CN112067577A - 基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备，方法包括如下步骤：步骤一，获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；步骤二，对原始近红外光谱数据进行预处理；步骤三，采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；步骤四，将样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；步骤五，通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴。实现了对于奶油色素是否超标的有效鉴定，提高了奶油中色素超标鉴别的准确率以及检测效率。
Description
技术领域
本发明属于奶油质控技术领域，具体涉及基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备。
背景技术
奶油是一种生活中常见的食品,根据原料来源的不同，一般可分为动物奶油和植物奶油，由于动物奶油的产源于动物乳，产能有限，为了满足人们对奶油的需求，开始有了人造奶油。人造奶油的优点在于产量高，成本低。所以快速的占据了奶油市场。为了让人造奶油变得色泽鲜艳，现在很多的商家都会在其里面添加人工色素，但是过量的人工色素会危害人体健康，在人体内转化为致癌物质，也会影响儿童智力发育。因此，如何准确、高效地鉴别奶油中色素含量是否超标，是食品安全领域中的一大重要问题，而现有的奶油色素含量鉴定方法存在效率低下的问题。
发明内容
本发明解决的技术问题为：提供了一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备，用以提高奶油中色素超标鉴别的准确率以及检测效率。
本发明提供的具体解决方案包括如下步骤：
本发明提供了一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；
步骤二，对所述原始近红外光谱数据进行预处理；
步骤三，采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；
步骤四，将所述样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；
步骤五，通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴别。
基于本发明的方法，采用近红外光谱分析具有分析速度快、分析效率高、分析成本低、无需样品预处理和无损分析的优点；正负样本(即超标和未超标样本)不均衡时，会造成分类效果过拟合，泛化能力差，或者分类效果欠拟合，分类准确率大大降低，采用SMOTE算法解决正负样本(即超标和未超标样本)比例不均衡问题，实现正负样本均衡，有效提高了分类准确率；通过交叉验证法对支持向量机进行训练，得到了奶油色素超标鉴定模型。基于本发明的方法，首次结合近红外光谱和SMOTE-SVM对奶油掺色素进行定性鉴别，实现了对于奶油色素是否超标的有效鉴定，得到了一种高效的、无损的定性分析模型。
具体的，SMOTE的具体算法如下：
(1)取所有的少数样本(x1,x2,...xn),以欧式距离为标准计算它到所有少数样本的距离，得到其k近邻，欧式距离公式如下：
(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn；对于每一个随机选出的近邻xn，分别与原样本按照如下的公式构建新的样本，实现正负样本均衡。
xnew＝x+rand(0,1)*|x-xn|
在上述方案的基础上，本发明的技术方案还可以进行如下改进：
进一步，所述预处理过程包括：采用均值中心化算法(MC，Mean centering)或标准正态变换算法(SNV)对所述原始红外光谱数据进行降噪处理。
原始光谱图在采集的过程中，由于人为操作或者是仪器自身会造成大量的背景噪声及物理因素的干扰，这些对于建立定量定性分析模型都会造成一定的影响,因此在建立模型之前首先考虑进行适当的光谱预处理，且近红外光谱除了包含有用的化学信息外，还包含了大量有关非目标因素的无用物理信息，如背景噪声和基线漂移等。
具体的，可采用SNV(标准正态修正变换)消除粒子分布不均匀和粒径不同对光谱的影响，该方法的计算公式如下:
具体的，还可采用MC法对所述原始红外光谱数据进行降噪处理，MC法是从每个样品的光谱数据中减去所有样品的平均光谱数据，处理后的光谱矩阵的平均值为零，从而消除了光谱的绝对吸收，第i个样品的均值中心第k波长定义为：
其中，n是样品的数量，k＝1,2…，m，m是波长点的数量。
优选的，采用MC方法进行预处理。
实验结果表明，使用MC方法进行预处理效果最好，获得的精确率、召回率及F1值均高于SNV方法。
具体的，所述预处理还包括归一化处理。
进一步，采用简单交叉验证法对支持向量机进行训练。
具体的，所述交叉验证过程如下，将样本集分为的训练集和测试集，然后用训练集来训练模型，在测试集上验证模型及参数；接着，再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和检验模型，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，选择该模型作为最优支持向量机模型。
优选的，所述训练集和测试集按照样本数量9：1进行划分。
进一步，步骤1)中的预设波长范围为8000～14000nm。
该波长下涵盖奶油色素的主要红外特征峰且噪音少，提高分析鉴别的准确度，在该条件下，使用含某一色素(柠檬黄色素)的奶油样品进行训练得到训练后的支持向量机模型，然后可使用该模型对含有多种色素(比如含有胭脂红、苋菜红、赤藓红、新红、柠檬黄、日落黄、靛蓝和亮蓝至少两种)的待测奶油进行检测，鉴别其中的柠檬黄色素是否超标。
