基于拉曼光譜快速定量檢測食用調(diào)和油含量的研究.pdf

1、在對食用油快速定量檢測過程當中，由于被測物品含量范圍大、各組分的相互作用和外界環(huán)境等因素的影響，導(dǎo)致光譜數(shù)據(jù)信息與被測物品之間具有非線性的特點。因此，本文提出了一種將拉曼光譜和化學(xué)計量學(xué)相結(jié)合的快速定量檢測食用調(diào)和油含量的方法，用于解決多組分(三組分)食用調(diào)和油的快速定量檢測問題。
　　首先，本文對基于拉曼光譜的食用調(diào)和油定量檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了深入的研究，明確了研究意義和研究方向。同時，闡述了拉曼散射的產(chǎn)生機理和光譜定量檢

2、測的基本原理。
　　其次，本文采用非線性回歸預(yù)測方法對食用調(diào)和油含量進行了分析，主要對支持向量機(SVM)、最小二乘支持向量機(LSSVM)、粒子群(PSO)和粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(PSO-LSSVM)等非線性算法進行了比較，提出了最小二乘支持向量機(LSSVM)和粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(PSO-LSSVM)的回歸預(yù)測方法。
　　再次，當食用油混合含量比例不同時，官能團含量變化會引起食用油的特征峰強度發(fā)生改變。

3、因此，本文利用食用油混合含量比例和特征峰強度之間的對應(yīng)關(guān)系建立快速定量檢測系統(tǒng)，以實現(xiàn)對混合油含量的鑒別。本文對66個樣品進行了光譜檢測以及預(yù)處理，設(shè)計出了最小二乘支持向量機(LSSVM)和粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(PSO-LSSVM)定量預(yù)測模型系統(tǒng)，并對預(yù)測模型進行了驗證。
　　最后，本文對最小二乘支持向量機和粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機多輸入單輸出的定量預(yù)測模型進行了比較，并在最小二乘支持向量機模型的基礎(chǔ)上利用粒子群算法