中的成分、性质和质量，以确保产品的合规性和安全性。

•环境监测：近红外光谱分析可用于监测土壤、水质和大气中的污染物，以帮助保护环境和预防环境污染。

蜂蜜中的水分化学分析方法

蜂蜜中的水分化学分析方法蜂蜜是由蜜蜂采集花蜜，并经过蜜蜂的酶作用和挥发作用形成的一种天然食品。

蜂蜜中含有多种物质，如糖类、氨基酸、挥发性物质和微量元素等。

其中，水分是蜂蜜中最主要的组分之一，其含量对蜂蜜的质量和稳定性具有重要影响。

因此，对蜂蜜中水分的化学分析是非常重要的。

蜂蜜中水分的化学分析方法主要包括以下几种：1.加热-测水法：这是一种传统的测定蜂蜜中水分含量的方法。

该方法的原理是通过加热蜂蜜，使其中的水分蒸发，然后测定蜂蜜中的水分含量。

一般使用常规烘箱或真空烘箱对蜂蜜进行加热，然后使用称量法或电子天平法测定蜂蜜在不同温度下的质量变化，进而计算蜂蜜中的水分含量。

2.气相色谱法：该方法是通过气相色谱仪分析蜂蜜中水分的含量。

在分析之前，首先将蜂蜜样品溶解于特定的溶剂中，然后使用气相色谱仪将样品中的水分和其他组分进行分离和检测，并根据峰面积的大小计算出蜂蜜中水分的含量。

3. Karl Fischer法：Karl Fischer法是一种常用的测定蜂蜜中水分含量的电化学方法。

该方法通过电化学反应来测定水分的含量。

具体操作时，将蜂蜜样品与碘酮溶液和含有二氧化硫的溶剂混合，在滴定过程中，溶液中的水分与碘酮反应生成硫酸，而硫酸的生成量与水分含量成正比。

通过测定滴定过程中电流的变化，可以确定蜂蜜中水分的含量。

4.红外测定法：红外测定法是一种非常快速和方便的分析方法，通常使用红外光谱仪来测定蜂蜜中的水分含量。

该方法利用蜂蜜中的水分对红外光谱的吸收特性进行测量，然后与已知含量的标准样品进行比对，从而计算出蜂蜜中的水分含量。

上述这些方法在蜂蜜中的水分化学分析中都能够得到较为准确的结果。

但需要注意的是，不同的方法在测定蜂蜜中水分时，可能会对其他成分产生一定的干扰。

因此，在选择分析方法时，需要结合实际情况进行选择，并遵循相关的标准和规范进行操作。

近红外光谱分析(共18张PPT)

第3页，共18页。
近红外光谱的常规分析方法
透射光谱法
反射光谱法
第4页，共18页。
近红外光谱分析技术
定性分析
（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参比方法精度不够的情况下，无法得到满意结果。作常规光谱定量分析时，需要建立光谱参数与样品含量间的关系（标准曲线）。（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参比方法精度不够的情况下，无法得到满意结果。近红外光谱定性分析利用模式识别与聚类的一些算法，主要用于鉴定。石油炼制原油、天然气、汽油等规则反射光指在物体表面按入射角等于反射角的反射定律发生的反射。但对复杂样品作近红外光谱定量分析时，为了解决近红外谱区重叠与谱图测定不稳定的问题，必须充分应用全光谱的信息。
第13页，共18页。
反射光谱法
• 反射光谱分析时，检测器与光源置于待测样品的同一侧，检测器检测到的分析光是光源发出的作用光投射到物体后，以各种方式反射回来的光。物体对光的反射分为规则反射光（镜面反射）与漫反射。规则反射光指在物体表面按入射角等于反射角的反射定律发生的反射。漫反射是光投向漫反射体（颗粒或粉末）后，在物体表面或内部发生的方向不定的反射。
（2）模型需要不断的维护改进；
（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参比方法精度不够的情况
下，无法得到满意结果。
第8页，共18页。
谢谢（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参比方法精度不够的情况下，无法得到满意结果。
（2）模型需要不断的维护改进；（3）近红外测定精度与参比分析精度直接相关，在参比方法精度不够的情况下，无法得到满意结果。聚类运算时不需学习样品集，它通过待分析样品的光谱特征，根据光谱近似程度进行分类。近红外光谱分析与其它吸收光谱按照比耳定律作定量分析类似。

