基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见近红外光谱无损检测方法.docx

基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见近红外光谱无损检测方法
随着人们对食品安全的要求不断提高，食品检测技术也在不断发展。其中，无损检测技术可有效提高食品的检测效率和检测精度，因此成为食品检测技术发展的一个重要方向。本文就基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见近红外光谱无损检测方法进行研究和探讨。
鸡蛋是人们日常生活中常见的食品之一，而鸡蛋新鲜度的检测对于保障食品安全和消费者身体健康至关重要。传统的鸡蛋新鲜度检测方法往往需要对鸡蛋进行开壳、闻味等方式进行，这些检测方法不仅繁琐而且容易出现误差。因此，基于可见近红外光谱的无损检测技术逐渐受到人们的关注。
可见近红外光谱是目前应用广泛的一种光谱分析技术。其原理是在近红外光谱范围内，被检测物质中的化学键吸收特定波长的光，形成具有特定波长、强度和形状的吸收峰。通过对样品的可见近红外光谱进行分析，可以获得样品分子的信息，实现对样品的定性和定量分析。
基于可见近红外光谱的无损检测方法需要结合数学模型对光谱数据进行分析和处理。其中，LLE-SVR(局部线性嵌入-支持向量回归)是一种有效的数据降维和回归模型。LLE-SVR模型通过局部线性嵌入方法将输入数据映射到一个低维空间并维持拓扑特征，从而减少数据冗余和噪声干扰；同时通过支持向量回归方法对映射后的数据进行回归分析，得到拟合模型并预测目标变量。
本文利用LLE-SVR模型对鸡蛋可见近红外光谱数据进行分析和处理，实现对鸡蛋新鲜度的无损检测。具体步骤如下：
1.数据采集和处理本文利用可见近红外光谱仪对不同存放时间的鸡蛋样本进行光谱数据采集。采集的数据经过预处理，包括光谱干涉校正和谱图消噪，最终得到483个波长的光谱数据。
2.LLE-SVR模型建立
将采集到的光谱数据作为输入变量，将不同存放时间的鸡蛋样品的新鲜度作为输出变量，利用LLE-SVR模型对数据进行建模和预测。
在模型中，将数据集分解成训练集和测试集，其中75%的数据用于建模，25%的数据用于测试。建模过程中，对输入变量进行降维，得到用于回归分析的低维空间数据；然后利用支持向量回归方法建立回归模型，并确定合适的惩罚因子和径向基函数的参数；最终利用测试集进行模型评估和预测能力检验。
3.模型优化和评估
LLE-SVR模型的优化考虑到了模型的稳定性和预测精度两个因素。在模型中，通过Grid-search方法进行交叉验证，得到最佳的参数和核函数类型。最终评估模型的性能和预测精度，并与其他模型进行比较，确定LLE-SVR模型的优越性。
实验结果表明LLE-SVR模型能够有效地对鸡蛋可见近红外光谱进行分析和处理，实现鸡蛋新鲜度的无损检测。与其他模型相比较，LLE-SVR模型具有更高的预测精度和更好的稳定性，成功地为食品检测技术提供了一种新的可行性方法。
综上所述，本文基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见近红外光谱无损检测方法的研究，为食品检测技术的发展和应用提供了一种新的思路和方法。将来，这种方法有可能被应用到其它食品的检测和安全保障中，提升食品安全检测的效率和精度。