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基于拉曼光谱和P-CNN的杏仁产地鉴别研究

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电脑与信息技术 2024年第1期32卷 42-46页

作者：李哲高娇娇杨楠赵素梅梁丽娟邢台学院物理与电子工程学院河北邢台054000

不同产地的杏仁因口感及营养价值的不同而造成价格差异明显,如何实现杏仁产地鉴别是目前促进杏仁产业发展的关键因素。利用拉曼光谱仪进行杏仁的拉曼光谱图测定,并结合LabSpec分析软件对原始拉曼光谱进行基线矫正处理,再将处理后拉曼光... 详细信息

不同产地的杏仁因口感及营养价值的不同而造成价格差异明显,如何实现杏仁产地鉴别是目前促进杏仁产业发展的关键因素。利用拉曼光谱仪进行杏仁的拉曼光谱图测定,并结合LabSpec分析软件对原始拉曼光谱进行基线矫正处理,再将处理后拉曼光谱结合一维轻便卷积神经网络(1D P-CNN)对7种杏仁进行判别分析。构建的包含卷积层conv1、池化层pool1、卷积层conv2、池化层pool2、全连接层fc1和fc2的1D P-CNN模型准确率、召回率和F值均可达到99.3%。为验证分类器的鲁棒性,在不同噪声场景下使用逻辑回归模型(LR)、随机森林模型(RF)、贝叶斯网络模型(NB)和P-CNN四种不同分类器鉴别杏仁拉曼光谱的情况,P-CNN准确率比其他三种模型的准确率高,为杏仁产地鉴别研究提供更为准确、有效的分析方法。

关键词：杏仁拉曼光谱 P-CNN 产地鉴别

FDA与BP神经网络在缅甸翡翠产地鉴别中的应用

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软件导刊 2021年第3期20卷 57-61页

作者：雷蕾滕亚君刘汗青闵红祖恩东昆明理工大学材料科学与工程学院云南昆明650093 昆明海关技术中心云南昆明650228 上海出入境检验检疫局工业品与原材料检测技术中心上海200135

传统翡翠鉴别分析方法繁琐,难以实现对大批量样品的快速鉴别,建立一种高效准确的鉴别方法对实现翡翠产地快速鉴别具有重要意义。以缅甸4个主要场口即隆肯、帕敢、达木坎、雷打翡翠为研究对象,将主成分分析结合Fisher判别分析法和BP神经... 详细信息

传统翡翠鉴别分析方法繁琐,难以实现对大批量样品的快速鉴别,建立一种高效准确的鉴别方法对实现翡翠产地快速鉴别具有重要意义。以缅甸4个主要场口即隆肯、帕敢、达木坎、雷打翡翠为研究对象,将主成分分析结合Fisher判别分析法和BP神经网络分别建立翡翠产地判别分析模型。对鉴别效果进行对比,结果表明:PCA-FAD建立的判别模型综合鉴别准确率为56.75%,达木坎场口翡翠鉴别正确率为71.4%,PCA-BP神经网络模型的综合判别准确率为80.4%。主成分分析结合BP神经网络判别模型对不同场口翡翠的鉴别分类更准确、效果更好,PCA-BP神经网络判别方法具有快速高效可靠实用的鉴别效果。

关键词：翡翠场口产地鉴别主成分分析费希尔判别分析人工神经网络

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基于稳定同位素分析技术的蜂蜜产地鉴别研究

现代食品 2024年第4期30卷 207-210页

作者：王静娴张昂宁夏大学食品科学与工程学院宁夏银川750021 秦皇岛海关技术中心河北秦皇岛066000

随着蜂蜜市场的蓬勃发展,大量伪劣蜂蜜随之产生,给相关蜂蜜厂家造成了重大损失。因此,加大对我国优质蜂蜜产品的产地保护,建立有效的蜂蜜产地鉴别手段尤为重要。基于此,本文结合化学计量学方法,测定了不同产地蜂蜜的稳定同位素比值,旨... 详细信息

随着蜂蜜市场的蓬勃发展,大量伪劣蜂蜜随之产生,给相关蜂蜜厂家造成了重大损失。因此,加大对我国优质蜂蜜产品的产地保护,建立有效的蜂蜜产地鉴别手段尤为重要。基于此,本文结合化学计量学方法,测定了不同产地蜂蜜的稳定同位素比值,旨在为蜂蜜产地鉴别提供科学合理的技术参考。

