傅里叶变换结合卷积神经网络分析西藏酥油真伪.pdf
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1、现代食品XIANDAISHIPIN148/分析检测Analysis and Testingdoi:10.16736/41-1434/ts.2023.13.037傅里叶变换结合卷积神经网络 分析西藏酥油真伪Fourier Transform Combined with Convolutional Neural Network to Analyze the Authenticity of Tibetan Ghee 扎西穷达,次仁旺姆,央拉,尼珍(西藏自治区食品药品检验研究院,西藏自治区医疗器戒检测中心,国家药品监督管理局中药(藏药)质量控制中心重点实验室,西藏 拉萨 850000)Zhaxiqio
2、ngda,Cirenwangmu,Yangla,Nizhen(Tibet Institutes for Food and Drug Control,Tibetan Autonomous Region Medical Ring Testing Center,Key Laboratory of Quality Control Center of Traditional Chinese Medicine(Tibetan Medicine)State Drug Administration of China,Lhasa 850000,China)摘 要:近红外光谱是分析研究西藏酥油的重要方法。在时间、
3、地域、温度等随机因素的影响下,实际谱图分析中会产生较多干扰,无法准确归纳研究其系统规律,只能从已有的随机信号中筛选建立研究模型。本文提出了一种通过傅里叶变换将近红外光谱时域信号转化为频域信号的方法,深入揭示近红外光谱的变化与西藏酥油性质的联系,使用一阶导数法对近红外光谱进行降噪处理,结合卷积神经网络判别西藏酥油的真伪。结果表明,经傅里叶变换后,近红外光谱维度大幅度降低至 90%,在 350 Hz、600 Hz 附近发现了西藏酥油的特征光谱信息,处理后近红外光谱的特征性进一步显现,酥油鉴别模型的 AUC 值由 79%提升至 97%。在大数据集建模过程中,卷积神经网对真假酥油有良好的辨别能力,AU
4、C 值均为 1。但由于样本数据量的限制,该方法在小数据集建模中的随机性加大,AUC 值为 0.5。关键词:酥油;傅里叶变换;近红外光谱;光谱采集;模型建立Abstract:Near infrared spectroscopy is an important method to analyze and study Tibetan ghee.Under the influence of random factors such as time,region and temperature,there will be more interference in the actual spectral a
5、nalysis,and it is impossible to accurately conclude the research system law,so the research model can only be established by screening the existing random signals.In this paper,a method of converting near-infrared spectrum signal from time domain signal to frequency domain signal by Fourier transfor
6、m is proposed to deeply reveal the relationship between the change of near-infrared spectrum and the property of Tibetan ghee.The first derivative method is used to reduce the noise of near-infrared spectrum,and the convolution neural network is combined to identify the authenticity of Tibetan ghee.
7、The results showed that,after Fourier transform,the NIR spectral dimension was reduced to 90%,and the characteristic spectral information of Tibetan ghee was found near 350 Hz and 600 Hz.After processing,the characteristic spectral information of Tibetan ghee was further developed,and the AUC value
8、of ghee identification model increased from 79%to 97%.In the large data set 基金项目:西藏自治区食品药品检验研究院一般项目“近红外光谱仪快速鉴别西藏酥油真伪的初步研究”(XZSYJY-YJKYXM-2020-3)。作者简介:扎西穷达(1984),女,本科,主管药师,研究方向为食品理化检测。通信作者:尼珍(1975),女,硕士,主任药师,研究方向为食品安全。E-mail:。现代食品XIANDAISHIPIN149/分析检测AnalysisandTesting酥油富含脂肪酸和维生素,是我国高海拔地区居民热量摄入的重要来源1
