[发明专利]基于多源光谱并联融合的食用油种类快速鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于多源光谱并联融合的食用油种类快速鉴别方法，包括：选取至少一个种类的若干食用油样品；分别采集若干所述食用油样品的近红外光谱图和拉曼光谱图；分别对若干所述食用油样品的近红外光谱图和拉曼光谱图进行预处理，得到若干所述食用油样品的预处理近红外光谱图和预处理拉曼光谱图；分别对若干所述食用油样品的的预处理近红外光谱图和预处理拉曼光谱图进行特征变量提取，得到若干所述食用油样品的近红外光谱图特征变量和拉曼光谱图特征变量；定性模型建立；种类鉴别。该基于多源光谱并联融合的食用油种类快速鉴别方法，安全快速、检测便捷，鉴别准确率高，具有较强的实用价值和推广价值。

主权项

1.一种基于多源光谱并联融合的食用油种类快速鉴别方法，其特征在于，包括：步骤一、样品选取：选取至少一个种类的若干食用油样品；步骤二、光谱采集：分别采集若干所述食用油样品的近红外光谱图和拉曼光谱图；步骤三、光谱预处理：分别对若干所述食用油样品的近红外光谱图和拉曼光谱图进行预处理，得到若干所述食用油样品的预处理近红外光谱图和预处理拉曼光谱图；步骤四、特征变量提取：分别对若干所述食用油样品的的预处理近红外光谱图和预处理拉曼光谱图进行特征变量提取，得到若干所述食用油样品的近红外光谱图特征变量和拉曼光谱图特征变量；步骤五、定性模型建立：将若干所述食用油样品分为训练集和测试集，并根据训练集中的食用油样品的近红外光谱图特征变量和拉曼光谱图特征变量，依次建立近红外训练集定性模型和拉曼训练集定性模型；步骤六、种类鉴别：分别采用近红外训练集定性模型和拉曼训练集定性模型对预测集中的食用油样品进行种类鉴别；将近红外训练集定性模型和拉曼训练集定性模型对预测集中的食用油样品种类鉴别相同且种类鉴别正确的食用油样品放入步骤五中的训练集中，并重新建立近红外训练集定性模型和拉曼训练集定性模型；并利用重新建立的近红外训练集定性模型和拉曼训练集定性模型对预测集中剩余的食用油样品进行种类鉴别；依此循环直至最终的近红外训练集定性模型和拉曼训练集定性模型对预测集中最终剩余的食用油样品种类鉴别不相同且种类鉴别不正确为止。