关键词：蜂蜜碳稳定同位素 IRMS 产地鉴别

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元素含量分析应用于泰国香米原产地鉴别

常州大学学报（自然科学版） 2018年第4期30卷 36-40页

作者：赵旭王丙涛张思娴靳保辉赵琼晖梁淑雯颜治陈波谢丽琪深圳出入境检验检疫局食品检验检疫技术中心深圳市食品安全检测技术研发重点实验室广东深圳518067

利用元素分析法对3个产地的香米进行鉴别,利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)和电感耦合等离子体光谱法(ICP-OES)对来自泰国、江西、湖南3个地区的180份香米进行包括钙、铁、钾、镁、锌、硼、铝、铬、锰、钴、镍、铜、砷、锶、硒、镉... 详细信息

利用元素分析法对3个产地的香米进行鉴别,利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)和电感耦合等离子体光谱法(ICP-OES)对来自泰国、江西、湖南3个地区的180份香米进行包括钙、铁、钾、镁、锌、硼、铝、铬、锰、钴、镍、铜、砷、锶、硒、镉、铯、钡、铅19种元素在内的含量分析,通过判别分析建立判别模型。判别模型对泰国香米自校验交叉校验准确率100%,拥有极高的准确率。

关键词：香米电感耦合等离子体质谱法电感耦合等离子体光谱法产地鉴别

基于FTIR的两种模式识别方法在扶芳藤产地鉴别中的应用

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中国药房 2012年第47期23卷 4465-4469页

作者：郑娟梅毛晓丽叶月华蔡鹃黄荣韶黄庶识广西壮族自治区食品药品检验所南宁530021 广西科学院生物物理实验室南宁530007 广西中医学院南宁530001 广西大学农学院南宁530005

目的:建立快速鉴别扶芳藤产地的方法。方法:采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,选取1800～400cm-1红外指纹图谱区,采用软独立建模聚类分析(SIMCA)法和Fisher比值法建立产地分类模型,分别对广西4个产地的扶芳藤进行鉴别,并通过计算识别... 详细信息

目的:建立快速鉴别扶芳藤产地的方法。方法:采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,选取1800～400cm-1红外指纹图谱区,采用软独立建模聚类分析(SIMCA)法和Fisher比值法建立产地分类模型,分别对广西4个产地的扶芳藤进行鉴别,并通过计算识别率和拒绝率来验证模型。结果:FTIR技术不仅能准确提取扶芳藤药材的整体信息,而且所建立的2种识别模型对未知扶芳藤样品鉴别的识别率和拒绝率均达到100%,能正确识别4个不同产地的扶芳藤样品。结论:所建模型具有较强的识别能力,采用自编计算程序及现有统计软件还可将模式识别模型实现实时在线检测与样品快速鉴别,大大提高了鉴别速度。

关键词：傅里叶变换红外光谱技术软独立建模聚类分析法 Fisher比值法扶芳藤产地鉴别

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基于近红外光谱技术天麻的产地鉴别

基于近红外光谱技术天麻的产地鉴别

中华中医药学会中药分析分会第五届学术交流会

作者：李飞雁吴志生林兆洲史新元乔延江遵义医药高等专科学校北京中医药大学中药学院

目的 :建立一种快速、无损的天麻产地鉴别方法,以及野生与栽培品的鉴别方法,为天麻的质量控制提供方法。方法 :采用近红外漫反射光谱技术采集来自贵州、四川、安徽、陕西等不同产地及野生与栽培的天麻光谱数据,将138个天麻样品随机分为... 详细信息

