基于近红外光谱技术的香榧产地分级方法研究

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1、分类号＠密级公开ＵＤＣ６３１全曰制硕±专处学位研究生学位论文基于近红外光谱技术的香極产地分级方法研究作者姓名：范益辟指导教师：曾松伟副教授专业学位名称；农业推广硕±领域名称：农业信息化研究方向；农产品无损检测与控制所在学院：信息工程学院论文提交日期：２０１５年１２月２０日浙江农林大学２０巧年１２月２０日独创性声明Ｉ本人声明，巧呈交的学位论文－是受浙江省自然基金项目资助，在指导教师指导下通过我。的努力取得的成果，并且是自己撰写的尽我所知，

2、除了文中作了标注和致谢中日经作了答谢的地方外，，论文中不包含其他人发表或撰写过的硏究成果也不包含在航江农林大学或其他教育机一构获得学位或证书而使席过的材料，都在。与我同对本研巧做出贡献的同志论文中作了明确的。说明并表示了谢意。如被查有严重侵犯他人知识产权的行为，由本人承担应有的责任嗅、。－是０学位论文作者亲笔签名：疋襄吗日期：Ｊ论文使用授权的说明本人完全了解浙江农林大学有关保留、使巧学位论文的规定，巧学校有权送交论文的复印件，允许论文被査阅和借阅；学校巧公布论文的全部或部分内容，可Ｗ采用

3、影印、缩印或其他复制手段巧存论文。保巧，在年后解密可适用本授权书。□不保密本学位论文属于不保巧．赶，＂＂（请在方框内打Ｖ）。＇如？＇走基如、。学位论文作者亲笔签名；；衣车日期ZhejiangForestryUniversityDissertationfortheDegreeofMasterResearchontheclassificationmethodofnear-infraredspectroscopybasedontheoriginofTorreyagrandisCandidate:

4、FanYiHuiAdviser:ZengSongWei,AssociateProfessorSpecialty:AgriculturalinformatizationDateofSubmission:October10,2015ZhejiangA&FUniversityLin’an,zhejiangprovince,P.R.ChinaOctober,2015摘要香榧果实营养丰富，具有特殊的酚香气味，在干果市场上香榧的价格也比较高，因此很多不法商家出售自家种植的香榧或者出售次等香榧，却用知名地域标识的品牌包装袋包装，以

5、次充好，弄虚作假，扰乱了正常的香榧市场秩序。传统的方法耗时耗力，为快速鉴别出是否具有产地认证标志的香榧，本文首次利用近红外光谱技术结合化学计量统计方法对不同产地的香榧做判别分析研究。本研究通过近红外漫反射光谱仪采集临安、绍兴、嵊州三地的香榧样品各100个，剔除异常的香榧，然后将香榧样品按照3：1比例采用RandomSampling（RS法）划分校正集和预测集，校正样本84个，预测样本28个。选取4000~10000cm-1波段，对光谱进行一阶导数（FD）、多元散射校正（MSC）等预处理，然后运用PCA-DA、KNN、

6、PLS-DA、LS-SVM、SIMCA法建立判别模型，比较这5种模型的建模效果。结果表明：最小二乘支持向量机法（LS-SVM）和主成分（PCA-LDA）法的建模效果最好，在LS-SVM模型中，FD和MSC+FD预处理下的校正集正确识别率为100%，预测集正确识别率96.43%；在PCA-LDA的模型中，FD预处理下的校正集的正确识别率为98.81%，测试集的正确识别率为100.00%；在PLS-DA的模型中，MSC+FD和FD预处理方法下建模集的正确识别率不低于90%，校正集的正确识别率都为100.00%；在KNN和

7、SIMCA的模型中，建模集和测试集的平均正确识别率都低于70%。实验结果证明：利用近红外光谱技术结合LS-SVM和PCA-LDA模式识别方法进行香榧的产地分级是可行的。关键词：近红外光谱，分级，偏最小二乘，支持向量机，主成分分析IABSTRACTTorreyafruitnutritious,hasaspecialsmellphenolincense.Inthedriedfruitmarket,thepriceisrelativelyhighTorreya,soalotofunscrupulousbusinessmen

8、sellhome-grownorsoldinferiorTorreyagrandis,butWiththewell-known"regionalidentity"brandbagspackagingproducts.theysellsecondsatbestqualitypricesanddisruptthenormalmarketorderT