![Доступ открыт](https://zhps.ejournal.by/lib/pkp/templates/images/icons/opened.png)
![Доступ закрыт](https://zhps.ejournal.by/lib/pkp/templates/images/icons/closed.png)
Классификация шоколада на основе анализа методом главных компонент предобработанных спектров пропускания терагерцового диапазона
https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-198-203
Аннотация
Продемонстрирована эффективность классификации образцов шоколада по типу и производителю методом “спектрального отпечатка” с использованием спектров пропускания в терагерцовом частотном диапазоне. С целью устранения негативного влияния шума и эффекта Фабри—Перо методом адаптивных итеративно взвешенных наименьших квадратов со штрафом по спектрам определены их базовые линии. Классификация проведена путем построения маломерного пространства главных компонент базовых линий и применения методов кластерного анализа в этом пространстве. Точность и полнота классификации образцов шоколада методами k-среднего, построения классификационного дерева и иерархического кластерного анализа составили 0.85 и 0.83, 0.91 и 0.90, 0.94 и 0.93 соответственно. Для случаев, когда проведение попарной классификации наиболее проблематично, успешно применен метод опорных векторов.
Ключевые слова
Об авторах
М. А. ХодасевичБеларусь
Минск
А. В. Ляхнович
Беларусь
Минск
Н. Eriklioğlu
Турция
Анкара
Список литературы
1. C. McVey, C. T. Elliott, A. Cannavan, S. D. Kelly, A. Petchkongkaew, S. A. Haughey. Trends Food Sci. Technol. B, 118 (2021) 777—790
2. A. Arroyo-Cerezo, A. M. Jimenez-Carvelo, A. González-Casado, A. Koidis, L. Cuadros-Rodríguez. LWT – Food Sci. Technol., 149 (2021) 111822(1—8)
3. H. N. Moghaddam, Z. Tamiji, M. A. Lakeh, M. R. Khoshayand, M. H. Mahmoodi. J. Food Comp. Anal., 107 (2022) 104343
4. X. Sun, D. Cui, Y. Shen, W. Li, J. Wang. Infrared Phys. Technol., 121 (2022) 104018
5. I. Magnus, M. Virte, H. Thienpont, L. Smeesters. Food Control, 130 (2021) 108342(1—10)
6. А. М. Гончаренко, Г. В. Синицын, А. В. Ляхнович, В. Л. Малевич. Сб. науч. тр., IV Конгресс физиков Беларуси, 24—26 апреля, Минск (2013) 82—83
7. R. Fastampa, L. Pilozzi, M. Missori. Phys. Rev. A, 95 (2017) 063831(1—6)
8. J. Oblitas, J. Ruiz. Proceedings, 70, N 1 (2021) 109(1—6), doi: 10.3390/foods_2020-08029
9. S. Weiller, T. Tanabe, Y. Oyama. World J. Eng. Technol., 6 (2018) 268—274
10. R. Ríos-Reina, J. M. Camiña, R. M. Callejón, S. M. Azcarate. Trends Anal. Chem., 134 (2021) 116121(1—21)
11. K. H. Esbensen, P. Geladi. In: Comprehensive Chemometrics, Eds. S. Brown, R. Tauler, B. Walczak, Elsevier (2009) 211—226
12. Z. M. Zhang, S. Chen, Y. Z. Liang. Analyst, 135, N 5 (2010) 1138—1146
13. P. Govender, V. Sivakumar. Atm. Poll. Res., 11 (2020) 40—56
14. J. Huang, J. Liu, K. Wang, Z. Yang, X. Liu. Spectrochim. Acta A: Mol. Biomol. Spectrosc., 198 (2018) 198—203
15. K. Herberger. In: Medical Applications of Mass Spectrometry, Eds. K. Vékey, A. Telekes, A. Vertes, Elsevier (2008) 141—169
16. T. W. Liao. Pattern Recognition, 38 (2005) 1857—1874
17. Y. Xu, S. Zomer, R. G. Brereton. Critical Rev. Anal. Chem., 36 (2006) 177—188
Рецензия
Для цитирования:
Ходасевич М.А., Ляхнович А.В., Eriklioğlu Н. Классификация шоколада на основе анализа методом главных компонент предобработанных спектров пропускания терагерцового диапазона. Журнал прикладной спектроскопии. 2022;89(2):198-203. https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-198-203
For citation:
Khodasevich M.A., Lyakhnovich A.V., Eriklioğlu H. Chocolate Sample Classification by Principal Component Analysis of Preprocessed Terahertz Transmission Spectra. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2022;89(2):198-203. (In Russ.) https://doi.org/10.47612/0514-7506-2022-89-2-198-203