基于可見-近紅外光譜技術的蜜源快速識別方法.pdf

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1、第26卷第3期2382010年3月農業(yè)工程學報TransactionsoftheCSAEVbl．26No．3Mar．2010基于可見一近紅外光譜技術的蜜源快速識別方法楊燕1，一，聶鵬程1，一，楊海清1，．，何勇隙(1．浙江大學生物系統(tǒng)工程與食品科學學院，杭州310029；2．廣西師范大學數(shù)學科學學院，南寧530023；3．南昌航天航空大學電子信息工程學院，南昌330069；4．浙江工業(yè)大學信息工程學院，杭州310029)摘要：蜂蜜蜜源決定了蜂蜜的藥用價值。為了實現(xiàn)快速無損識別蜂蜜蜜源，提出了基于可見．近紅外光譜技術結

2、合機器學習的方法來實現(xiàn)蜂蜜蜜源的快速無損識別。該研究采集來自4個蜜源共232份蜂蜜樣本光譜數(shù)據，隨機選取其中212個樣本用來構建分類器，剩余20個樣本進行分類器泛化學習能力的檢驗評估。光譜數(shù)據預處理采用基線校正，數(shù)據標準化和平滑消除干擾和噪聲?；谝粚Χ喾诸愐?guī)則，采用主成分分析結合貝葉斯線性判別構造線性多分類器，并就分類效果和泛化學習能力與前向神經網絡器構成的非線性分類器進行比較。結果表明：基于主成分分析結合貝葉斯線性判別構造的多分類器分類正確率為91．95％，前向神經網絡的分類正確率為100％。該研究也表明應用可見

3、．近紅外技術對蜂蜜蜜源進行快速分類是可行的。關鍵詞：近紅外光譜，模式識別，主成分分析，貝葉斯線性判別，蜜源．doi：10．3969／j．issn．1002—6819．2010．03．040中圖分類號：043，TP3文獻標識碼：A文章編號：1002—6819(2010)一03—0238-05楊燕，聶鵬程，楊海清，等．基于可見一近紅外光譜技術的蜜源快速識別方法[J]．農業(yè)工程學報，2010，26(3)：238--242．YangYah，NiePengcheng，YangHaiqing，eta1．Rapidrecognit

4、ionmethodofnectarplantbasedonvisible-nearinfraredspectroscopy[J】．TransactionsoftheCSAE，2010，26(3)：238--242．(inChinese、jlritllEnglishabstract)0引言蜂蜜被譽為“百花之精”，其富含糖類物質(包括單糖、不同單雙糖、低聚糖和多糖)、多種維生素、蛋白質、氨基酸、脂肪酸及多種人體必需的微量元素。蜜源來源植物是進行蜂蜜種類劃分的一個重要依據，不同蜜源的蜂蜜，不僅在感官和內在品質上存在一定的差

5、異，而且其營養(yǎng)價值也有所不同。然而，由于蜂蜜感官特征易受加工、貯存、結晶等因素影響，傳統(tǒng)方法難以準確辨別蜂蜜品種，容易造成蜂蜜市場品種標志混淆、價格混亂。因此，有必要開展蜂蜜蜜源品種鑒定研究，以保護消費者利益，保證蜂業(yè)健康發(fā)展。傳統(tǒng)方法利用感官分析、花粉分析要求熟練掌握不同蜂蜜的知識，方法的準確度和精確度易受蜂蜜中花粉含量、種類組成、蜂蜜來源、產地、蜜源植物花粉形態(tài)、蜜蜂采蜜方式、蜂蜜收集、放蜂環(huán)境等因素影響【l】。利用理化分析結合化學計量學可對單花蜂蜜的不同質量參數(shù)(水分、pH值、糖、電導率、酸度、脯氨酸、酶值等)

6、收稿日期：2009-06—12修訂日期：2009-08-24基金項目：國家高技術研究發(fā)展計劃(“863”計劃)項目(2006AAl02234)；公益性行業(yè)(農業(yè))科研專項(200803037)作者簡介：楊燕(1973一)，女，廣西南寧人，博士，主要從事農業(yè)信息自動處理與識別研究。杭州浙江大學生物系統(tǒng)工程與食品科學學院，310029。Emaihy_yae@yahoo．cn※通信作者：何勇(1963一)，男，浙江杭州人，教授，博士生導師，主要從事農業(yè)電氣化及自動化、生物環(huán)境工程與能源工程研究。杭州浙江大學生物系統(tǒng)工程與食

7、品科學學院，310029。Email：yh哦iu．ezht．cn進行識別【2‘41；也可用色譜分析法，通過各種萃取方法，如溶劑萃取法、改良的“Likens．Nickerson”蒸汽蒸餾法和溶劑萃取，動態(tài)頂空萃取(dynamicheadspaceextraction，DHS)，固相微萃取以及氣體傳感器等【5‘10I，分析單花蜜中的揮發(fā)性物質成分。但以上鑒定方法都存在對樣品進行破壞性處理，且分析費時、操作復雜等缺陷，同時測試過程中用到強酸或強腐蝕性等有害試劑還需進行高溫操作，影響檢測人員的安全和健康。因此，有必要探索一種

8、新的快速、廉價、安全無損的測定蜂蜜蜜源的方法?？梢姡t外光譜檢測技術以其高效、快速、低成本、無污染、非破壞和易于實現(xiàn)在線檢測等特點在農業(yè)和食品行業(yè)得到廣泛的重視和應用【l卜15】。應用該檢測技術，樣品無需處理，無有害試劑，快速且重復性好。本研究通過對4種蜜源蜂蜜的可見．近紅外光譜數(shù)據進行分析，建立了2種不同分類算法的分類模型，并以分類準確率作