蜂蜜中二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖的测定的解读

蜂蜜中二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖的测定的解读
摘要：
一、蜂蜜的营养价值与作用
二、蜂蜜中二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖的测定方法
三、蜂蜜中二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖的测定对于蜂蜜行业的意义
四、总结
正文：
蜂蜜是一种天然的食品，具有丰富的营养价值和多种保健作用。

在中国，蜂蜜自古以来就被认为是一种养生佳品，被广泛用于食品和药品中。

然而，由于蜂蜜的主要成分和糖浆相似，市场上存在不法商家掺入糖浆、甚至完全以糖浆冒充蜂蜜的现象。

为了保障消费者的权益，监管部门需要对蜂蜜中的二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖进行测定。

二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖是蜂蜜中的三种主要成分，它们在蜂蜜中起着重要的生理作用。

二羟基丙酮具有抗氧化、抗炎和抗菌作用，甘露糖则具有增强免疫力、抗病毒和抗肿瘤作用，蜜二糖则具有润肺、养胃和滋阴作用。

因此，测定蜂蜜中这三种成分的含量对于判断蜂蜜的质量和营养价值具有重要意义。

目前，蜂蜜中二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖的测定方法主要有高效液相色谱法、气相色谱法和红外光谱法等。

这些方法具有较高的准确性和可靠性，可以有效地检测出蜂蜜中的这三种成分。

通过这些方法，监管部门可以对市场上销售的蜂蜜进行风险监测和数据积累，为后续执法监管提供技术支撑。

总之，蜂蜜中二羟基丙酮、甘露糖和蜜二糖的测定对于蜂蜜行业的健康发展具有重要意义。

通过严格的检测和监管，可以有效地打击不法商家的掺假行为，保障消费者的权益，维护蜂蜜行业的良好声誉。

基于二维红外相关谱判别掺假蜂蜜

中图分类号：Ｏ６５７．３３文献标识码：Ａ
ＣｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｏｆＡｄｕｌｔｅｒａｔｅｄＨｏｎｅｙＢａｓｅｄｏｎＴｗｏ — ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＩｎｆｒａｒｅｄＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ
立了掺假蜂蜜的多维偏最小二乘判别模型，并与常规一维中红外谱的偏最小二乘判别模型的预测结
果进行了比较。两个模型对未知样品的判别正确率分别为９５％和９０％。研究结果表明：基于二维中红外相关谱的多维偏最小二判别模型能更有效地提取掺假蜂蜜的特征信息，能提供高的判别正确率。关键词：二维中红外相关谱；多维偏最小二乘判别；掺假蜂蜜；蔗糖
文章编号：１００８ — ５３９４（２０１７）０２ — ００６７ — ０５
基于二维红外相关谱判别掺假蜂蜜
焦东升ｌａ孙雪杉 “ ，朱文碧ｌｂ，杨仁杰。通信储，靳浩，张伟玉 “
（Ｉ．天津农学院ａ．工程技术学院，ｂ．农业分析测试中心，天津３００３８４）
ＪＩＡ０Ｄｏｎｇ－ｓｈｅｎｇｋＳＵＮＸｕｅ — ｓｈａｈｋＺＨＵＷｅｎ — ｂｉｎＹＡＮＧＲｅｎ－ｊｉｅｌｎ，Ｃｏｏｎｄ蚺低ｒＪＩＮＨａｏ．
．
ＺＨＡＮＧＷｅｉ－ｙｕ
ｓｐｅｃ￣ｏｓｃｏｐｙｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＮ－ｗａｙｐａｒｔｉａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｄｉｓｃｉｍｉｒｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＮＰＬＳ — ＤＡ）．Ｆｉｒｓｔｌｙ，３０ｐｕｒｅｈｏｎｅｙｓａｍｐｌｅｓａｎｄ３０ａｄｕｌｔｅｒａｔｅｄｈｏｎｅｙｗｉｔｈｓｕｇａｒｓａｍｐｌｅｓｗｅｒｅｐｒｅｐａｒｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｎ，ｍｉｄ — ｉｎｒａｆｒｅｄａｔｔｅｎｕａｔｅｄｔｏｔａｌｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｓｐｅｃｔｒａｏｆａｌｌｓａｍｐｌｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｅｒｅｇｉｏｎｏｆ６５０ — ４０００ｃｍ～ｕｎｄｅｒｒｏｏｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ．Ｓｐｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｐｕｒｅｈｏｎｅｙａｎｄａｄｕｌｔｅｒａｔｅｄｈｏｎｅｙｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．ＮＰＬＳ — ＤＡｍｏｄｅｌｗａｓｂｕｉｌｔｕｓｉｎｇ２Ｄｍｉｄ．ｉｎｆｒａｒｅｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒａ．Ｆｏｒｃｏｍｐａｉｓｒｏｎ．ｔｈｅｐａｖｉａｌｌｅａｓｔ

