应用光谱技术和支持向量机分析方法快速检测啤酒糖度和pH值_王莉.pdfVIP

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2017-07-05 发布于浙江
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应用光谱技术和支持向量机分析方法快速检测啤酒糖度和pH值_王莉.pdf

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应用光谱技术和支持向量机分析方法快速检测啤酒糖度和pH值_王莉

27 1 Vo.l27, No.1 200 8 2 J.InfraredMillmi.Waves Februaby, 2008 :100 1-90 14 (2008)01-0051-05 pH 王　莉, 　何　勇, 　刘　飞, 　应霞芳 (, 　　310029) :为实现啤酒糖度和 pH值的快速检测, 采用可见/近红外光仪器得到 360 个啤酒样本的可见/近红外光数据.使用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理以消除众多信息共存中相互重叠的部分, 得到 6 个主成分值.将样本数据随机分为定标集和预测集, 利用最小二乘支持向量机 (LS-SVM)算法在定标集数据基础上建立啤酒糖度和 pH值预测模型, 并利用此模型对预测集样本进行预测.根据预测相关系数(r)和预测标准偏差 (RMSEP)判断预测模型好坏, 结果表明该模型对啤酒糖度预测的相关系数 r为 0.9 829, RMSEP为 0.1506;对啤酒 pH值的预测相关系数 r为 0.9563, RMSEP为 0.0494, 预测精度明显高于神经网络和 PLS预测, 所以利用该模型能够准确的预测啤酒的糖度及 pH值. 　　:啤酒;可见/近红外光 ;最小二乘支持向量机;糖度;pH :TS262.5　　:A RAPIDDETECTIONOFSUGARCONTENTANDpHIN BEERBYUSINGSPECTROSCOPYTECHNIQUECOMBINED WITHSUPPORTVECTORMACHINES WANGL,i　HEYong, 　LIUFe,i　YINGXia-Fang (CollegeofBiosystemsEngineeringandFoodSien,eZhejiangUniversity, Hangzhou　3 10029, China) Abstra:tFortherapiddetetionofsugarontentandpH inbee,rvisibleandnearinfrared(VIS/NIR)spetraof360 beersampleswereolletedbyusingVIS/NIRspetroradiomete.rPrinipalomponentanalysis(PCA)wasappliedforre- duingthedmiensionalityinordertodereasetheoverlappedinformationoftherawspetraldat,a and6 prinipalompo- nents(PCs)wereseleted.Thesampleswererandomlyseparatedintoalibrationsetandvalidationse,tandleastsquares- supportvetormahines(LS-SVM)algorithmwasusedtobuildalibrationmodelofsugarontentandpHinbee,rthenthe modelwasemployedforthepreditionofthevalidationse.tCorrelationoeffiient(r)ofpreditionandrootmeansquare errorofpredition(RMSEP)wereusedastheevaluationstandards.TheresultsindiatethattherandRMSEPforthepre- ditionofsugarontentare0.9829 and0.1506, while0.9563 and0.0494 forpH, respetively.Thepreisionofpredi- tionwasobviouslyhigherthanthatofneuralnetworkandPLSmodels.Hen,eLS-SVMmodelwithhighpredi