CN111122532A - 一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法 - Google Patents

一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明或发明涉及一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，包含以下步骤：(1)采用激光诱导荧光光谱仪获取蜂蜜样品的原始荧光光谱图；(2)采用REF‑ELM属性约简算法对原始荧光光谱数据进行特征选择；(3)采用SPXY划分方法将荧光光谱数据划分成训练集和测试集；(4)用MFO算法对KELM训练模型正则化系数C和核函数参数g进行优化；(5)将测试集上的光谱数据作为模型的输入，从而进行不同种类蜂蜜油样的检测识别。本发明采用MFO结合KELM用于激光诱导荧光植物油掺杂糖浆分类鉴别，具有很高的分类准确率和实际应用价值，泛化能力强，非常适用于掺假蜂蜜的实时精准检测和推广。

Description

一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法
技术领域
本发明涉及食品安全领域，具体是一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法.
背景技术
蜂蜜是蜜蜂采集植物中的花蜜、分泌物或蜜露，与自身分泌物相结合后，经充分酿造后形成的天然甜物质。蜂蜜中富含有多种营养物质，主要成分是糖类，其中葡萄糖和果糖的含量在70％以上，除此之外，蜂蜜中还包含了氨基酸、维生素、无机盐、有机酸和微量元素等多种营养成分。蜂蜜不仅具有极高的营养价值，还具有许多的药理作用，比如抗菌、抗氧化和提高免疫力等。在国家标准中明文规定了蜂蜜是天然物质，不允许人为加入任何物质，如防腐剂和甜味剂等。但是在经济利益的驱使之下，蜂蜜掺假的问题屡见不鲜，从最初的蔗糖、淀粉等掺假到现在的各种糖浆掺假，使得蜂蜜的检测困难程度大大提高。不仅降低了蜂蜜的营养价值，还极大地损害了正规蜂农和企业的利益，破坏了市场秩序。
目前市场上检测蜂蜜是否掺假的方法主要有同位素比率分析法、气相色谱法和液相色谱法等进行定量分析蜂蜜样本，但是这些检测方法所用实验仪器结构复杂、实验环境要求严格、实验过程繁琐，无法满足市场上快速且无损检测蜂蜜品质的需求。
激光诱导荧光(Laser induced fluorescence spectroscopy,LIF)技术具有具有快速性和灵敏度高等特点，为识别蜂蜜提供了一种新思路。当激光照射在蜂蜜上时，蜂蜜会发出一种特定的荧光，通过收集到的荧光数据光谱图我们可以了解到蜂蜜样本的相关信息。将LIF技术结合飞蛾-扑火算法和核极限学习机用于蜂蜜品质上的检测，这对于掺假蜂蜜的精准识别有着重要的研究价值与深远的影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，能够弥补蜂蜜检测上的不足之处，该方法能够实现对蜂蜜的快速无损的检测。
本发明实现发明目的采用如下技术方案：
一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，包括以下步骤：
(1)蜂蜜样品原始荧光光谱图的提取：采用激光诱导荧光光谱仪测得掺杂不同比例糖浆的蜂蜜样品光谱数据，获取蜂蜜样品的原始荧光光谱数据；
(2)蜂蜜样品原始荧光光谱预处理：采用REF-ELM对原始荧光光谱数据进行特征选择，剔除重要度低的特征，减少数据的冗余性和噪声干扰；
(3)蜂蜜样品数据样本集的划分：采用SPXY划分方法将荧光光谱数据划分成训练集和测试集；
(4)MFO优化参数：在训练集上建立KELM模型，训练过程中用MFO算法对模型正则化系数C和核函数参数g进行优化；
(5)模型结果测试：将测试集上的光谱数据作为MFO-KELM模型的输入，从而进行不同种类蜂蜜样品的识别。
所述的步骤(1)中，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，激光器使用405nm蓝紫光半导体激光器。
所述的步骤(2)中，ELM的隐含层神经元个数选取20个。
所述的步骤(3)中，训练集的样本数和测试集的样本数的比例为4:1。
所述的步骤(4)中，训练过程中用MFO算法对模型正则化系数C和核函数参数g进行优化，其具体步骤如下：
(41)将REF-ELM进行特征选择后的荧光光谱数据进行归一化操作；
(411)选择径向基函数(RBF)作为KELM的核函数；
(412)正则化系数C和核函数参数g的设定在[a-q,ap]区间范围内，基于k折交叉验证进行训练；