7.近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究_屠振华

第29卷,第12期光谱学与光谱分析Vol .29,No .12,pp3291-32942009年12月 Spectro sco py and Spectr al Analy sisDecembe r ,2009　近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究屠振华1,籍保平1,孟超英2,朱大洲3,王林舸1,庆兆珅1＊1.中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京　1000832.中国农业大学信息与电气工程学院,北京　1000833.国家农业信息工程技术研究中心,北京　100097摘　要　以153个单植物源和混合植物源蜂蜜样品为研究对象,使用3种近红外光谱仪(F T 型、CCD 型、PDA 型)采集蜂蜜的透反射和透射光谱,并应用近红外定量分析技术进行蜂蜜中主要成分(水分含量、果糖含量、葡萄糖含量)的检测研究。

用偏最小二乘回归(par tial least square repression ,P LSR )方法分别建立了蜂蜜水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的近红外定量分析模型。

结果表明,水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的相关系数(r )分别达到0.9785,0.9311和0.8907,预测误差均方根(RM SEP )分别为0.4108(%),1.9144(%)和2.5319(%)。

研究表明基于近红外光谱的蜂蜜主要成分快速无损检测准确度高,具有很高的实用价值。

关键词　蜂蜜;近红外光谱;水;果糖;葡萄糖中图分类号:O 657.3;S37 文献标识码:A D OI :10.3964/j .issn .1000-0593(2009)12-3291-04　收稿日期:2008-12-30,修订日期:2009-04-02　基金项目:国家“十一五”重大科技专项项目(2006BAD05A06-Z1),中国农业大学科研启动基金项目(2007052)资助　作者简介:屠振华,1983年生,中国农业大学食品科学与营养工程学院在读博士研究生＊通讯联系人 e -mail :qingz haoshen @cau .edu .cn引　言蜂蜜是指蜜蜂采集植物的花蜜或者分泌物经自身含有的特殊物质进行充分酿造而成的甜味物质,蜂蜜中主要成分是糖类物质,约占蜂蜜的3/4,其中果糖和葡萄糖含量最高,其次是蔗糖、麦芽糖、曲二糖等,而蜂蜜中水分含量是一个衡量成熟度和货架期的重要指标。

