本文主要研究内容
作者张燕君,张芳草,付兴虎,金培俊,侯姣茹（2019）在《基于ABC-SVR算法的拉曼光谱检测混合油脂肪酸含量》一文中研究指出：提出了一种基于激光拉曼光谱和人工蜂群智能优化支持向量回归机（ABC-SVR）算法的快速定量检测三组分混和油中3种脂肪酸含量的方法。该方法针对光谱数据信息与样本之间非线性、高维度的关系,建立了预测精度及建模效率均高于同类对比算法的数学模型,同时避免了气相色谱法、液相色谱法等对混合油脂肪酸含量的检测方式,根据纯种油中3种脂肪酸含量的国际标准,由油品配置体积得到脂肪酸质量,有效降低了检测成本与实验复杂程度,提高了检测工作的实用价值。首先根据一定梯度配置66组混合油检测样品,使用便携式拉曼光谱仪采集样本的拉曼光谱信息,扣除背景噪声;观察多组样本的拉曼光谱图可知,由于官能团浓度的差异,食用油的拉曼特征峰位移基本相同,特征峰的峰值明显不同,因此基于特征峰信息可以区分食用调和油的不同混合物;其次对拉曼光谱做背景扣除、光谱平滑、最大值谱线归一化三步预处理,以降低实验中不可控的外界因素及背景荧光的影响,准确提取光谱特征峰强度信息;然后根据纯种油中3种脂肪酸的国际标准含量,结合国家食品法典委员会标准CODEX STAN210—1999《指定的植物油法典标准》中规定的纯种油密度中值,由油品体积得到脂肪酸质量数;随机选取56组样本数据作为训练集,剩余10组样本数据作为预测集;以训练集光谱特征峰强度和脂肪酸质量分别作为回归模型的输入及输出值,建立SVR和PSO-SVR, ABC-SVR三种混合优化算法对比的定量分析模型,对测试集的3种脂肪酸含量分别进行预测;最后通过均方误差（MSE）、相关系数（r）及建模时间（Elapsed time）分别进行对比,建立数据表对模型精准度进行检验。实验结果表明,通过ABC-SVR定量分析模型效果最佳, 3种脂肪酸含量预测值与真实值的均方差分别为0.88×10-4, 16×10-4和8×10-4,均低于0.002;相关系数分别为93.43%, 99.65%和99.43%,均高于93%;预测时间（Elapsed time）分别为1.26, 2.42和2.14 s。因此,所提出的检测方法,具备较高的精确度、较快的建模时间,且在理论上的类似条件下可适用于其他样品检测工作,可为振动光谱学对食用油掺伪分析的进一步工作提供可行的理论依据。
Abstract
di chu le yi chong ji yu ji guang la man guang pu he ren gong feng qun zhi neng you hua zhi chi xiang liang hui gui ji （ABC-SVR）suan fa de kuai su ding liang jian ce san zu fen hun he you zhong 3chong zhi fang suan han liang de fang fa 。gai fang fa zhen dui guang pu shu ju xin xi yu yang ben zhi jian fei xian xing 、gao wei du de guan ji ,jian li le yu ce jing du ji jian mo xiao lv jun gao yu tong lei dui bi suan fa de shu xue mo xing ,tong shi bi mian le qi xiang se pu fa 、ye xiang se pu fa deng dui hun ge you zhi fang suan han liang de jian ce fang shi ,gen ju chun chong you zhong 3chong zhi fang suan han liang de guo ji biao zhun ,you you pin pei zhi ti ji de dao zhi fang suan zhi liang ,you xiao jiang di le jian ce cheng ben yu shi yan fu za cheng du ,di gao le jian ce gong zuo de shi yong jia zhi 。shou xian gen ju yi ding ti du pei zhi 66zu hun ge you jian ce yang pin ,shi yong bian xie shi la man guang pu yi cai ji yang ben de la man guang pu xin xi ,kou chu bei jing zao sheng ;guan cha duo zu yang ben de la man guang pu tu ke zhi ,you yu guan neng tuan nong du de cha yi ,shi yong you de la man te zheng feng wei yi ji ben xiang tong ,te zheng feng de feng zhi ming xian bu tong ,yin ci ji yu te zheng feng xin xi ke yi ou fen shi yong diao he you de bu tong hun ge wu ;ji ci dui la man guang pu zuo bei jing kou chu 、guang pu ping hua 、zui da zhi pu xian gui yi hua san bu yu chu li ,yi jiang di shi yan zhong bu ke kong de wai jie yin su ji bei jing ying guang de ying xiang ,zhun que di qu guang pu te zheng feng jiang du xin xi ;ran hou gen ju chun chong you zhong 3chong zhi fang suan de guo ji biao zhun han liang ,jie ge guo jia shi pin fa dian wei yuan hui biao zhun CODEX STAN210—1999《zhi ding de zhi wu you fa dian biao zhun 》zhong gui ding de chun chong you mi du zhong zhi ,you you pin ti ji de dao zhi fang suan zhi liang shu ;sui ji shua qu 56zu yang ben shu ju zuo wei xun lian ji ,sheng yu 10zu yang ben shu ju zuo wei yu ce ji ;yi xun lian ji guang pu te zheng feng jiang du he zhi fang suan zhi liang fen bie zuo wei hui gui mo xing de shu ru ji shu chu zhi ,jian li SVRhe PSO-SVR, ABC-SVRsan chong hun ge you hua suan fa dui bi de ding liang fen xi mo xing ,dui ce shi ji de 3chong zhi fang suan han liang fen bie jin hang yu ce ;zui hou tong guo jun fang wu cha （MSE）、xiang guan ji shu （r）ji jian mo shi jian （Elapsed time）fen bie jin hang dui bi ,jian li shu ju biao dui mo xing jing zhun du jin hang jian yan 。shi yan jie guo biao ming ,tong guo ABC-SVRding liang fen xi mo xing xiao guo zui jia , 3chong zhi fang suan han liang yu ce zhi yu zhen shi zhi de jun fang cha fen bie wei 0.88×10-4, 16×10-4he 8×10-4,jun di yu 0.002;xiang guan ji shu fen bie wei 93.43%, 99.65%he 99.43%,jun gao yu 93%;yu ce shi jian （Elapsed time）fen bie wei 1.26, 2.42he 2.14 s。yin ci ,suo di chu de jian ce fang fa ,ju bei jiao gao de jing que du 、jiao kuai de jian mo shi jian ,ju zai li lun shang de lei shi tiao jian xia ke kuo yong yu ji ta yang pin jian ce gong zuo ,ke wei zhen dong guang pu xue dui shi yong you can wei fen xi de jin yi bu gong zuo di gong ke hang de li lun yi ju 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自光谱学与光谱分析的张燕君,张芳草,付兴虎,金培俊,侯姣茹，发表于刊物光谱学与光谱分析2019年07期论文，是一篇关于激光拉曼光谱论文,人工蜂群论文,支持向量回归机论文,脂肪酸论文,混合油论文,光谱学与光谱分析2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自光谱学与光谱分析2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：激光拉曼光谱论文; 人工蜂群论文; 支持向量回归机论文; 脂肪酸论文; 混合油论文; 光谱学与光谱分析2019年07期论文;