进一步，采用F1值来评价模型分类的准确度，F1值的具体计算过程如下：
精确率：
召回率：
准确度：
其中TP、TN、FO和FN分别代表真正例、真反例、假正例以及假反例。F1是是精确率和召回率的综合评价指标，其中，正确地预测为正例(真正例)，TP；正确地预测为反例(真反例)，TN；错误地预测为正例(假正例)，FP；错误地预测为反例(假反例)，TN。
本发明还提供了一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别装置，包括：
获取单元，用于获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；
预处理单元，用于对所述原始近红外光谱数据进行预处理；
样本扩增单元，用于采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；
训练单元，用于将所述样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；
检测分析单元，用于通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴别。
进一步，所述预处理单元包括降噪子单元，用于采用均值中心化算法和标准正态变换算法对所述原始红外光谱数据进行降噪处理。
进一步，所述训练单元采用简单交叉验证对支持向量机进行训练。
本发明还提供了一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别设备，其特征在于，包括处理器、存储器和存储在所述存储器中的计算机且可运行在所述处理器上的计算机程序，所述计算机程序运行时实现如上所述的方法。
本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括：至少一个指令，在所述指令被执行时实现如上所述的方法。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1为基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法流程图。
图2为基于支持向量机的奶油色素超标鉴别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，下面描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示，基于支持向量机的奶油色素超标鉴别装置，包括：
获取单元100，用于获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；
预处理单元200，用于对原始近红外光谱数据进行预处理；
样本扩增单元300，用于采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；
训练单元400，用于将样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；
检测分析单元500，用于通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴别。
实施例1
结合附图2，使用上述基于支持向量机的奶油色素超标鉴别装置进行奶油色素超标鉴别的方法，步骤如下：
S1、获取原始光谱数据。获取数据库中不同浓度的132份含柠檬黄色素的奶油样品(含88份正样品、44份负样品)，在8 000-14000nm的波长范围内的近红外光谱。
S2、采用MC方法对获取到的原始光谱数据进行预处理。
S3、使用SMOTE算法对负样品进行扩增。数据集中的正负样品的比例是2:1，正负样本比例不均衡，会造成分类效果过拟合，泛化能力差，或者分类效果欠拟合，准确率较低，使用SMOTE过采样的方法使正负样本均衡的样本集。
S4、构建训练模型。根据最终得到的样本集按照9:1的比例分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，使用支持向量机构建光谱定性分析模型，并根据训练集对训练模型进行训练并用测试集检验模型，具体的，在训练之前预先设置好SVM模型的参数，之后将样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和并用测试集检验模型，直到准确率、精确率、召回率及F1值满足要求，得到最优支持向量机模型。
S5、分析样本。鉴别奶油色素是否超标，将待测样本输入最优支持向量机模型进行分类，并对分析结果进行了评价。
实施例2
基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，步骤如下：
S1、获取原始光谱数据。对奶油样品进行精确取样，配置不同浓度的132份样品(含88份正样品、44份负样品)，将装满适当质量乳膏样品的样品箱放入分光计中进行近红外扫描，在8000-14000nm的波长范围内获得近红外光谱，并以平均3次扫描的光谱分辨率记录下来。
S2、采用MC方法对采集到的光谱数据进行预处理。
S3、使用SMOTE算法对负样品进行样本扩增。数据集中的正负样品的比例是2:1，正负样本比例不均衡，会造成分类效果过拟合，泛化能力差，或者分类效果欠拟合，准确率较低，使用SMOTE过采样的方法得到正负样本均衡的数据样本集。
S4、构建训练模型。根据最终得到的样本集按照9:1的比例分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，使用支持向量机构建光谱定性分析模型，并根据训练集对训练模型进行训练并用测试集检验模型，具体的，在训练之前预先设置好SVM模型的参数，之后将样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和并用测试集检验模型，直到精确率及召回率满足要求，得到最优支持向量机模型。