9、-2。酥油是我国少数民族地区的传统食物,深受藏族、蒙古族、纳西族等民族的喜爱。在实际生产、食用过程中,酥油的品质往往受原料来源3、加工工艺4、储藏时间5等因素的影响而发生较大变化。例如,受特殊地域气候等的影响,藏酥油中不饱和脂肪酸的含量明显高于其他奶制品,如二十碳五烯酸、二十二碳六烯酸。近年来,不法商人为牟取利益,常以廉价人造奶油冒充藏酥油或掺假。因此,建立一套行之有效的藏酥油真伪鉴别方法,对规范酥油市场、保护消费者权益有较为深远的实践 意义。20 世纪 50 年代,近红外(Near Infrared,NIR)技术开始在农业生产领域应用,并随着现代光谱分析技术的发展逐步成熟6。近红外光谱具有快
10、速、无损、无需前处理等优势,被广泛应用于黄油、奶制品7-10、食用油11-12等食品的质量监控和掺假分析。然而,近红外技术仍存在较多问题,如谱图重叠严重、缺乏特征信号、解析依赖化学计量学等7。近红外光谱具有高维度、高度自相关性等特点,往往会对数据模型的稳定性和准确性造成较大的影响。在常规方法实践中,首先筛选特征波长,特征波长选择技术主要有相关系数法(Correlation Analysis,CA)、连续投影法(Successive Projection Algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS
11、)。王立琦等8利用区间偏最小二乘法(Interval Partial Least Squares,OPLS)评估豆粕品质;李春婷11结合模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)与 OPLS算法对多目标进行优化,路皓翔等10结合最小角回归(Least Angle Regression,LAR)和 CARS 的优势筛选特征波长。这些方法都依赖于数据集标签,对数据反复建模,获取特征波长。因此,数据准确性在建模过程中至关重要,往往是 NIR 应用的限制性因素。本试验采用傅里叶变换算法将 NIR 光谱从时域转换到频域,在频域信中对近红外信号进行去噪和降维等特征工程,规避 NIR 本身
12、的局限性引起的试验模型对采样偏差的依赖性,根据卷积神经网络识别信号间的相关性,建立、验证了一套用于识别西藏酥油的NIR 分析方法。1 材料与方法1.1 材料与试剂试验样本选择西藏境内的 30 批牦牛奶酥油、30 批奶牛奶酥油、1 批羊奶酥油、1 批金鸝牌人造奶油和 1 批其他品牌人造奶油,详细信息见表 1。表 1 样品信息表样品名称简写数量/批人造奶油RZNY1金鸝牌人造奶油CJNY1牦牛奶酥油CM30奶牛奶酥油CN30羊奶酥油CY11.2 光谱采集用PerkinElmer公司Frontier FT-IR/NIR Spectrometer 光谱仪采集所有样品的光谱,光谱扫描范围为12 800
13、4 000 cm-1,每个样品扫描 2 次,采样间隔为 2 cm-1。1.3 模型建立利 用 Python 读 取 NIR 光 谱 仪 中 的 数 据,利用 Python 的 Numpy、Pandas 等工具箱进行了一阶导数、傅里叶变换、阈值滤波等光谱预处理,利用Matplotlib 工具箱进行可视化操作,使用 mixOmics 软件建立偏最小二乘判别分析法(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLSDA)模型,五重交叉折叠验证模型的准确性。1.3.1 导数法酥油是不均一、黏稠的半固体样品,在检测时会发生漫射、反射、折射等现象,容易发生基线漂
14、移。导数法是处理基线漂移的标准方法,求导间隔是数据预处理的关键选择。间隔过小容易造成噪音增加,导致光谱的可读性降低;间隔过大会导致样品信息丢失。modeling process,the convolutional neural network has a good ability to distinguish true and false ghee,and the AUC value is 1.However,due to the limitation of sample data size,the randomness of this method is increased in the m
15、odeling of small data sets,and the AUC value is 0.5.Keywords:ghee;Fourier transform;near infrared spectroscopy;spectrum acquisition;model establishment中图分类号:TS252.7现代食品XIANDAISHIPIN150/分析检测Analysis and Testing考虑到特征工程的抗噪性和特征光谱的提取能力,本研究选择间隔为 1 的一阶导数法,处理公式为()()i giiAAxg+=(1)式中:g 为间隔波数,cm-1;A(i+g)为 i+g
16、波数的吸光度,L(gcm)-1;A(i)为 i 点的吸光度,L(gcm)-1;xi为 i 点的导数。1.3.2 傅里叶变换傅里叶变换是信号学中常见的数据处理方式,由法国学者约瑟夫傅里叶在 1807 年提出,该信号处理技术的主要思路是将信号分解成多个正弦信号,若信号满足狄利克雷条件,则可进行傅里叶变换。经研究发现 NIR 光谱满足狄利克雷条件,可以进行傅里叶变换,公式为()()()ejn tF jf tdt=(2)式中:()F j为频域傅里叶级数;为频率;f(t)为指时域信号;j 为虚数;n 为角频率;e 为自然数。近红外光谱记录的是分子振动的倍频和合频信息。傅里叶变换作为一种特征工程技术,虽然
17、无法拆分分子振动的频率,将其变得更加简洁,但是可以根据频域信号能量差拆分出信号和噪声。结合滤波技术,在频域内完成去噪和降维的双重目的。1.3.3 卷积与卷积神经网络卷积是一种数据计算,计算公式见式(3)。卷积的基本原理是输入函数 f(x),经过卷积核 g(x)后,信号累加。卷积在 NIR 光谱中的最常见应用是滑动平均法去除噪音。相较于 PLSDA,卷积更加关注信号之间的关系,这在一定程度上消除了变量之间的自相关性。因此,相对单纯的线性回归系统而言,卷积发生过拟合的可能性进一步降低。将卷积核作为分类的依据,但卷积核难以求出,考虑到模型的扩展性,本文设计了卷积神经网络,识别不同来源的酥油。()*(
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