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作者：管金伟;李大鹏;龚中良;刘强;蒋涵;
单位：中南林业科技大学机电工程学院;
摘要：[目的]对比光学特性参数[吸收系数(μ_a)和约化散射系数(μ′_s)]鉴别掺伪茶油的能力，并探索组合提取方式对模型的提升效果。[方法]以植物油为试验材料，制备不同质量分数的掺伪茶油；采用不同的预处理方式对光学特性参数数据进行预处理，提取特征波段后建立随机森林(RF)定性鉴别模型。[结果]经过竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量剔除算法(UVE)进行特征提取后，利用μ_a和μ′_s数据建立的模型鉴别准确率分别为95.65%,95.65%和98.55%,97.10%,与CARS特征提取方式相比，组合提取方式(UVE-CARS)使模型的鉴别结果至少可提升1.45%。[结论]利用μ_a可更快速、准确地实现对不同掺伪种类茶油的鉴别，采用组合提取方式可有效提升模型鉴别能力。
关键词：光学特性参数;;茶油鉴伪;;定性模型;;随机森林
基金资助：湖南省重点研发计划项目(编号：2022NK2048);; 湖南省科学研究重点项目(编号：22A0187)
