[發明專利]一種基于特征峰及算法參數選取的奶粉品牌快速鑒別方法

有效

• 申請號: 201611015607.2
• 申請日: 2016-11-18
• 公開（公告）號: CN106770152B
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發明（設計）人: 王海燕;劉軍;沙敏;張正勇;桂冬冬
• 申請（專利權）人: 江蘇省質量安全工程研究院
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

1.一種基于特征峰及算法參數選取的奶粉品牌快速鑒別方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)采集奶粉樣品的拉曼光譜譜圖；

(2)對拉曼光譜譜圖進行前處理，包括以下步驟：

a.構建原始拉曼光譜數據矩陣X；

b.采用小波函數對矩陣X進行小波降噪處理得到矩陣D；

c.對矩陣D進行[0,1]區間歸一化，得到矩陣Y：

其中，min(D)為矩陣D的最小值，max(D)為矩陣的最大值；

(3)采用SVM分類器對奶粉樣品的拉曼光譜譜圖數據進行分析，建立奶粉品牌鑒別的最佳特征峰，包括以下步驟：

A.將301cm^-1–1800cm^-1波段的奶粉拉曼光譜對應的矩陣Y取80％作為訓練集、20％作為測試集，建立SVM分類器模型；對矩陣Y進行K-CV交叉驗證，通過網格搜索得到最佳懲罰函數參數c和核函數參數g；

B.將301cm^-1–1800cm^-1波段的奶粉拉曼光譜等間距分成若干段，每個波段對應的矩陣Y分別取80％作為訓練集，20％作為測試集，用步驟A中確定的最佳懲罰函數參數c和核函數參數g，建立SVM分類器模型；

C.對若干段矩陣Y分別進行100次SVM分類識別測試，得到平均識別率>80％的矩陣Y對應的特征波段；

D.將步驟C中得到的所有特征波段進行組合，用步驟A中確定的最佳懲罰函數參數c和核函數參數g，建立SVM分類器模型，再次進行分類識別，得到最佳識別率對應的特征波段組合，即最佳特征波段組合；

(4)對步驟D中確定的最佳特征波段組合，重新進行100次網格搜索，尋找特征波段組合對應的最佳懲罰函數參數c和核函數參數g，進行SVM分類識別測試，得到識別率為100％測試下出現頻率最高的懲罰函數參數和核函數參數，即最佳算法參數；

(5)在步驟D中得到的最佳特征波段組合和步驟(4)得到的最佳算法參數下，進行奶粉品牌識別。

2.根據權利要求1所述基于特征峰及算法參數選取的奶粉品牌快速鑒別方法，其特征在于：步驟(1)采用D3便攜式色散型穩頻激光Raman光譜儀采集奶粉樣品的拉曼光譜譜圖數據，設定Raman光譜儀的參數如下：激光光源為785nm穩頻激光，激光功率為450mW，CCD溫度為制冷-85℃，光譜范圍為100～3300cm^-1，系統解析度為2.5～3.0cm^-1，激光線寬為＜0.15nm，波數矯正為+/-1cm^-1，強度校正為YES，訊號質量為12000:1，重量為11kg，操作溫度為0℃～50℃；采集奶粉樣品的拉曼光譜譜圖數據在暗室內進行，掃描時間為20s，平均掃描次數為3次。

3.根據權利要求1所述基于特征峰及算法參數選取的奶粉品牌快速鑒別方法，其特征在于：在步驟b中，采用wden小波函數對X進行小波降噪處理得到矩陣D，其中小波基函數取coif5。

4.根據權利要求1所述基于特征峰及算法參數選取的奶粉品牌快速鑒別方法，其特征在于：在步驟(3)中，建立SVM分類器采用的核函數為RBF核函數。

5.根據權利要求1所述基于特征峰及算法參數選取的奶粉品牌快速鑒別方法，其特征在于：在步驟(3)、(4)中，網格搜索的參數為cmin＝-10，cmax＝10，gmin＝-10，gmax＝10，v＝5，cstep＝0.5，gstep＝0.5，accstep＝4.5；其中，cmin：懲罰參數c的變化范圍的最小值；cmax：懲罰參數c的變化范圍的最大值；gmin：核函數參數g的變化范圍的最小值；gmax：核函數參數g的變化范圍的最大值；v：CV的參數，即給測試集分為幾部分進行；cstep：懲罰參數c步進的大小；gstep：核函數參數g步進的大小；accstep：最后顯示準確率圖時的步進大小。

6.根據權利要求1所述基于特征峰及算法參數選取的奶粉品牌快速鑒別方法，其特征在于：在步驟(4)中，所述最佳懲罰函數參數c的范圍為1～6，最佳核函數參數g的范圍為0～1。