CN109308498B - 一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，包含以下步骤：(1)将等体积的纯花生油和小米汤按一定的掺杂浓度进行配比；(2)利用自行设计的便携式植物油无损分析仪采集油样荧光光谱数据；(3)采用中值滤波法(M edian‑Filter)平滑处理原始光谱图；(4)联合KICA与PCA算法(KICA‑PCA)优选出主要光谱信息数据；(5)采用留出法(hold‑out)把样本数据划分成训练集和测试集；(6)利用FDA对训练集进行学习和训练，测试集用于辨识效果检验。本发明采用KICA‑PCA结合FDA用于激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识，提高了辨识精度和运算速度，非常适用于食品安全检测领域的研究。

Description

一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法
技术领域
本发明涉及食品安全检测领域，具体是一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法。
背景技术
通过植物油掺伪成的“人造油”流入市场的新闻屡见不鲜，这些油由于价格低廉、利润量大、获取方便等特点，深受不法经销商的喜爱。植物油掺伪不仅会使油脂的各项卫生指标均不能达到国家要求水平，其中可能产生的致癌物质还会引起心血管、神经系统、消化系统、呼吸系统等方面的疾病，严重威胁着人体健康。一般可从色泽、气味、滋味、透明度等方法去识别植物油的品质，但是这些感官识别植物油的方法并不可靠，有着不确定性。
激光诱导荧光(Laser induced fluorescence spectroscopy,LIF)技术原理是激光通过被检测样品时，分子会吸收能量跃迁至高能量状态，由于高能状态分子不稳定，则会释放能量产生荧光，最后生成不同种类的荧光光谱，该技术运用核独立分量分析联合主元分析(KICA-PCA)和费舍尔判别分析(FDA)算法用于植物油掺杂小米汤类别的辨识具有广泛的研究意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，该方法能够实现对植物油掺伪的可靠辨识。
本发明实现发明目的采用如下技术方案：
一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，包括以下步骤：
(1)油样准备：以相同体积纯花生油为基础，分别掺入不同体积的小米汤，配比成五组不同体积比的实验样本。
(2)光谱采集：利用自行设计的便携式植物油无损分析仪获取不同油样的荧光光谱数据，生成油样荧光光谱图。
(3)光谱数据预处理：采用中值滤波法(Median-Filter)对原始光谱图进行平滑处理，去除光谱数据里的干扰信号。
(4)KICA-PCA有效信息优选：把KICA与PCA相联合(KICA-PCA)降低样本维数，去除预处理后光谱数据中无用、冗余的信息，优选出主要信息数据。
(5)样本集分配：采用留出法(hold-out)将优选后的光谱信息数据划分成训练集和测试集。
(6)建立FDA油样模型建立：利用FDA对训练集进行学习和训练，将测试集用于所建模型的辨识效果检验。
作为优选，所述的步骤(1)中，纯花生油按不同体积比混合而成的实验样本，第一组为纯花生油样本，第二组为小米汤体积占总体积25％的样本，第三组为小米汤体积占总体积50％的样本，第四组为小米汤体积占总体积75％的样本，第五组为纯小米汤样本。
作为优选，所述的步骤(2)中，实验所选择的是USB2000+型激光诱导荧光光谱仪(美国Ocean optics公司)，光谱全波段范围是340～1021nm，分辨率为0.5nm，激光器使用YAG脉冲激光器(法国Quantel公司)，搭建激光器双光路输出分时控制系统。
作为优选，所述的步骤(4)中，把KICA与PCA相联合(KICA-PCA)优选出主要信息，其具体步骤如下：
(41)根据样本数据产生矩阵A(m×n)，m是样本变量个数，n是观测值，即式：
Figure GDA0002732068350000021
式中，A为经中心化后的样本矩阵，a11,a12,...,ann为样本数据点；
(411)矩阵A应当标准化，使均值和单位方差为零；
(412)标准化后的样本数据矩阵为A*，即：
A*＝IA
式中，I为标准化矩阵A*的平方根逆矩阵；
(413)将A*的协方差矩阵的特征值计算出为λ1,λ2,...,λn，并根据不同的特征值计算出相对应的特征向量ξ1,ξ2,...,ξn；
(42)根据PCA主成分提取的方法提取出的主成分数为K，将前k个主成分表示为：
Figure GDA0002732068350000022