目的 :建立一种快速、无损的天麻产地鉴别方法,以及野生与栽培品的鉴别方法,为天麻的质量控制提供方法。方法 :采用近红外漫反射光谱技术采集来自贵州、四川、安徽、陕西等不同产地及野生与栽培的天麻光谱数据,将138个天麻样品随机分为训练集和测试集,对所采集的近红外数据进行分析处理,采用逻辑回归、简单逻辑回归、多类分类器、支持向量机等分类方法,探讨天麻产地鉴别的新方法新技术。结果 :对比五种分类方法,结果发现,在野生和栽培的鉴别中,多类分类器的方法能获得较好的分类效果,其交叉验证集的判正率为94.27%,校正集的判正率为100%,测试集的判正率为96.66%。而简单逻辑回归和支持向量机的分类方法,效果则不甚理想,验证结果的判正率不到80%。在产地鉴别中,逻辑回归和多类分类器方法均能获得较好的分类效果,其训练集、交叉验证集及测试集的判正率都在90%以上。结论 :本文研究结果表明,近红外光谱技术可用于中药天麻的产地鉴别及野生与栽培品的鉴别。

关键词：近红外技术天麻分类产地鉴别

来源： cnki会议评论

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基于高光谱成像技术的宁夏枸杞产地溯源鉴别

食品科学 2024年第6期45卷 254-260页

作者：袁伟东姜洪喆杨诗雨张聪周禹周宏平南京林业大学机械电子工程学院江苏南京210037 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心江苏南京210037

本研究基于高光谱成像(400~1000 nm)结合化学计量学开发一种用于识别枸杞产地多元化的检测方法。获取宁夏、甘肃、内蒙古、青海和新疆5个不同产地的枸杞高光谱图像,并基于阈值分割方法从感兴趣区域提取光谱数据。同时使用多种预处理方... 详细信息

本研究基于高光谱成像(400~1000 nm)结合化学计量学开发一种用于识别枸杞产地多元化的检测方法。获取宁夏、甘肃、内蒙古、青海和新疆5个不同产地的枸杞高光谱图像,并基于阈值分割方法从感兴趣区域提取光谱数据。同时使用多种预处理方法消除光谱的干扰信息,研究表明基于归一化反射光谱的判别模型表现出较好的性能。进一步地采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、粒子群优化算法、迭代保留信息变量算法(iteratively retaining informative variables,IRIV)和CARS+IRIV选择特征波长。研究结果表明CARS+IRIV选取波长建立的简化模型性能最优,从二元分类到五元分类模型,特征波长仅占全波长的15.6%~27.7%,预测集准确率分别为97.7%、90.9%、89.2%、87.1%。此外,为了更加直观辨别分类种类,使用混淆矩阵可视化最佳简化分类模型。在对宁夏枸杞分类中获得了令人满意的灵敏度、特异性和Kappa系数。综上,高光谱成像技术结合化学计量学方法可有效鉴别枸杞产地,可为枸杞产业发展提供关键技术支撑。

关键词：高光谱成像枸杞产地鉴别特征波长

近红外光谱技术在宁夏枸杞子产地鉴别中的应用研究

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检验检疫学刊 2014年第2期24卷 52-55页

作者：周海波陈林闫永利宁夏出入境检验检疫局宁夏银川750001

利用近红外光谱技术对宁夏、新疆、青海、内蒙的4个不同产地427份枸杞子样品进行光谱扫描。在主成分分析基础上利用判别分析法,在4500-9000 cm-1光谱波数范围内,光谱经用二阶导数,Norris derivative fi lt-5点平滑的预处理方法建立判别... 详细信息

利用近红外光谱技术对宁夏、新疆、青海、内蒙的4个不同产地427份枸杞子样品进行光谱扫描。在主成分分析基础上利用判别分析法,在4500-9000 cm-1光谱波数范围内,光谱经用二阶导数,Norris derivative fi lt-5点平滑的预处理方法建立判别模型。结果表明:利用该模型可以将宁夏产地枸杞子与其他三地分开,且宁夏产地分别于新疆、内蒙、青海产地比较,判别准确率分别为98.3%、98.1%、97.9%。表明该方法在枸杞子产地识别中具有可行性,能够满足宁夏产地枸杞子的鉴别需求。

关键词：枸杞子近红外光谱产地鉴别

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大数据背景下名贵宝石的产地鉴别

宝石和宝石学杂志（中英文） 2024年第S1期26卷 61-65页

作者：许博中国地质大学(北京)珠宝学院北京100083

在宝石贸易中,产地来源可以赋予名贵宝石显著的附加价值。名贵宝石——红宝石、蓝宝石和祖母绿等的产地溯源研究是国际宝石实验室的核心技术,其意义是名贵宝石产地差异比较、产地特征、成矿类型以及成矿和找矿规律。从20世纪50年代瑞士G... 详细信息

