用二维相关近红外谱和多维主成分分析判别掺杂牛奶

为了有效地提取牛奶中微量的掺杂物特征信息,提出了基于二维相关近红外光谱多维主成分分析(MPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别牛奶掺杂物的方法.首先,采集纯牛奶、掺杂尿素牛奶和掺杂三聚氰胺牛奶的一维近红外谱,并对其进行相关计算,构建各样品的二维相关近红外谱.然后,采用多维主成分分析法分析二维相关谱矩阵,压缩数据,提取相关谱的得分矩阵.最后,将提取的得分矩阵输入最小二乘支持向量机,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶及两种掺杂牛奶与纯牛奶的LS-SVM判别模型.用所建模型对测试集未知样品进行了判别,结果显示其判别正确率分别为92.3％,96.2％,92.3％.研究结果表明:所提出的方法不仅有效提取了牛奶中掺杂物的特征信息,而且缩短了建模所需时间,取得了较好的判别效果.