[发明专利]一种核模糊正交鉴别分析的茶叶近红外光谱分类方法

说明书

本发明公开了一种核模糊正交鉴别分析的茶叶近红外光谱分类方法，包括：一、利用Antaris II傅立叶变换近红外光谱分析仪的积分球漫反射分析模块的漫反射模式检测茶叶样本的近红外漫反射光谱数据；二、采用二阶求导法对茶叶样本的近红外漫反射光谱数据进行预处理，再将经预处理后的数据划分训练样本集和测试样本集；三、使用一种核模糊正交鉴别分析的茶叶近红外光谱鉴别信息提取方法，从已预处理过的茶叶近红外漫反射光谱数据中提取茶叶样本的分类信息，得到包含鉴别信息的训练样本集和测试样本集；四、运K近邻分类算法将步骤三中包含类别信息的测试样本集分类，以确定所测茶叶样本的种类。本发明能克服线性特征提取算法无法处理非线性问题的局限。

技术领域

本发明属于茶叶品种鉴定技术领域，涉及一种茶叶近红外光谱分类的特征信息提取方法，具体涉及一种将核函数理论引入到模糊正交线性鉴别分析中的鉴别信息提取方法。

背景技术

随着人们对高品质生活的追求以及现代食品工业的快速发展，茶叶的功效与作用不断被发现和挖掘，茶叶产业的价值也得以进一步凸显。但由于经济利益的驱使，茶叶市场上目前仍然存在着销售假冒伪劣茶叶的现象，这不仅影响了茶叶市场的正常运营，同时也损害了消费者的合法权益。因此，寻求一种简单、快速、准确、无损的茶叶品种鉴别方法是十分必要的。

传统的茶叶品种鉴别方法包括感官审评和理化检测，但前者易受人为因素和外界环境的影响，而后者普遍存在耗时费工、产品破坏大等缺陷。显然，这两种方法都不适用于本发明。现阶段，近红外光谱技术作为一种新兴的检测方法，凭借其无损、成本低、高效快速、绿色无污染等优势在食品检测领域迅速普及。从实际分子基频谱带的分布中得知，近红外光谱区域主要涵盖的是有机分子中含氢基团(如C-H、N-H、O-H、S-H、P-H等)因运动(伸缩、弯曲、振动等)生成的倍频与合频的光谱特征信息。同时，考虑到由于有机物的基团差异及同一基团的能级差别产生的近红外光谱会在谱带形状、谱峰位置与吸收强度上有所区别的事实，再结合朗伯-比尔定律就可推测出近红外光谱能够作为获取物质信息的有效载体，进而为运用近红外光谱技术建立茶叶样本的分类模型奠定了基础。

然而，在提取近红外光谱数据中有效的分类特征时，其自身的“高维、重叠、冗余、非线性”特性会引发一系列的技术难点，如维数灾难、信息提取困难等。其中，其“重叠”和“冗余”特性带来的无效信息干扰是可在光谱预处理阶段消除的，解决由于其“高维”特性引发的维数灾难问题最为广泛的手段是降维，而本发明则针对线性特征提取算法无法获取其“非线性”特征中负载的有效分类信息问题，在模糊正交线性鉴别分析的基础上引入核函数理论，提出了一种核模糊正交鉴别分析的茶叶近红外光谱分类方法，用以实现鉴别茶叶样本种类的任务。

发明内容

本发明的目的是提出一种将核函数理论与模糊正交线性鉴别分析相结合以用于茶叶近红外光谱分类的鉴别信息提取方法。该核模糊正交鉴别分析的茶叶近红外光谱分类方法在进行茶叶品种鉴别信息的提取时，通过加入核函数到模糊正交线性鉴别分析算法中的方式，重新定义了目标函数中的散射矩阵，既能有效解决“硬”类特征提取算法难以描述样本类信息多样性的问题，又能克服线性特征提取算法无法处理非线性问题的局限。同时，本发明还具有操作简单、检测快捷、成本低廉、绿色环保等优点。

一种核模糊正交鉴别分析的茶叶近红外光谱分类方法，其详细步骤如下：

步骤一、获取茶叶样本的近红外漫反射光谱数据：采集若干品种茶叶样本，采用Antaris II傅立叶变换近红外光谱分析仪的积分球漫反射分析模块的漫反射模式获取茶叶样本的近红外漫反射光谱数据；

步骤二、预处理茶叶样本的近红外漫反射光谱数据：运用二阶导数法(2^nd der)对收集到的茶叶样本的近红外漫反射光谱数据进行预处理，再将经预处理后的茶叶样本数据随机划分到茶叶样本的训练集和测试集中；