基于PCA-SVM的仿刺参产地溯源在线系统研究
Study on Apostichopus Japonicus Origin Identification Online System Based on PCA-SVM作者机构:大连海事大学航海学院辽宁大连116026 大连海事大学环境信息研究所辽宁大连116026 大连海事大学环境科学与工程学院辽宁大连116026
出 版 物:《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)
年 卷 期:2019年第39卷第5期
页 面:1604-1609页
核心收录:
学科分类:081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学]
基 金:国家科技支撑计划项目(2015BAD17B05) 国家海洋公益类专项(201305002)资助
主 题:仿刺参 产地溯源 脂肪酸 主成分分析 支持向量机 互联网+
摘 要:仿刺参是具有极高经济价值的水产资源,是海水养殖产业的重要组成部分,研发出一种灵活、稳定、高效的仿刺参产地溯源方法对于水产养殖产业具有极强的现实意义。仿刺参主要有三种养殖方式,分别是底播增殖、圈养养殖和筏式养殖。不同产地采用不同的养殖方式,仿刺参的营养价值、药用价值和经济价值都存在着明显差异。不同产地初级生产者的构成不同,作为初级生产者的不同藻类与浮游生物体内的脂肪酸特征也各不相同,通过食物链的传递,不同产地的仿刺参具有了不同的脂肪酸特征。气相色谱指纹图谱法是一种快速准确地食品产地溯源技术,碳稳定同位素质谱法不仅可以鉴别产地还可以区分出食品的营养价值。采集9个最具代表性产地的仿刺参样品,先利用Folch法对样品进行总脂提取,再通过气相色谱仪测定出各种脂肪酸的种类及其相对含量;最后使用稳定同位素质谱仪测定出每种脂肪酸各自的碳稳定同位素组成数据。使用单因素方差分析法对脂肪酸相对含量和脂肪酸碳稳定同位素组成数据进行显著性检验,各筛选出17种脂肪酸数据作为两个模型的输入。主成分分析(PCA)法可以降低数据的维度,聚合不同种脂肪酸数据的溯源特征,提高产地溯源的精度。支持向量机(SVM)是一种以结构化风险最小为目标的分类识别算法,具有优秀的泛化能力。研究结果表明,不同产地仿刺参的脂肪酸相对含量和脂肪酸碳稳定同位素组成数据存在明显差异。通过主成分变换后,脂肪酸数据的聚类特征更加明显,运用随机交叉验证法确定前6个主成分作为两个支持向量机分类器的输入。采用基于遗传交叉因子改进的粒子群优化算法(GPSO),以粒子不同K值各100次交叉验证的平均准确率作为其适应度,寻找支持向量机分类器模型的最优参数组合。最终计算得到脂肪酸相对含量产地溯源模型的最优参数组合为σ=6.247 599和C=14.313 042,平均准确率为79.49%;脂肪酸碳稳定同位素组成产地溯源模型的最优参数组合为σ=7.626 194和C=2.193 410,平均准确率为98.33%。对比交叉验证的结果,脂肪酸碳稳定同位素组成产地溯源模型具有更高的准确率和更强的泛化性能。在两个模型的识别结果不一致时,采用脂肪酸碳稳定同位素组成模型的识别结果。将实验室检测与互联网技术进行整合,构建了仿刺参产地溯源在线系统。实现了互联网+产地溯源的一体化溯源模式,为进一步开展食品产地溯源研究提供了科学依据和技术支撑。