基于ABC-SVR算法的拉曼光谱检测混合油脂肪酸含量

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2.14s。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。

基于SFLA-LSSVM算法的多峰Brillouin散射谱的特征提取

提出了一种利用混合蛙跳算法(SFLA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的混合优化算法,并将其应用到多峰Brillouin散射谱的特征提取中。SFLA-LSSVM混合优化算法利用SFLA对LSSVM算法中的惩罚因子C和核函数中的核宽度σ进行寻优,避免了LSSVM算法陷入局部最优导致的Brillouin频移误差较大。通过对相同信噪比、不同线宽以及相同线宽、不同信噪比2种情况下的多峰Brillouin散射谱仿真分析以及实验验证,拟合适应度为0.0067,拟合度为99.99%,Brillouin频移误差为0.18 MHz。实验结果表明SFLA-LSSVM混合优化算法能够精确地对多峰Brillouin散射谱进行拟合,同时该算法具有拟合精度高、均方误差小、运行速度快的特点,为多峰Brillouin散射谱的特征提取提供了一种新方法。