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基于近红外光谱的潲水油快速鉴别方法研究

作 者: 梁晶
导 师: 祝诗平
学 校: 西南大学
专 业: 农业电气化与自动化
关键词: 潲水油 近红外光谱分析 DPLS 支持向量机 BP神经网络
分类号: TS227
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 230次
引 用: 2次
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内容摘要


潲水油是从餐饮业收集潲水经过脱水、脱渣、脱色和脱臭等过程提炼出来的油脂。潲水油可用来加工成工业油脂或有机燃料,但绝不可用作食用油,近年来,食用油掺假的屡禁不止也使得食用油的安全问题日益成为公众关注的焦点。目前市场对潲水油的快速鉴别有迫切的需求,在这种背景下,本文研究了基于近红外光谱的潲水油快速鉴别方法。本文的主要研究内容如下:1、收集了82份食用油样品,采用常规方法鉴别出潲水油样品有37份,合格食用油样品有45份。采用德国BRUKER公司MATRIX-F型傅里叶变换近红外光谱仪对82份样品进行了全谱段的光谱采集。2、研究了基于DPLS的潲水油近红外光谱鉴别方法,并通过数据规范化的预处理方法优化DPLS模型。该方法能较准确地判别油样品是否是潲水油。3、研究了基于SVM的潲水油近红外光谱鉴别方法,采用S型内核函数的支持向量机建立SVM鉴别模型,并针对穷举法在SVM参数选择上的缺陷,使用遗传算法对支持向量机的参数进行选择,获得较佳参数,使所建立的模型能够快速、准确地判别样品的类别。4、研究了基于PCA-BP神经网络的潲水油近红外光谱鉴别方法。针对作为BP网络输入的光谱数据点数过多的问题,采用主成分分析法提取光谱数据的主成分,从而减少输入的神经元数;针对隐含层的节点数的确定问题,分别采用6种BP神经网络训练算法对所建网络进行训练,并比较最终鉴别结果,确定最终的训练算法,从而获得最优的神经网络结构,建立BP神经网络潲水油鉴别模型。5、比较了DPLS, SVM和PCA-BP三种方法建立的潲水油鉴别模型的性能。在选用相同光谱、仪器,相同的校正集(训练集)与测试集的条件下BP-ANN方法建立的模型要优于DPLS和SVM方法建立的模型,鉴别正确率达到94.8%。研究表明,基于近红外光谱的潲水油快速鉴别机理上是可行的,方法上是有效的。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
第1章 文献综述  7-14
  1.1 潲水油鉴别方法国内外研究现状  7-8
    1.1.1 潲水油的危害性  7
    1.1.2 潲水油鉴别方法国内研究现状  7-8
    1.1.3 潲水油鉴别方法国外研究现状  8
  1.2 近红外光谱定性分析方法研究现状  8-14
    1.2.1 近红外光谱技术的发展  9-10
    1.2.2 主要近红外光谱定性分析方法的应用  10-14
第2章 绪论  14-16
  2.1 课题提出的背景及意义  14
  2.2 主要研究内容  14-15
  2.3 研究的目的  15-16
第3章 近红外光谱定性分析理论基础  16-32
  3.1 近红外光谱分析技术概述  16-19
    3.1.1 近红外光谱分析技术的组成及特点  16-17
    3.1.2 近红外光谱分析仪器种类  17-18
    3.1.3 近红外光谱分析技术的基本原理  18-19
  3.2 近红外光谱分析中常用的化学计量学方法  19-25
  3.3 近红外光谱的预处理方法  25-27
  3.4 近红外光谱定性分析  27-32
    3.4.1 近红外定性分析的一般程序  27-29
    3.4.3 近红外定性分析的方法  29-30
    3.4.4 近红外定性分析的模型评价指标  30-32
第4章 潲水油样品的收集与原始光谱采集  32-35
  4.1 样品收集  32
  4.2 原始光谱数据的采集  32-34
  4.3 样品的常规鉴别  34-35
第5章 基于近红外光谱的潲水油定性建模实验  35-48
  5.1 DPLS预测模型的建立以及优化  35-38
    5.1.1 建立预测模型  35-37
    5.1.2 优化预测模型  37-38
  5.2 SVM的建立以及优化  38-41
    5.2.1 支持向量机c,g参数选择  39-41
    5.2.2 基于S型核函数的支持向量机模型建立  41
  5.3 BP-ANN预测模型的建立以及优化  41-47
    5.3.1 BP神经网络结构设计  42-44
    5.3.2 BP神经网络训练算法比较  44-45
    5.3.3 基于拟牛顿算法的BP神经网络模型建立  45-47
  5.4 DPLS,SVM和BP-ANN预测模型的比较  47-48
第6章 结论与建议  48-50
  6.1 结论  48
  6.2 建议  48-50
参考文献  50-54
致谢  54-55
硕士期间发表论文及参与课题  55

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中图分类: > 工业技术 > 轻工业、手工业 > 食品工业 > 食用油脂加工工业 > 产品标准与检验
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