[發(fā)明專利]基于支持向量機(jī)的奶油色素超標(biāo)鑒別方法、裝置及設(shè)備

在審

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• 申請日: 2020-08-18
• 公開（公告）號(hào): CN112067577A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉軍;劉洋;孫思琪;張美娟
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G01N21/359
• 分類號(hào): G01N21/359;G06K9/62
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 陳曉華

本發(fā)明涉及基于支持向量機(jī)的奶油色素超標(biāo)鑒別方法、裝置及設(shè)備，方法包括如下步驟：步驟一，獲取色素超標(biāo)樣本奶油樣本以及色素未超標(biāo)的奶油樣本在預(yù)設(shè)波長范圍內(nèi)的原始近紅外光譜數(shù)據(jù)；步驟二，對原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟三，采用SMOTE算法對奶油樣本擴(kuò)增得到色素超標(biāo)和色素未超標(biāo)樣本數(shù)量均衡的樣本集；步驟四，將樣本集劃分為訓(xùn)練集和測試集，采用交叉驗(yàn)證法對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，直至測試集上的分類的準(zhǔn)確度高于預(yù)設(shè)值，得到最優(yōu)支持向量機(jī)模型；步驟五，通過最優(yōu)支持向量機(jī)模型對待測奶油樣本中色素是否超標(biāo)進(jìn)行鑒。實(shí)現(xiàn)了對于奶油色素是否超標(biāo)的有效鑒定，提高了奶油中色素超標(biāo)鑒別的準(zhǔn)確率以及檢測效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于奶油質(zhì)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于支持向量機(jī)的奶油色素超標(biāo)鑒別方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)

奶油是一種生活中常見的食品,根據(jù)原料來源的不同，一般可分為動(dòng)物奶油和植物奶油，由于動(dòng)物奶油的產(chǎn)源于動(dòng)物乳，產(chǎn)能有限，為了滿足人們對奶油的需求，開始有了人造奶油。人造奶油的優(yōu)點(diǎn)在于產(chǎn)量高，成本低。所以快速的占據(jù)了奶油市場。為了讓人造奶油變得色澤鮮艷，現(xiàn)在很多的商家都會(huì)在其里面添加人工色素，但是過量的人工色素會(huì)危害人體健康，在人體內(nèi)轉(zhuǎn)化為致癌物質(zhì)，也會(huì)影響兒童智力發(fā)育。因此，如何準(zhǔn)確、高效地鑒別奶油中色素含量是否超標(biāo)，是食品安全領(lǐng)域中的一大重要問題，而現(xiàn)有的奶油色素含量鑒定方法存在效率低下的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明解決的技術(shù)問題為：提供了一種基于支持向量機(jī)的奶油色素超標(biāo)鑒別方法、裝置及設(shè)備，用以提高奶油中色素超標(biāo)鑒別的準(zhǔn)確率以及檢測效率。

本發(fā)明提供的具體解決方案包括如下步驟：

本發(fā)明提供了一種基于支持向量機(jī)的奶油色素超標(biāo)鑒別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一，獲取色素超標(biāo)樣本奶油樣本以及色素未超標(biāo)的奶油樣本在預(yù)設(shè)波長范圍內(nèi)的原始近紅外光譜數(shù)據(jù)；

步驟二，對所述原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

步驟三，采用SMOTE算法對奶油樣本擴(kuò)增得到色素超標(biāo)和色素未超標(biāo)樣本數(shù)量均衡的樣本集；

步驟四，將所述樣本集劃分為訓(xùn)練集和測試集，采用交叉驗(yàn)證法對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，直至測試集上的分類的準(zhǔn)確度高于預(yù)設(shè)值，得到最優(yōu)支持向量機(jī)模型；

步驟五，通過最優(yōu)支持向量機(jī)模型對待測奶油樣本中色素是否超標(biāo)進(jìn)行鑒別。

基于本發(fā)明的方法，采用近紅外光譜分析具有分析速度快、分析效率高、分析成本低、無需樣品預(yù)處理和無損分析的優(yōu)點(diǎn)；正負(fù)樣本(即超標(biāo)和未超標(biāo)樣本)不均衡時(shí)，會(huì)造成分類效果過擬合，泛化能力差，或者分類效果欠擬合，分類準(zhǔn)確率大大降低，采用SMOTE算法解決正負(fù)樣本(即超標(biāo)和未超標(biāo)樣本)比例不均衡問題，實(shí)現(xiàn)正負(fù)樣本均衡，有效提高了分類準(zhǔn)確率；通過交叉驗(yàn)證法對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，得到了奶油色素超標(biāo)鑒定模型。基于本發(fā)明的方法，首次結(jié)合近紅外光譜和SMOTE-SVM對奶油摻色素進(jìn)行定性鑒別，實(shí)現(xiàn)了對于奶油色素是否超標(biāo)的有效鑒定，得到了一種高效的、無損的定性分析模型。

具體的，SMOTE的具體算法如下：

(1)取所有的少數(shù)樣本(x1,x2,...xn),以歐式距離為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算它到所有少數(shù)樣本的距離，得到其k近鄰，歐式距離公式如下：

(2)根據(jù)樣本不平衡比例設(shè)置一個(gè)采樣比例以確定采樣倍率N，對于每一個(gè)少數(shù)類樣本x，從其k近鄰中隨機(jī)選擇若干個(gè)樣本，假設(shè)選擇的近鄰為xn；對于每一個(gè)隨機(jī)選出的近鄰xn，分別與原樣本按照如下的公式構(gòu)建新的樣本，實(shí)現(xiàn)正負(fù)樣本均衡。

x_new＝x+rand(0,1)*|x-xn|

在上述方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明的技術(shù)方案還可以進(jìn)行如下改進(jìn)：