结合SG-LDA-SVC的太赫兹时域光谱快速无损鉴别陈皮产地的方法研究

由于陈皮品质与产地关系密切,陈皮的道地性检测显得尤为重要。本文利用太赫兹时域光谱技术对不同年份与产地的陈皮进行快速无损检测方法研究。首先,获取2017、2018、2019、2020和2021年5个年份陈皮(包括古井、七堡、双水,梅江和三江5个产地)的太赫兹光谱,经多种预处理方法处理,建立了K邻近分类(KNNC)、支持向量机分类(SVC)和随机森林分类(RFC)的陈皮鉴别模型。陈皮太赫兹光谱经卷积平滑(SG)预处理后,结合线性判别分析(LDA)方法提取太赫兹光谱特征的SVC模型(SG-LDA-SVC),测试集与预测集的准确度均达100%。太赫兹时域光谱结合化学计量学为陈皮产地快速无损检测提供了一个有潜力的新方法。