文摘目的建立基于光谱融合的定性分析模型,实现高值茶油的真伪快速鉴别。方法优化设备条件,同时采集茶油的近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)和拉曼光谱(Raman spectroscopy,RS),分别使用6种方法进行预处理,优选4种方法来提取光谱特征波段,并应用数据层和特征层策略融合多光谱信息,通过比较验证不同模型的准确率和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)来评估效果。结果单独使用NIRS经标准正态变换处理后的偏最小二乘判别分析结果最优,准确率为0.8361,RMSEP为0.1060;单独使用RS经二阶导数处理后的结果最优,准确率为0.8443,RMSEP为0.1332;经NIRS和RS融合后数据结果高于任意单一光谱结果,其中数据层光谱融合模型准确率为0.8525,RMSEP为0.1270,特征层融合后的模型效果较好,最佳结果为基于核主成分分析下的支持向量机模型,准确率达到0.9508。结论光谱融合提升茶油掺伪定性鉴别准确率更高,具有较好的应用前景。
