基于LASSO-LSSVM算法赋能拉曼光谱技术鉴别葡萄籽油的掺假行为
龚泽华1
田保华2
薛艳茹3
周尉4
1.山西开放大学乡村振兴学院,山西太原 0300272.太原理工大学生态学学院,山西太原 0300243.太原理工大学生物医学工程学院,山西太原 0300244.山西大学计算机与信息技术学院,山西太原 030006
摘要：针对葡萄籽油掺假的问题,研究了葵花籽油掺伪葡萄籽油掺假的定量分析的技术方法.采用便携式近红外拉曼光谱技术结合最小绝对收缩选择算子和最小二乘支持向量机(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-Least Squares Support Vector Machine,LASSO-LSSVM)算法开展了不同掺伪体积分数的模拟实验.实验中共制备了11种不同掺伪体积分数的混合油样,通过便携式785拉曼光谱仪分别采集所有油样的拉曼光谱,采用小波算法对原始光谱数据进行基线校正、降噪和归一化处理,引入机器学习算法分别提取拉曼光谱的特征向量并建立量化分析模型,LASSO算法实现光谱数据降维和特征提取,LSSVM算法则构建掺伪量化的分析模型,模型测试集的决定系数R2为0.984 6,RMSE为0.024 9.基于LASSO-LSSVM算法实现了赋能拉曼光谱技术鉴别葡萄籽油的掺假量,该技术方法对促进国内葡萄籽油消费市场具有重要的应用价值和商业潜力.
关键词：拉曼光谱最小绝对收缩选择算子最小二乘支持向量机葡萄籽油葵花籽油定量模型
资助基金：国家自然科学基金(62006146)
论文发表日期：2025-07-20
在线出版日期：2025-09-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 12-19 )
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