近日，中國科學院合肥物質(zhì)院智能所光譜智能感知團隊提出了一種基于近紅外光譜技術(shù)和決策層融合的新算法，有效實現(xiàn)了高精度高粱品種快速判別。相關(guān)研究成果于光譜學領(lǐng)域期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy上發(fā)表。

高粱是決定白酒風味和產(chǎn)量的核心原料，其品種純度直接影響產(chǎn)品品質(zhì)。近紅外光譜技術(shù)（NIRS）作為一項廣泛使用的快檢技術(shù)，可助力酒企實現(xiàn)原糧質(zhì)量的有效控制，防范摻假風險。盡管近紅外光譜技術(shù)在定性分析中廣泛應(yīng)用，但傳統(tǒng)的方法直接以待測樣本的類別標簽為參照進行分析，嚴重依賴樣本的代表性，并且分析模型缺乏可解釋性，容易出現(xiàn)精度低、穩(wěn)健性差的問題。

針對這個問題，科研人員開發(fā)了一種基于決策融合的高粱品種分類算法，利用高粱的兩項代表性組分——單寧和支鏈淀粉的近紅外預(yù)測值作為支撐信息，與高粱品種分類的近紅外預(yù)測結(jié)果聯(lián)合分析，共同構(gòu)成決策融合模型。該方法在提供額外的參考信息之余，還能減少對樣本集的依賴，提高不同品種高粱在物質(zhì)基礎(chǔ)上的可解釋性，從而有效提高判別精度。該方法以釀酒優(yōu)級品種“國窖紅1號”和“青殼洋”為識別目標，能夠有效區(qū)分其他高粱品種，取得95.1%的分類準確率。

該項工作由中國科學院合肥物質(zhì)院以及瀘州老窖股份有限公司合作完成，徐琢頻博士和劉瓚博士為第一作者，張鵬飛副研究員和張慶良農(nóng)藝師為通訊作者。該項工作還得到安徽省重點研發(fā)計劃、安徽省重大專項、河南省中科科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化開放課題等項目的支持。

文章鏈接: https://doi.org/10.1016/j.saa.2025.127344

圖1 基于近紅外光譜技術(shù)和決策層融合的高粱品種判別技術(shù)流程圖