脂肪蛋白质糖类的近红外光谱

脂肪蛋白质糖类的近红外光谱
近红外（NIR）光谱被广泛应用于分析和确定食物中的脂肪、
蛋白质和糖类的含量。

NIR光谱是指在接近可见光谱的红外区域（780-2500纳米）范围内的光谱。

针对脂肪、蛋白质和糖类的NIR光谱分析方法通常是基于样
品对特定波长范围内的光的吸收、散射和反射特性进行评估。

不同的化学成分对NIR光谱表现出不同的响应特征，因此可
以通过分析光谱峰的强度和位置来确定样品中的脂肪、蛋白质和糖类含量。

对于脂肪含量的分析，NIR光谱可以通过检测样品中脂肪的特定吸收峰来实现。

脂肪通常在1200-1800纳米的波长范围内显
示出较强的吸收能力。

蛋白质的含量可以通过观察NIR光谱中1450-1580纳米之间的特定吸收峰来确定。

这些波长的光被蛋白质中的特定官能团吸收。

糖类含量的分析可以利用NIR光谱中1000-1200纳米范围的吸收峰进行测定。

糖类中的羟基官能团会对这些波长的光吸收。

总体而言，NIR光谱分析对脂肪、蛋白质和糖类的含量测定提供了一种快速、无损和非破坏性的方法。

该方法具有操作简单、分析速度快等优点，因此在食品行业中得到了广泛应用。

近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

文献标识码：ＡＤ：１．９４ｊｉｎ１０ —５３２１）９２７ —４ＯＩ０３６／．ｓ．０００９（０００３７０ｓ
中图分类号：８６８￥９．
引言
蜂蜜是一种深受广大消费者喜爱的食品，主要成分为葡
１材料和方法
第３卷，９０第期
２０１０年９月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
ＳｅｔｏｃｐｎｐｃｒｌｐｃｒｓｏｙａｄＳｅｔａａｙｉＡｎｌｓｓ
Ｖｏ．０Ｎｏ９ｐ２７ — ３０１３，．，ｐ３７２８Ｓｐｅｅ，２１ｅｔｍｂｒ００
近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究
李水芳，张欣，单杨，李忠海
１．中南林业科技大学，湖南长沙４００１０４
４０２１０５
２．湖南省食品测试分析中心，湖南长沙
摘
要提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性固形物含量（Ｓ的新方法，同时对蜂蜜ＳＣ）
中的水分也进行了研究。在不同光谱范围内，通过对原始光谱的不同预处理，用偏最小二乘法分别建立了ＳＣ和水分的近红外透反射光谱校正模型，Ｓ所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内，光谱预处理采用Ｎｏｒ平滑＋一阶微分＋多元信号校正，ＳＣ模型的交互验证决定系数（）ｒｉｓＳＲ、交互验证误差均方根（ＭＳＣ、验证集决定系数（：、验证误差均方根（ＭＳＰＳＣ模型分别为０９８６ＲＥＶ）Ｒ）ＲＥ）Ｓ．９，

纯蜂蜜与掺假蜂蜜的红外光谱鉴别研究_梁奇峰

纯蜂蜜与掺假蜂蜜的红外光谱鉴别研究梁奇峰,彭梦侠,林鹃(嘉应学院化学系,广东梅州514015)摘要 [目的]寻找快速鉴别高质量蜂蜜的方法。

[方法]对不同品种的纯蜂蜜及常见掺假蜂蜜进行红外光谱分析。

[结果]结果表明,纯蜂蜜的红外光谱基本相同;掺有葡萄糖、黄糖、蔗糖等的假劣蜂蜜红外光谱在波数1200~900cm -1和600~400cm -1与纯蜂蜜有突出的区别特征。

[结论]该方法可用于鉴定纯蜂蜜与掺假蜂蜜。

关键词纯蜂蜜;掺假蜂蜜;红外光谱;鉴别中图分类号 O 657.7 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2009)01-00034-02Identificatio n of the Honey Quality w ith the T echnique of Infrared Spectrum LIA NG Q -i feng et al (Departm ent of C hemistry,Jiayi ng Universi ty,Meizhou,Gu an gd ong 514015)Abstract [Objective]The rapid test method of true and false honey was explored.[Method ]The pure an d false honey of the different brand s in market was tested with the method of in frared s pectrum.[Results]The same res ult of infrared spectru m was sh owed in the true honey prod ucts and there were the peak value of i nfrared spectru m of 1200-900c m -1and 600-400cm -1in the honey prod ucts mi xed with glucose,yello w sugar,sugar and others,which was significan tly different with the p ure honey prod ucts.[Concl usion]The method could be used for honey q uality tes t.Key w ords True honey;False honey;In frared spectru m;Identificati on基金项目广东省梅州市科技计划项目(2008-07)。