(42)飞蛾和火焰，飞蛾的位置用矩阵M表示，飞蛾的适应度值用矩阵OM表示，火焰的位置用矩阵F表示，火焰的适应度值用矩阵OF表示；
(43)初始化飞蛾的数目和位置，初始化火焰的数目，根据适应度函数计算飞蛾的适应度值并对其进行非递减排序，选择最优的飞蛾位置和适应度值作为最优的火焰位置和适应度值；
(44)初始化参数b，t，r，r在[-1,-2]的范围里线性递减，b为常数项，t是[r,1]之间的一个随机数；
(45)在迭代过程中不断更新飞蛾的位置，更新公式如下：
S(Mi，Fj)＝Di·ebt·cos(2πt)+Fj
式中表示第j个火焰和第i个飞蛾的距离，Di＝|Fj-Mi|；
(46)更新参数t，r和火焰的数目fn，即式：
r＝-1+iteration*((-1)/max_iteration)
t＝(r-1)*rand+1
fn＝round(N-iteration*((N-1)/T))
式中，iteration为当前迭代次数，max_iteration为迭代的总次数，N为火焰的初始数目，rand为[0,1]之间的一个随机数，round为取整函数；
(47)如果达到迭代次数的最大值，则结束MFO的寻优过程，得到参数C，g的最优解，否则从步骤(45)执行。
所述的步骤(5)中，根据预测蜂蜜的激光诱导荧光光谱数据分类图、分类准确率来分析所建立模型的识别性能和泛化能力。
有益效果：
本发明与现有技术相比，其有益效果体现在：与传统的同位素比率分析法、气相色谱法和液相色谱法等蜂蜜品质检测方法相比较，激光诱导荧光技术在蜂蜜掺杂糖浆检测上有着操作简便，方便携带和检测速度快等特点。未改进的粒子群算法(PSO)容易在寻优过程中陷入局部最优值，导致寻优的精度不高；灰狼优化算法虽然所需参数少，优化效果好，但是其收敛速度不高，精度不够，易陷入局部最优；采用MFO算法能够有效提高寻优精度，并结合KELM用于激光诱导荧光蜂蜜掺杂糖浆分类鉴别，具有很高的分类准确率和实际应用价值，泛化能力强，非常适用于掺假蜂蜜的快速无损检测。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的MFO算法寻优KELM参数的算法流程图。
具体实施方式
以下通过具体实施例对本发明做进一步解释说明。
本发明研发了一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，将MFO-KELM与激光诱导荧光技术相结合，利用便携式荧光光谱仪设备对蜂蜜样本的荧光光谱数据进行采集，形成不同种类蜂蜜样本的荧光光谱图；首先，采用REF-ELM对蜂蜜的原始光谱数据进行特征选择处理，去除掉重要度低的特征，降低噪声对分类的影响，利用SPXY法划分出训练集和测试集，再利用MFO对KELM在训练集上进行模型训练和参数寻优，最后将测试集用于模型分类结果测试和性能验证。
本发明在MFO-KELM与激光诱导荧光技术相结合的情况下研究出一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，具体步骤如下：
(1)蜂蜜样品原始荧光光谱图的提取：光谱仪选择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，激光器使用405nm蓝紫光半导体激光器，激光入射波长设定值为405nm。激光入射功率可调节范围为100～130mW，实验设定值为110mW；Spectra suite作为光谱数据的采集记录软件，采取洋槐蜂蜜、椴树蜂蜜、枣花蜂蜜、紫云英蜂蜜、紫云英蜂蜜和糖浆(按1:1混合)这五种样本，获取蜂蜜样本的原始荧光光谱数据。
(2)蜂蜜样品原始荧光光谱预处理：原始数据的特征数目较多，包含了一些冗余和重要度低的特征，这些特征不仅会对实验的分类造成困难，而且会对实验的误差造成影响，因此采用REF-ELM对原始荧光光谱数据进行特征选择，剔除重要度低的特征，减少数据的冗余性和噪声干扰。
(3)蜂蜜样品数据样本集的划分：采用SPXY划分方法将荧光光谱数据按4:1划分成训练集和测试集；
(4)MFO优化参数：在训练集上建立KELM模型，训练过程中用MFO算法对模型正则化系数C和核函数参数g进行优化，其具体步骤如下：
(41)将REF-ELM进行特征选择后的荧光光谱数据进行归一化到(0,1)区间内；
(411)选择径向基函数(RBF)作为KELM的核函数；
(412)正则化系数C和核函数参数g的设定在[2-8,28]区间范围内，基于3折交叉验证进行训练；
(42)飞蛾和火焰，飞蛾的位置用矩阵M表示，飞蛾的适应度值用矩阵OM表示，火焰的位置用矩阵F表示，火焰的适应度值用矩阵OF表示；
(43)初始化飞蛾的数目和位置，初始化火焰的数目，根据适应度函数计算飞蛾的适应度值并对其进行非递减排序，选择最优的飞蛾位置和适应度值作为最优的火焰位置和适应度值；
