基于可见近红外光谱及增强回归树算法的鸡蛋种类鉴别

来源：华中农业大学学报杂志2018年第1期北京时间：

作者：王彬

摘要：利用可见-近红外光谱技术，选取湖北地区同一品种不同饲养环境下的鸡蛋，提取鸡蛋的光谱透射率（500～900 nm），利用标准正态变量变换对光谱数据进行预处理，结合竞争性自适应重加权与主成分分析对光谱数据进行二次降维，并将提取的特征信息输入增强回归树算法，建立鸡蛋土洋种类鉴别模型，模型的训练集和测试集判别正确率分别为98.33%和97.00%。结果表明，应用基于可见近红外光谱及增强回归树方法，针对同一母鸡品种但不同饲料产出的土洋鸡蛋的种类鉴别是可行的。

关键词：鸡蛋; 种类鉴别; 可见近红外光谱; 增强回归树; 竞争性自适应重加权

基金资助：国家自然科学基金项目（31371771）； 湖北省科技支撑计划项目（2015BBA172）； 国家科技支撑计划项目（2015BAD19B05）； 公益性行业（农业）科研专项(201303084)