[发明专利]基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法

摘要

本发明公开了一种基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，属于农药残留检测领域，其特征在于，包括以下步骤：a、样品制备；b、光谱数据采集；c、主成分分析光谱数据降维；d、支持向量机光谱数据分类识别；第一步，随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；第二步，进行归一化处理；第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型；第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型；第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集数据进行识别，对归一化后的测试集数据进行预测。本发明能够对黄瓜表皮不同浓度梯度的农药残留进行定性分类鉴别，检测精度高。

主权项

1.基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，其特征在于，包括以下步骤：a、样品制备选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；b、光谱数据采集喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；c、主成分分析光谱数据降维对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；d、支持向量机光谱数据分类识别第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。