(44)初始化参数b，t，r，r在[-1,-2]的范围里线性递减，b为常数项，t是[r,1]之间的一个随机数；
(45)在迭代过程中不断更新飞蛾的位置，更新公式如下：
S(Mi，Fj)＝Di·ebt·cos(2πt)+Fj
式中表示第j个火焰和第i个飞蛾的距离，Di＝|Fj-Mi|；
(46)更新参数t，r和火焰的数目fn，即式：
r＝-1+iteration*((-1)/max_iteration)
t＝(r-1)*rand+1
fn＝round(N-iteration*((N-1)/T))
式中，iteration为当前迭代次数，max_iteration为迭代的总次数，N为火焰的初始数目，rand为[0,1]之间的一个随机数，round为取整函数；
(47)如果达到迭代次数的最大值150，则结束MFO的寻优过程，得到参数C，g的最优解，否则从步骤(45)执行
(5)模型结果测试：根据预测蜂蜜的激光诱导荧光光谱数据分类图、分类准确率来分析所建立模型的识别性能和泛化能力。
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 (5)

1.一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)蜂蜜样品原始荧光光谱图的提取：采用激光诱导荧光光谱仪测得掺杂不同比例糖浆的蜂蜜样品光谱数据，获取蜂蜜样品的原始荧光光谱数据；
(2)蜂蜜样品原始荧光光谱预处理：采用REF-ELM对原始荧光光谱数据进行特征选择，剔除重要度低的特征，减少数据的冗余性和噪声干扰；
(3)蜂蜜样品数据样本集的划分：采用SPXY划分方法将荧光光谱数据划分成训练集和测试集；
(4)MFO优化参数：在训练集上建立KELM模型，训练过程中用MFO算法对模型正则化系数C和核函数参数g进行优化；
(5)模型结果测试：将测试集上的光谱数据作为MFO-KELM模型的输入，从而进行不同种类蜂蜜样品的识别。
2.根据权利要求1所述的一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，其特征在于：所述的步骤(1)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，激光器使用405nm蓝紫光半导体激光器。
3.根据权利要求1所述的一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，ELM的隐含层神经元个数选取20个。
4.根据权利要求1所述的一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，其特征在于：所述的步骤(4)中，训练过程中用MFO算法对模型正则化系数C和核函数参数g进行优化，其具体步骤如下：
(41)将REF-ELM进行特征选择后的荧光光谱数据进行归一化操作；
(411)选择径向基函数(RBF)作为KELM的核函数；
(412)正则化系数C和核函数参数g的设定在[a-q,ap]区间范围内，基于k折交叉验证进行训练；
(42)飞蛾和火焰，飞蛾的位置用矩阵M表示，飞蛾的适应度值用矩阵OM表示，火焰的位置用矩阵F表示，火焰的适应度值用矩阵OF表示；
(43)初始化飞蛾的数目和位置，初始化火焰的数目，根据适应度函数计算飞蛾的适应度值并对其进行非递减排序，选择最优的飞蛾位置和适应度值作为最优的火焰位置和适应度值；
(44)初始化参数b，t，r，r在[-1,-2]的范围里线性递减，b为常数项，t是[r,1]之间的一个随机数；
(45)在迭代过程中不断更新飞蛾的位置，更新公式如下：
S(Mi，Fj)＝Di·ebt·cos(2πt)+Fj
式中Di表示第j个火焰和第i个飞蛾的距离，Di＝|Fj-Mi|；
(46)更新参数t，r和火焰的数目fn，即式：
r＝-1+iteration*((-1)/max_iteration)
t＝(r-1)*rand+1
fn＝round(N-iteration*((N-1)/T))
式中，iteration为当前迭代次数，max_iteration为迭代的总次数，N为火焰的初始数目，rand为[0,1]之间的一个随机数，round为取整函数；
(47)如果达到迭代次数的最大值，则结束MFO的寻优过程，得到参数C，g的最优解，否则从步骤(45)执行。
5.根据权利要求1所述的一种蜂蜜掺杂糖浆的光谱检测方法，其特征在于：所述的步骤(5)中，根据预测蜂蜜的激光诱导荧光光谱数据分类图、分类准确率来分析所建立模型的识别性能和泛化能力。
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