式中，W表示经PCA提取有效信息后的新矩阵，
Figure GDA0002732068350000031
表示特征向量ξ1,ξ2,...,ξn组成新矩阵的转置；
(421)白化处理矩阵W*，即：W*＝qW，式中q为白化变换矩阵；
(43)利用KICA算法中的KGV选取的核函数K(x,y)选取比较函数
Figure GDA0002732068350000032
搜索最小化比较函数的最小值，得到解混矩阵B，即：
Y*＝XW*＝XKGVW
式中，XKGV是利用KGV算法求得的解混矩阵，Y*是源信息估算矩阵。
作为优选，所述的步骤(5)中，训练集取样本总数的80％，剩下的为测试集。
作为优选，所述的步骤(6)中，将优选出的主要信息数据在训练集上建立FDA模型，根据测试集对油样辨识效果进行分析。
有益效果：
本发明与现有技术相比，其有益效果体现在：激光诱导荧光技术用于植物油掺杂小米汤辨识较感官识别植物油的方法，增强了油类检测的鲁棒性和可靠性，提高了检测的效率；PCA虽然有着良好的降维去噪性能，但处理非高斯布的数据效果不好，将PCA与KICA相联合(KICA-PCA)避免了单空间非高斯分布特征提取的限制，通过互补的空间提升了有效信息可分度，并结合FDA用于激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识，提高辨识精度和运算速度，非常适用于食品安全检测领域的研究。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的KICA-PCA有效信息优选过程图。
具体实施方式
以下通过具体实施例与附图对本发明做进一步解释说明。
本发明研发了一种激光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法，将KICA-PCA-FDA算法与激光诱导荧光技术相结合，利用自行设计的便携式植物油无损分析仪获取不同油样的荧光光谱图；采用Median-Filter法平滑光谱图像，去除噪声干扰，利用KICA-PCA提取出光谱数据中有效信息，最后将经过hold-out分配的训练集用于FDA模型建立，测试集检验辨识结果。
本发明在KICA-PCA-FDA与激光诱导荧光技术有机结合的情况下研究出一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，具体步骤如下：
(1)油样准备：花生油掺杂小米汤浓度按比例0、25％、50％、75％、100％共五组不同的油样进行混合配比，配比过程需搅拌均匀。
(2)光谱采集：实验所选择的是USB2000+型激光诱导荧光光谱仪(美国Oceanoptics公司)，光谱全波段范围是340～1021nm，分辨率为0.5nm，激光器使用YAG脉冲激光器(法国Quantel公司)，利用激光器双光路输出分时系统进行控制。
(3)光谱数据预处理：采用中值滤波法(Median-Filter)，设置一个宽度为奇数5的长窗口，对原始光谱图进行平滑处理，去除光谱数据里的干扰信号。
(4)KICA-PCA有效信息优选：把KICA与PCA相联合(KICA-PCA)降低样本维数，去除预处理后光谱数据中无用、冗余的信息，优选出主要信息数据，其具体步骤如下：
(41)根据样本数据产生矩阵A(m×n)，m是样本变量个数，n是观测值，即式：
Figure GDA0002732068350000041
式中，A为经中心化后的样本矩阵，a11,a12,...,ann为样本数据点；
(411)矩阵A应当标准化，使均值和单位方差为零，即：
Figure GDA0002732068350000042
式中，
Figure GDA0002732068350000043
表示样本均值，σ表示标准差；
(412)标准化后的样本数据矩阵为A*，即：
A*＝IA
式中，I为标准化矩阵A*的平方根逆矩阵；
(413)将A*的协方差矩阵的特征值计算出为λ1,λ2,...,λn，并根据不同的特征值计算出相对应的特征向量ξ1,ξ2,...,ξn，构成特征向量矩阵Sk；
(42)根据PCA主成分提取的方法提取出的主成分数为K，将前k个主成分表示为：
Figure GDA0002732068350000051
式中，W表示经PCA提取有效信息后的新矩阵，
Figure GDA0002732068350000052
表示特征向量ξ1,ξ2,...,ξn组成新矩阵的转置；
(421)白化处理矩阵W*，即：W*＝qW，式中q为白化变换矩阵；
(43)核函数选取高斯径向基核函数
Figure GDA0002732068350000053
利用KICA算法中的核广义方差KGV选取的核函数K(x,y)选取比较函数
Figure GDA0002732068350000054
搜索最小化比较函数的最小值，得到解混矩阵B，即：
