基于拉曼光譜和機器學習的百合分類識別

王志新，王慧薈，張文波，王 忠，李月娥

蘭州大學信息科學與工程學院，甘肅 蘭州 730000

引 言

百合是百合科(Liliaceae)百合屬(Lilium)植物, 其多年生草本球根生長的肥厚鱗片構成的地下變態莖稱為百合鱗莖[1]。甘肅蘭州、江蘇宜興、江西萬載等地栽培百合鱗莖的歷史悠久, 其產量、質量與產地有密切聯系[2-3]。百合鱗莖有著高蛋白、低脂肪的特點，是十分理想的保健食品，同時百合鱗莖具有廣泛的藥理作用, 如抗腫瘤、抗抑郁、降血糖、提高免疫力等[4-5]，產地不明或混淆使用會導致百合制品的質量不穩定，影響藥理作用的發揮[6]。因此，實現精準產地和質量鑒別分析對促進百合鱗莖市場化發展具有重要意義。

傳統檢驗依賴感官經驗，通過外觀、色澤、滋味及香氣等感官指標實現產地和質量的鑒別分析，但當前市面上的百合品種眾多，又存在種植條件和存儲方式不同導致的外在差異，導致基于人工經驗的感官評審模式無法實現快速、精確、無損的檢測[7]。目前，除了傳統的檢驗方式以外，還可用大型儀器結合化學計量學分析的方法，如高效毛細管電泳法(HPCE)[8]、高效液相色譜法(HPLC)[5]、液相色譜質譜聯用法(LC-MS)、液相二級質譜法(LC-MS-MS)[9]、氣相色譜法(GC)[10-11]等。袁志鷹[12]等采用傅里葉變換衰減全反射紅外光譜(ATR-FTIR)技術采集百合的紅外光譜，并使用層次聚類分析(HCA)區分幾類百合粉末。上述方法樣品前期處理過程復雜，操作繁瑣且耗時長，會產生較高的現場倉儲成本及檢測成本，不能無損檢測而且難以滿足產地鑒別這一要求[13]。……