摘要：研究近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIRS）结合自组织映射（self-organization mapping,SOM）和支持向量机（support vector machine,SVM）用于食醋酿造年份和品牌的判别分析。连续小波变换（continuous wavelet transform,CWT）用于光谱预处理;主成分分析（principal component analysis,PCA）用于食醋光谱降维和样品空间分布分析。结果表明：CWT预处理可以有效消除食醋光谱的平移误差;PCA可以极大地减少光谱变量,提高建模效率;对于食醋酿造年份的识别,采用CWT—PCA—SOM的正确识别率（correct recognition rate,CRR）为97.37%,采用CWT—PCA—SVM的CRR为100%;对于食醋品牌的鉴别,CWT—PCA—SOM和CWT—PCA—SVM两种方法的CRR均为100%。近红外光谱结合CWT—PCA—SOM和CWT—PCA—SVM方法在食醋酿造年份及其品牌鉴别中均得到很好的分析结果,该方法具有良好的应用前景。

关键词：自组织映射 支持向量机 食醋 近红外光谱 正确识别率 

单位：华东交通大学机电工程学院; 江西南昌330013; 江苏大学食品与生物工程学院; 江苏镇江212013