在宝石贸易中,产地来源可以赋予名贵宝石显著的附加价值。名贵宝石——红宝石、蓝宝石和祖母绿等的产地溯源研究是国际宝石实验室的核心技术,其意义是名贵宝石产地差异比较、产地特征、成矿类型以及成矿和找矿规律。从20世纪50年代瑞士Gübelin宝石实验室首创彩色宝石的产地鉴别以来,名贵宝石的产地鉴别研究日益深入,其基础在于不同成矿背景祖母绿矿床产出的祖母绿具有显著的常规宝石学性质、包裹体、谱学特征和化学成分^([1-9])。因此,目前对于宝石产地来源的鉴定通常基于经验丰富的宝石学家对以上四方面特征的综合判断。然而,随着名贵宝石产地的研究爆发式增长和不同产地来源宝石数据的全方位系统报道,传统的产地鉴别手段效力逐渐下降,特征包裹体雷同、光谱样式类似和化学成分含量范围重叠等现象屡见不鲜,使传统产地鉴别的可靠性备受挑战。该背景下,宝石的化学指纹在产地鉴别中的地位日益增加。基于矿物微区分析技术的成熟,宝石中微量元素的测试精度不断提升,高精度的成分数据对于产地来源具有强烈指示意义。传统鉴别技术对于化学成分的分析主要基于低维的二元/三元鉴别图解,但数据点的大面积重叠已无法适应日渐庞大的成分数据集。因此,能够高效挖掘高维成分数据的机器学习方法有利于解决目前名贵宝石产地鉴别所面临的困境。本研究搜集了祖母绿样品来源于12个产地共303颗(图1),包括哥伦比亚西部成矿带(WEB)、赞比亚Kafubu、巴西Itabira、巴西Carnaíba、巴西Socotó、阿富汗Panjshir、巴基斯坦Swat、埃塞俄比亚Shakiso、俄罗斯Malysheva、尼日利亚Gwantu、马达加斯加Mananjary和中国云南大丫口。首先应用传统产地鉴别手段系统测试了各产地祖母绿样品的常规宝石学参数、包裹体特征、紫外-可见光-近红外光谱(UV-Vis-NIR)、红外光谱(IR)、拉曼光谱和主微量元素含量,并汇编构建了三大名贵宝石化学成分数据库。此外,多种机器学习方法被应用于宝石成分数据挖掘,构建了三种高效准确的宝石产地鉴别模型。对于祖母绿的系统研究表明,全球各产地的祖母绿中存在三种不同的UV-Vis-NIR光谱吸收样式(图2)。对于祖母绿通道中的重氢水的研究也表明,在2600~2850 cm-1范围内的红外吸收光谱也可以将全球祖母绿分为三个组别(图3),该创新性结论对祖母绿的产地具有强烈指示意义。本研究构建了包含来自22个国家45个矿区的祖母绿化学成分数据共2753个,其中包括本研究测试数据425个。基于该数据库,三种成熟高效的机器学习方法(随机森林、支持向量机和极端梯度提升)被用于挖掘祖母绿的成分数据并构建产地鉴别模型。其中,随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBoost)模型对于祖母绿数据适应性较强,性能优越。22个RF模型中,最高准确率与F1分数可达99.5%(图4)。模型RF-EM1-1320可以100%区分11个产地(图5),模型RF-EM12-135仅使用5个元素即可获得99.1%的准确率。同时,模型对高维元素信息的解码表明V/Cr和碱金属元素(Li、Na、Rb、Cs)是与产地强相关的元素,其特征权重在所有模型中均排名前列,指示了成矿过程中母流体的构成与来源。以上研究结果表明,大数据和机器学习技术在宝石产地鉴别领域的应用具有高准确率、高效率和广谱性的优点,潜力巨大。大数据和机器学习对于宝石学产地研究的赋能是对产地鉴别技术的开创性拓展,更为宝石学研究提供提供了新视野。

关键词：名贵宝石红宝石蓝宝石祖母绿产地鉴别大数据机器学习