Identification on Adulteration of Rice Seeds by Terahertz Time－ Domain Spectroscopy Based on Multi Feature Algorithm Selection

JIE Zhao-wei; ZHOU Shi-rui; WANG Ji-fen; KONG Yi-qing; LI Wen-ping; SHAO Zuo-shan

doi:10.19969/j.fxcsxb.22091602

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Identification on Adulteration of Rice Seeds by Terahertz Time－ Domain Spectroscopy Based on Multi Feature Algorithm Selection

Scientific Papers | 更新时间：2023-02-28

- Identification on Adulteration of Rice Seeds by Terahertz Time－ Domain Spectroscopy Based on Multi Feature Algorithm Selection
- Journal of Instrumental Analysis Vol. 42, Issue 2, Pages: 158-165(2023)
- 作者机构：
  
  1.中国人民公安大学侦查学院，北京 100038
  2.中国人民公安大学犯罪学院，北京 100038
  3.国家体育总局反兴奋剂中心，北京 100029
  4.青岛青源峰达太赫兹科技有限公司，山东青岛 266100
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19969/j.fxcsxb.22091602
  CLC：
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接昭玮,周世瑞,王继芬等.基于多特征算法选择的太赫兹时域光谱用于水稻种子掺假研究[J].分析测试学报,2023,42(02):158-165.

JIE Zhao-wei,ZHOU Shi-rui,WANG Ji-fen,et al.Identification on Adulteration of Rice Seeds by Terahertz Time－ Domain Spectroscopy Based on Multi Feature Algorithm Selection[J].Journal of Instrumental Analysis,2023,42(02):158-165.
接昭玮,周世瑞,王继芬等.基于多特征算法选择的太赫兹时域光谱用于水稻种子掺假研究[J].分析测试学报,2023,42(02):158-165. DOI： 10.19969/j.fxcsxb.22091602.

JIE Zhao-wei,ZHOU Shi-rui,WANG Ji-fen,et al.Identification on Adulteration of Rice Seeds by Terahertz Time－ Domain Spectroscopy Based on Multi Feature Algorithm Selection[J].Journal of Instrumental Analysis,2023,42(02):158-165. DOI： 10.19969/j.fxcsxb.22091602.

摘要

该文提出了一种基于太赫兹时域光谱的水稻种子模式识别方法。实验以10种不同品牌混合掺假的水稻种子为样本，基于采集的样本太赫兹时域光谱数据，通过建立Relief、随机森林（RF）、支持向量机递归特征消除（SVM－RFE）和最大相关最小冗余（mRMR）模型分别对样本光谱波长进行特征选择，最后设计分类器对4种特征选择方法处理后的样本进行分类识别。结果表明，基于布谷鸟算法（CS）优化的极限学习机模型对经RF特征选择算法提取后的样本光谱数据具有最佳识别效果，其准确率可达100%，实验对于法庭科学领域内种子的掺假鉴定具有一定的借鉴意义。

Abstract

A rice seed pattern recognition method based on terahertz time-domain spectroscopy was proposed in this paper in order to crack down on illegal elements peddling unqualified rice seeds in qualified seeds to obtain illegal profits．Compared with traditional methods，the terahertz time-domain spectroscopy was fast，time-saving and non-destructive，which could meet the needs of front-line law enforcement personnel for rapid detection of samples．In the experiment，10 kinds of rice seeds containing mixed adulteration of different brands were selected as samples，and the terahertz time-domain spectral data of the samples were collected．Meanwhile，relief，random forest（RF），support vector machine recursive feature elimination（SVM－RFE） and maximum relation minimum redundancy（mRMR） models were established to select the spectral wavelengths of the samples，respectively．Finally，a classifier was designed to classify and identify the samples processed by the four feature selection methods．The experimental results showed that the extreme learning machine（ELM） model optimized based on the cuckoo search（CS） algorithm had the best recognition effect on the sample spectral data extracted by the random forest feature selection algorithm，with an accuracy reaching 100%．The experiment is of a certain reference significance for the identification of seed adulteration in the field of forensic science.

关键词

太赫兹时域光谱模式识别水稻种子特征选择掺假鉴定

Keywords

terahertz time-domain spectroscopypattern recognitionrice seedsfeature selectionadulteration identification

references

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