利用近红外光谱技术鉴别农产品品质的操作技巧

利用近红外光谱技术鉴别农产品品质的操作技巧近年来，随着农产品市场的不断扩大和消费者对食品质量的日益关注，利用科学技术手段鉴别农产品品质的需求也越来越迫切。

近红外光谱技术作为一种快速、无损、准确的分析方法，被广泛应用于农产品品质检测领域。

本文将介绍利用近红外光谱技术鉴别农产品品质的操作技巧，帮助读者更好地了解和运用这一技术。

一、仪器准备在进行近红外光谱分析之前，首先需要准备一台近红外光谱仪器。

这种仪器通常由一个光源、一个样品室和一个光谱仪组成。

光源产生近红外光，样品室用于放置待测样品，光谱仪则用于测量样品反射或透射的光谱。

选择一台性能稳定、操作简便的近红外光谱仪器非常重要，可以提高鉴别农产品品质的准确性和可靠性。

二、样品准备在进行近红外光谱分析之前，需要对待测农产品进行样品准备。

首先，从市场上购买一些新鲜的、具有代表性的农产品样品。

然后，将这些样品进行清洗、去皮、切割等处理，确保样品表面干净且均匀。

接下来，将样品放置在样品室中，确保样品与光源之间的距离和角度适当，以获得准确的光谱数据。

三、光谱扫描在样品准备完成后，接下来进行光谱扫描。

将近红外光谱仪器打开，选择适当的参数设置，如光谱扫描范围、积分时间等。

然后，将样品放入样品室中，点击开始扫描按钮，仪器会自动进行光谱扫描。

在扫描过程中，要确保样品与光源之间没有干扰物，以免影响光谱数据的准确性。

四、数据处理光谱扫描完成后，得到的是一组光谱数据。

为了更好地鉴别农产品品质，需要对这些数据进行处理。

常见的数据处理方法包括预处理、特征提取和模型建立。

预处理可以去除光谱数据中的噪声和干扰，提高数据的信噪比；特征提取可以从光谱数据中提取出与农产品品质相关的特征参数；模型建立则是根据已知的农产品品质样本，建立起一个鉴别模型，用于预测未知样本的品质。