S5、分析样本。鉴别奶油色素是否超标，将待测样本输入最优支持向量机模型进行分类，对分类鉴别结果进行分析，精确率为0.84，召回率为0.84。
具体的，奶油样品由超市人造黄油制成，在奶油中添加柠檬黄色素，纯度超过99％，采用Sartorius CP224S 10000/10电子天平对0.0012g颜料进行精确称重，在本发明所采用的数据中，所有重量的准确度均达到了0.0001g；乳清液搅拌后，称量不同质量的乳清液，加入色素，配置不同浓度的132份样品(含88份正样品、44份负样品)，将装满适当质量乳膏样品的样品箱放入分光计中进行近红外扫描；奶油小心地装载以避免产生气泡(气泡会影响机器的近红外线扫描，导致数据图极不准确)，光谱测量使用傅里叶变换红外光谱仪(俄罗斯InfraLUM FT-12)，在8000-14000nm范围内获得近红外光谱，并以平均3次扫描的光谱分辨率记录下来。
实施例3
基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，步骤如下：
S1、获取原始光谱数据。对奶油样品进行精确取样，配置不同浓度的132份样品(含88份负样品、44份正样品)，将装满适当质量乳膏样品的样品箱放入分光计中进行近红外扫描，在8000-14000nm的波长范围内获得近红外光谱，并以平均3次扫描的光谱分辨率记录下来。
S2、采用MC方法对采集到的光谱数据进行预处理。
S3、使用SMOTE算法对正样品数量进行样本扩增。数据集中的正负样品的比例是2:1，正负样本比例不均衡，会造成分类效果过拟合，泛化能力差，或者分类效果欠拟合，准确率较低，使用SMOTE过采样的方法得到正负样本均衡的数据样本集。
S4、构建训练模型。根据最终得到的样本集按照7:3的比例分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，使用支持向量机构建光谱定性分析模型，采用简单交叉验证法对训练模型进行训练，具体的，在训练之前预先设置好SVM模型的参数，之后将样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和并用测试集检验模型，直到F1值满足要求，得到最优支持向量机模型。
S5、分析实验结果。鉴别奶油色素是否超标，将待测样本输入最优支持向量机模型进行分类。
对比例1-3
与实施例相同，区别仅在于步骤四中，对比例1使用RF(随机森林)构建光谱定性分析模型，对比例2中采用BP(反向传播)构建光谱定性分析模型,对比例3中采用KNN构建光谱定性分析模型。实验结果表明，SVM模型在所有模型中性能最优，其分析鉴别的准确率、精确率、召回率及F1值分别达到了0.86、0.84、0.84、0.85。
尽管上面已经详细描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；
步骤二，对所述原始近红外光谱数据进行预处理；
步骤三，采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；
步骤四，将所述样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；
步骤五，通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴别。
2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，其特征在于，所述预处理过程包括：采用均值中心化算法和标准正态变换算法对所述原始红外光谱数据进行降噪处理。
3.根据权利要求1所述的基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，其特征在于，采用简单交叉验证法对支持向量机进行训练。
4.根据权利要求1所述的基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，其特征在于，步骤1)中的预设波长范围为8000～14000nm。
5.根据权利要求1所述的基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法，其特征在于，采用F1值来评价模型分类的准确度，F1值的具体计算过程如下：
其中TP、TN、FO和FN分别代表真正例、真反例、假正例以及假反例。
6.一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取色素超标样本奶油样本以及色素未超标的奶油样本在预设波长范围内的原始近红外光谱数据；
预处理单元，用于对所述原始近红外光谱数据进行预处理；
样本扩增单元，用于采用SMOTE算法对奶油样本扩增得到色素超标和色素未超标样本数量均衡的样本集；
训练单元，用于将所述样本集划分为训练集和测试集，采用交叉验证法对支持向量机进行训练，直至测试集上的分类的准确度高于预设值，得到最优支持向量机模型；
检测分析单元，用于通过最优支持向量机模型对待测奶油样本中色素是否超标进行鉴别。
7.根据权利要求6所述的基于支持向量机的奶油色素超标鉴别装置，其特征在于，所述预处理单元包括降噪子单元，用于采用均值中心化算法和标准正态变换算法对所述原始红外光谱数据进行降噪处理。
8.根据权利要求6所述的基于支持向量机的奶油色素超标鉴别装置，其特征在于，所述训练单元采用简单交叉验证对支持向量机进行训练。
9.一种基于支持向量机的奶油色素超标鉴别设备，其特征在于，包括处理器、存储器和存储在所述存储器中的计算机且可运行在所述处理器上的计算机程序，所述计算机程序运行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括：至少一个指令，在所述指令被执行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
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