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资源类型: 中文期刊
关键词:支持向量机法(模糊匹配)
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拉曼光谱法无损检测蜂蜜中的果糖和葡萄糖含量

农业工程学报 2014 EI 北大核心 CSCD

摘要:应用拉曼光谱结合化学计量学方法对蜂蜜果糖和葡萄糖含量进行了定量分析。用自适应迭代重加权惩罚最小二乘(adaptive iteratively reweighted penalized least squares,airPLS)算法进行基线校正,用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选变量,分别用线性的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归算法和非线性的支持向量机(support vector machines,SVM)回归算法建立定量校正模型,并进行预测。2种模型都有较好的预测结果。对果糖,SVM模型预测值与高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC)测定值的相关系数(R)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.902和1.401,略优于PLS模型(R为0.892,RMSEP为1.604);对葡萄糖,PLS模型的R和RMSEP分别为0.968和0.669,优于SVM模型(R为0.933,RMSEP为1.410)。结果表明拉曼光谱结合化学计量学方法可快速无损测定蜂蜜果糖和葡萄糖含量。

关键词: 无损检测 拉曼光谱 葡萄糖 蜂蜜 果糖含量 偏最小二乘法 支持向量机法

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