[发明专利]一种激光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法

权利要求书

1.一种光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法，其特征在于：包括以下骤：

(1)油样原始荧光光谱图的提取：采用激光诱导荧光光谱仪测得掺杂不同比例茶叶水的油样光谱数据，获取油样的原始荧光光谱数据；

(2)油样原始荧光光谱预处理：为了消除光谱数据的噪声干扰，需要采用滑动平均法(Moving-Average)对原始荧光光谱数据进行去噪处理；

(3)油样数据样本集划分：采用Kennard-Stone划分方法将荧光光谱数据划分成训练集和测试集；

(4)DE-GWO优化参数：在训练集上建立MSVC模型，训练过程中用DE-GWO算法对模型最佳惩罚系数c和核函数参数g进行优化；

(5)模型结果测试：将测试集上的光谱数据作为DE-GWO-MSVC模型的输入，从而进行不同种类油样的识别。

2.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法，其特征在于：所述的步骤(1)中，实验所选择的是USB2000+型激光诱导荧光光谱仪(美国Ocean optics公司)，光谱全波段范围是340～1021nm，激光器使用405nm蓝紫光半导体激光器。

3.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，滑动平均法滤波器的窗宽值设为3。

4.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法，其特征在于：所述的步骤(4)中，训练过程中用DE-GWO算法对模型最佳惩罚系数c和核函数参数g进行优化，其具体步骤如下：

(41)将Moving-Average去噪处理后的荧光光谱数据进行归一化操作；

(411)选择径向基函数(RBF)作为MSVC的核函数；

(412)惩罚系数c和核函数参数g设定在[a^-q,a^q]区间范围内，基于k折交叉验证进行训练；

(42)父代灰狼、突变灰狼和子代灰狼，这三个规模相同的群体由可行域X＝{x₁,x₂,...x_n}生成，总体为W＝{w¹,w²,...w^z}，个体为

(43)初始化父代、突变和子代种群，按照非递减顺序对父代灰狼群体进行排序，搜索到灰狼前三个个体；

(44)初始化参数c，R，T，c的值呈现递减趋势，R和T为系数向量，在迭代过程中不断更新父代灰狼群体的位置，更新公式为：

S(t+1)＝[(S_α-N₁|S-E₁X_α|)+(S_β-N₂|S-E₂X_β|)+(S_γ-N₃|S-E₃S_γ|)]/3

式中，S_α,S_β,S_γ为被捕食者所在方位，N₁,N₂,N₃,E₁,E₂,E₃为比例系数；

(45)引入DE算法将突变、交叉选择的过程应用于改变狼群的当前位置，产生突变的灰狼群体，如下式：

Q(φ)＝S₁(φ)+ξ·(S₂(φ)-S₃(φ))

其中，φ为迭代次数，ξ为缩放因子，φ＝0,1,2,...,l；

(46)当时，则令式中，f(δ)表示子代目标函数值，表示父代目标函数值；

(47)更新参数c，R，T，即式：

R＝2cl₁-c

B＝2l₂

式中，l₁,,l₂为任意向量，M为迭代的总次数；

(48)如果迭代次数达到最大值，则结束DE-GWO的寻优过程，得到参数出c，g的最优解，否则继续从步骤(45)执行。

5.根据权利要求1所述的一种光诱导荧光植物油掺杂浓茶水鉴定方法，其特征在于：所述的步骤(5)中，根据预测集油样的激光诱导荧光光谱数据分类图、分类正确率来分析所建立模型的识别性能和泛化能力。