五、模型验证在建立鉴别模型之后，需要对该模型进行验证。

选择一些未知品质的农产品样品，通过模型进行预测，并与实际品质进行比对。

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・外技术・红
基于ＫＣＰＡ和ＬＳＭ的蜂蜜近红外光谱鉴别分析ＳＶ
谈爱玲，毕卫红
（山大学信息科学与工程学院光电子工程系，燕河北秦皇岛０６０６０４）
摘
要：为快速鉴别普通植物源与中草药植物源蜂蜜，出一种核主成分析和最小二乘支持向提
（ｎｔｕｅｆｎｏｔｎＳｉｃｎｎｉｅｒｇＹｎｈｎｅｓｙＱｎｕｎｄｏ０６０ＣｉａＩｓｔｔｏｆｒｉｃｅｅａｄＥｇｅｎ，ａｓａＵｉｒｔ，ｉａｇａ６０４，ｈｎ）ｉＩｍａｏｎｎｉｎｖｉｈ
ＡｂｔａｔＦｒｔｅｒｐｄｉｅｔｉａｉｎｏｏｓｒｃ：ｏａｉｄｎｉｃｔｆｍｍｏｌｎｏｅｎｈｎｓｄｃｎｅｔｒｐａｔｏｅａｎｖｌｕｌｈｆｏｃｎｐａｔｎｙａｄＣｉｅｅｍｅｉｉｅｎｃａｌｎｎｙ，ｏｅａｉｈｈｑ－
ｕｅｏｄｔｒｉｅｔｅｏｔｌｍｏｅａａｔｒ．ｏｕｋｏｏｅａｌｓｔｅｏｔｌｄｌａｈｅｔｉｅｔ — ｓｄｔｅｅｎｈｐｉｄｌｐｍｅｅＴｎｎｗｎｈｎｙｓｍｐｅ，ｐｉｍｍａｒｓｈｍａｍｏｅｓｔｅｂｓｄｎｉｈｉｆｃｔｎｃｐｂｌｙｗｔｃｕａｙｏ６６％．ｘｅｍｅｔｌｒｓｌｎｉａｅｔａｈｒｐｓｄｑａｉｔｅａａｙｉａｉａａｉｔｉａａｃｒｃｆ９．７ｏｉｈＥｐｒｎａｅｕｔｉｄｃｔｈｔｔｅｐｏｏｅｕｌａｉｎｌｓｓｉｓｔｖ
ＬＳＭｃｓｉｃｉｎｍｏｅｂｓｄＯｌｒｒＣｒｃｎｕｐｔｏｅ（ＣＣｉｄｓｎｄａｄｇｉｅｒｈｍｔｏＳＶｌｓｉａｄｌａｅｉＥｒｏｒｔｇＯｔｕＣｄＥＯ）ｓｅｉｅｎｒｓａｃｅｄｉａｆｏｏｅｉｇｄｈｓ
ｍｅｈｄｂｓｄｏＰＡｎＳＶＭａｉｔｇｉｅｈｎｙｏｏｔｏａｅｎＫＣａｄＬＳｃｎｄｓｉｕｓｔｏｅｆｃｍｍｏｎｉｅｅｍｅｉｉｅｎｃａｌｎ．ｎｈｈｎａｄＣｈｎｓｄｃｎｅｔｒｐａｔ
ＩｅｔｆｃｔｏｆｈｎｙｂＲｐｃｒｓｏｙｔｃｏｏｙｄｎｉａｉｎｏｏｅｙＮＩｓｅｔｏｃｐｅｈｎｌｇｉｂｓｄｏＰＣＡｎＳａｅｎＫａｄＬＳＶＭ
ＴＡＮ —ｉｇ，ｅ— ｏｇＡｉｌｎＢＩＷｉｈｎ
ｔｉｅｔｉａｏｅｏｏｂｎｄＫｒｅＰｎｉｌｏｐｎｎＡａｓＫＣａｄＬａｔｑａｅｕｐ￣ＶｃｏａｖｉｎｉｃｔｎｍｔｄｃｍｉｅｅｌｒｃａＣｍｏｅｔｎｙｉｔｅｄｆｉｈｎｉｐｌｓ（ＰＡ）ｎｅｓＳｕｒＳｐｏｅｔｒＭａｈｎＬＳＭ）ｒｐｓｄＴｅｐｅｅｔｅｏｓｓＦｕｅｒｓｒＩｐｃｏｈｔｍｔｏｅｔｔｅｃｉｅ（ＳＶｉｐｏｏｅ．ｈｒｎｅｍｔｄｕｅｏｒｒｔｎｆｍＮＲｓｅｔｐｏｏｅｒｔｃｌｃｈｓｓｄｈｉａｏｒｅｏｌ
量机相结合的蜂蜜近红外光谱定性分析新方法。利用傅里叶变换近红外光谱仪测定普通洋槐蜂蜜和益母草、黄连两种中药植物源蜂蜜样本的近红外光谱并预处理，然后对光谱进行核主成分分析，提取非线性特征，最后设计基于纠错编码最小二乘支持向量机的多类分类器模型。采用网格搜索法确定模型最优参数，利用最优分类模型对未知类别蜂蜜样本进行识别，正确率可达９．７６６％。结果表明，基于ＫＣＰＡ和ＬＳＭ的近红外光谱定性分析算法鉴别普通植物源与ＳＶ
第４卷第１１２期
２１年１０１２月
激光与红外
ＩＳＲ＆ＩＲＡＥＮＦＡＲＥＤ
Ｖｏ．１Ｎｏ１１４，．２Ｄｅｅｅ，０ｃｍｂｒ２１１
பைடு நூலகம்
文章编号：０－７（０１１－３－１１０８２１）２１１６０５３０
ｓｅｔａａｏｃｓ，ｅｎｒａｄｃｐｉｈｎｙＴｅＫＣａｇｒｔｍｓｕｅｏｅｔｃｏｌｅｅｔｒｓＴｅｐｃｒｄｔｆｌｕｔｌｏｕｌａｏｉｎｏｔｏｅ．ｈＰＡｌｏｈｉｓｄｔｘｒｔｎｎｉａｆａｕｅ．ｈｎａｓｉａｎｒ
中草药植物源蜂蜜是可行的。
关键词：近红外光谱；核主成分分析；最小二乘支持向量机；蜂蜜；中草药植物源
中图分类号：６７３０５．文献标识码：ＡＤ：０３６／．ｓｎ１０－０８２１．２０９ＯＩ１．９９ｊｉ．０１５７．０１．０ｓ１