基于NACA和LS-SVM的蜂蜜真伪识别

针对目前蜂蜜掺假严重且传统检测方法耗时等问题,研究了基于近红外光谱(NIR)鉴别蜂蜜掺入果糖溶液的检测方法。比较了网格法和小生境蚁群算法(NACA法)对偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的影响。结果表明,两种优化方法都能使LS-SVM模型得到较高的识别率,但NACA法优化速度更快;运用标准正态变量校正(SNV)对蜂蜜光谱数据进行预处理,用偏最小二乘法(PLS)对蜂蜜光谱数据进行数据压缩,分别在5 303～6 591 cm-1、7 012～10 001 cm-1和4 000～10 001 cm-1(全谱)范围内,建立了基于NACA和LS-SVM的蜂蜜真伪识别模型,在5 303～6 591 cm-1和7 012～10 001 cm-1波段范围内所建模型的识别率为100.00%,优于在全谱范围内所建模型的识别率。