基于THz-TDS技术与改进IPSO-SVM
模型的小米品质识别

来源：江苏农业科学杂志2018年第第21期北京时间：

作者：白雪; 李明利; 徐雷钧

单位：1.江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江 212013； 2.东南大学毫米波国家重点实验室，江苏南京 210096

摘要：为实现小米品质快速、精确的鉴别分析，探索了一种基于THz技术结合化学计量学方法的小米品质识别的新方法。采用THz-TDS技术测试了正常、虫蛀和霉变小米样品，将0~1.6 THz频段的吸收系数与模式识别算法结合实现其品质鉴别分析。结果表明，不同品质小米的吸收系数和折射率具有差异。利用直接正交信号校正+标准正态交换+S-G卷积平滑(DSOC+SNV+S-G)预处理和竞争性自适应重加权+连续投影法(CARS+SPA)优选的16个特征波长所建偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)、粒子群-支持向量机(PSO-SVM)模型测试集准确率分别为93.33%、95.55%。为解决粒子群(PSO)寻优过程易陷入局部极值的问题和提升模型性能，对此提出了一种新型的粒子群(IPSO)优化支持向量机(SVM)的方法。通过增加调制参数和更新机制进行参数寻优，利用基于径向基内核(RBF)的支持向量机(SVM)和10折交叉验证的方法建立识别模型，寻优得到核函数参数g=15.459 3、惩罚参数c=0.813 3所建IPSO-SVM的性能优于其他模型，回代训练集和测试集的准确率达到100.00%、97.78%。可见，THz技术结合IPSO-SVM能较准确地鉴别小米品质，为小米品质的识别探索出一种新方法。

关键词：太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术;小米;品质;吸收系数;偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA);类子群(PSO)-支持向量机(SVM)

基金资助：江苏省自然科学基金(编号：BK20161352)；江苏省第十三批六大人才高峰高层次人才项目(编号：DZXX-018)；中国博士后科学基金(编号：2015M570414)；江苏省农业科技自主创新资金［编号：CX(17)3001］。