基于光谱技术的农药残留量智能检测方法研究的中期报告.docx

基于光谱技术的农药残留量智能检测方法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景和意义
近年来，农药的使用越来越广泛，它们在作物保护的同时也会给人类健康带来潜在危害。因此，农药残留量的安全性检测变得非常重要。传统的化学分析方法需要大量的化学试剂和耗费时间，而且需要经过复杂的前处理流程。光谱技术，尤其是近红外光谱技术具有非破坏性、快速、低成本等优点。因此，利用近红外光谱技术开发出一种智能检测方法成为一种较好的选择。
本项目旨在基于近红外光谱技术构建一种快速、低成本、准确的农药残留检测方法，以此保障食品安全和人民健康。
二、研究进展和分析
1.数据的获取和处理
在实验室中，我们使用酯酶法等方法对农产品样本进行前处理。获取的近红外光谱数据保存在Excel表格中，共计422个农药样本和932个非农药样本。
在数据的预处理方面，我们对数据进行了均一化、消除基线和一阶导数处理。经过预处理后的数据具有更好的质量和可分性，提高了模型的预测准确率。
2.模型的构建和优化
在模型的构建方面，我们使用了反向最小二乘（PLS）和支持向量机（SVM）两种方法。实验结果表明，SVM具有更好的预测效果。
使用十折交叉验证法对模型进行优化，从而得到较优的SVM模型。对于测试集数据的预测结果表明，该模型具有较高的准确率和预测性能。
三、下一步工作计划
1.收集更多的样本
目前我们的样本数量还是相对较小，需要进一步扩大样本规模，尤其是对不同类型的农产品进行采样。
2.优化模型算法
当前，我们使用了SVM算法来构建模型，但仍需要尝试其他算法，并对模型进行优化，以得到更高的预测准确度和更好的鲁棒性。
3.论文撰写和提交
我们计划在下一个阶段，完成论文的撰写和提交，同时推广该方法在实际中的应用。