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二维相关光谱在大米中甲基毒死蜱特征变量优选的应用

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【作者】 胡潇黄俊仕朱晓宇刘鹏吴瑞梅邱霞艾施荣

【Author】 HU Xiao;HUANG Jun-shi;ZHU Xiao-yu;LIU Peng;WU Rui-mei;QIU Xia;AI Shi-rong;College of Computer and Information Engineering,Jiangxi Agricultural University;College of Engineering,Jiangxi Agricultural University;College of Food Science and Engineering,Jiangxi Agricultural University;

【通讯作者】 艾施荣;

【机构】 江西农业大学计算机与信息工程学院江西农业大学工学院江西农业大学食品科学与工程学院

【摘要】 为提高大米中农药残留的表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测精度,提出采用二维相关光谱(2DCOS)对大米拉曼光谱进行农药特征变量优选。首先,采用标准正态变量变换(SNV)对原始光谱预处理,再以甲基毒死蜱浓度为外扰,进行二维相关同步光谱和自相关谱解析,筛选出与甲基毒死蜱浓度变化最相关的特征谱峰,建立了大米中甲基毒死蜱残留浓度的支持向量机(SVM)分析模型,并与偏最小二乘(PLS)模型进行性能比较。结果表明,2DCOS方法能很好地筛选出与甲基毒死蜱浓度相关的特征谱峰;利用2DCOS优选出的4个甲基毒死蜱特征谱峰所建立的SVM模型性能优于PLS的实验结果,模型对预测集样本相关系数(R_P)为0.96,均方根误差(RMSEP)为5.21,相对分析误差(RPD)为3.66,可用于大米中甲基毒死蜱农药残留的实际估测。研究表明,采用2DCOS优选大米中甲基毒死蜱浓度相关的特征变量是可行的,且能简化模型,提高模型预测精度,从而为拉曼光谱用于食品农产品质量安全的快速检测提供了一种新思路。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(31460315);江西省对外科技合作计划(20151BDH80065)
【所属期刊栏目】 研究报告 (2019年08期)
  • 【分类号】TS210.7;O657.37
  • 【下载频次】18
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