近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

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1、万方数据第3I卷，第5期20il年5月光谱学与光谱分析V01．31，No．5，ppl254—1257SpectroscopyandSpectralAnalysisMay，2011近红外光谱的主成分分析一马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别张灵帅1，王卫东1，谷运红1，邢军2’1．郑州大学离子束生物下程省重点实验室，河南郑州4500522．国家烟草质量监督检验中心，河南郑州450001摘要为了快速准确的鉴别卷烟真伪，以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料，采用近红外光谱法结合主成分分析一马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型。首先

2、对经过预处理的光谱数据进行主成分分析，分析结果表明，前4个主成分的累积贡献率已达98．46％，说明这4个变最能够代表原始光谱的主要信息。从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变最的定性判别模型，模型的相关系数达到了0．95，对20个未知样品的预测结果准确率为100％。说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的，可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段。关键词近红外光谱；卷烟；主成分分析一马氏距离；真伪；鉴别中图分类号：TS474文献标识码：ADoI：10．3964／j．issn．100

3、0-0593(2011}05—1254-04引言目前，卷烟真伪鉴别主要应用感观鉴别法，也就是通过观察卷烟包装、颜色、印刷以及评吸风味等来进行鉴别。由于是凭借检测人员的个人感官检验，这需要有经验的评吸人员，而且鉴别结果容易受评吸人员个人生理、心理各种主观因素以及检测的环境条件等的影响。如果用常规的仪器鉴别法，则存在着检测周期长、费用高、结果重复性差等缺点，难以满足实际工作的需要。近红外光谱(NIR)分析技术具有速度快、效率高、成本低、测试重现性好、无污染等特点，已被广泛应用在农业[1’21、食品睁51、石化‘引、纺织

4、‘7·引、制药‘9]等众多领域。在烟草行业里，近红外光谱技术被广泛应用于烟草水分和常规化学成分的定鼋检测【l0’11j。除此之外，在烤烟烟叶的产地、部位、等级的模式识别以及卷烟配方研究等方面也有相关的报道DZ]。但将NIR技术用于卷烟品种识别和真伪鉴别方面的研究则比较少[13‘。因此，本研究将近红外光谱技术结合主成分分析一马氏距离聚类判别方法用于国产品牌卷烟的真伪定性鉴别，以探索近红外光谱技术在卷烟真伪鉴别方面的应用，以期为感观鉴别法提供一种有效的技术支撑。1实验部分1．1仪器与样品F()SS公司NIRSystem

5、s5000型(麟NIRSystemsInc．，ME)，USA)漫反射近红外光谱仪，石英卤灯，PbS检测器。120个A牌烟丝样品(由国家烟草质馈监督检验中心提供，为一段时间内各地送枪的A牌卷烟)，其巾假烟样品用常规化学方法结合感观鉴别法鉴定，真假样品各60个。1．2光谱采集在样品扫描前，光谱仪开机预热一个小时，进行IT(InstrumentTest)测验，测验通过后开始扫描样品，采集光谱时，将样品烟丝放入旋转样品槽，使用仪器内置聚苯乙烯陶瓷片作为参比，扫描区间l100一．．2500nrn，扫描步长(In—terval

6、)2nlTl，采集反射强度R。仪器将对每个样品自动进行全区间扫描32次，取其平均光谱作为该次扫描的光谱，为了减少装样造成的误差。每个样品做三次蕈复，每次测量后将样品倒出重新装样，以保证样品的代表性。扫描完样品后采集的反射强度由软件自动转化为log(1／R)值存储为ASClI文件。取三次测黾得到的光谱平均值作为该样品的光谱。1．3数据处理软件主成分分析和聚类分析采用多元变茸统计分析软件包Unscrambler9．7(CAMoPR()CESSAS，Oslo，Norway)完收稿日期：2010-12-09，修订日期：20

7、11-03-20基金项目：国家自然科学基金项目(10505018)资助作者简介：张灵帅，1981年生，郑州大学物理工程学院博士研究生eⅧnail：zhanglsll20@yahoo．∞·通讯联系人e-mail：菇rlgj@ztrL咖L∞万方数据第5期光礴学与光酹分析战，上成分审问下的马氏即离判埘则用光带倥触目L软件wINISIⅡV150计算。14主成分分析结台马氏距离法主成分分析常常被用来进行数据压缩．U进{r数据降雉”‘。在车研究ch主成分分析碱用来对光谱数彗}艇舛进行雎编．也就足将光讲数据矩蛘丹解得到主成分载荷

8、施阵和得分姬阵．然后使}"样本集的主成分时应H相应的得分怍鞠。这样的得分脚通常比较直啦．"fV2观察到样品的聚娄艘粜。这样作阿分析肖观但步骤较繁琐．所以进一步的罘用主成分分析缔音马氏距离法建i判别模懂，目p采用光谱矩阼的得分向最来计算q＆距离．这样呵H嚣免选择过多谜K造成过度*哈，同时保留r光谱的主要信息。马氏距离的引^可“使幢f裳样品数据的内部变化表示出来