Y*＝XW*＝XKGVW
式中，XKGV是利用KGV算法求得的解混矩阵，Y*是源信息估算矩阵；
(5)样本集分配：采用留出法(hold-out)将优选后的光谱信息数据划分成80％训练集和20％测试集。
(6)建立FDA油样模型建立：利用FDA对训练集进行学习和训练，将测试集用于所建模型的辨识效果检验。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，其特征在于：包括以下骤：
(1)油样准备：以相同体积纯花生油为基础，分别掺入不同体积的小米汤，配比成五组不同体积比的实验样本；
(2)光谱采集：利用自行设计的便携式植物油无损分析仪获取不同油样的荧光光谱数据，生成油样荧光光谱图；
(3)光谱数据预处理：采用中值滤波法(Median-Filter)对原始光谱图进行平滑处理，去除光谱数据里的干扰信号；
(4)KICA-PCA有效信息优选：根据PCA主成分提取的方法提取出的主成分数为K，利用KICA算法中的核广义方差KGV选取的核函数K(x,y)选取比较函数
Figure FDA0002732068340000011
搜索最小化比较函数的最小值，得到解混矩阵B，即：Y*＝XW*＝XKGVW，式中，W*是白化处理矩阵，XKGV是利用KGV算法求得的解混矩阵，W是经PCA提取有效信息后的新矩阵，Y*是源信息估算矩阵， 把KICA与PCA相联合(KICA-PCA)降低样本维数，去除预处理后光谱数据中无用、冗余的信息，优选出主要信息数据；
(5)样本集分配：采用留出法(hold-out)将优选后的光谱信息数据划分成训练集和测试集；
(6)建立FDA油样模型建立：利用FDA对训练集进行学习和训练，将测试集用于所建模型的辨识效果检验。
2.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，其特征在于：所述的步骤(1)中，纯花生油按不同体积比混合而成的实验样本，第一组为纯花生油样本，第二组为小米汤体积占总体积25％的样本，第三组为小米汤体积占总体积50％的样本，第四组为小米汤体积占总体积75％的样本，第五组为纯小米汤样本。
3.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，实验所选择的是美国Ocean optics公司的USB2000+型激光诱导荧光光谱仪，光谱全波段范围是340～1021nm，分辨率为0.5nm，激光器使用的是法国Quantel公司YAG脉冲激光器，搭建激光器双光路输出分时控制系统。
4.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，其特征在于：所述的步骤(4)中，把KICA与PCA相联合(KICA-PCA)优选出主要信息，其具体步骤如下：
(41)根据样本数据产生矩阵Am×n，m是样本变量个数，n是观测值，即式：
Figure FDA0002732068340000021
式中，A为经中心化后的样本矩阵，a11,a12,...,amn为样本数据点；
(411)矩阵A应当标准化，使均值和单位方差为零；
(412)标准化后的样本数据矩阵为A*，即：
A*＝IA
式中，I为标准化矩阵A*的平方根逆矩阵；
(413)将A*的协方差矩阵的特征值计算出为λ1,λ2,...,λn，并根据不同的特征值计算出相对应的特征向量ξ1,ξ2,...,ξn；
(42)根据PCA主成分提取的方法提取出的主成分数为K，将前k个主成分表示为：
Figure FDA0002732068340000022
式中，W表示经PCA提取有效信息后的新矩阵，
Figure FDA0002732068340000023
表示特征向量ξ1,ξ2,...,ξn组成新矩阵的转置；
(421)白化处理矩阵W*，即：W*＝qW，式中q为白化变换矩阵；
(43)利用KICA算法中的核广义方差KGV选取的核函数K(x,y)选取比较函数
Figure FDA0002732068340000024
搜索最小化比较函数的最小值，得到解混矩阵B，即：
Y*＝XW*＝XKGVW
式中，XKGV是利用KGV算法求得的解混矩阵，Y*是源信息估算矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，其特征在于：所述的步骤(5)中，训练集取样本总数的80％，剩下的为测试集。
6.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，其特征在于：所述的步骤(6)中，将优选出的主要信息数据在训练集上建立FDA模型，根据测试集对油样辨识效果进行分析。
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