基于改进斑马优化算法的光谱特征选择技术用于奶粉脂肪含量无损检测及其在葡萄品质多目标预测中的交叉应用启示

本综述系统阐述了基于高光谱成像（HSI）与机器学习（ML）的非破坏性葡萄品质多指标检测技术。研究通过光谱预处理（SGF、MSC、SNV）结合主成分分析（PCA）优化数据质量，采用链式多输出（CMO）模型同步实现品类、产地、花色苷、糖度等指标的分类与回归预测，模型表现优异（R2最高达0.982，F1分数达99.6%），为食品质量智能监测提供了可扩展的技术范式。

　　

Section snippets

Literature survey

Gabrielli等人（2021）开发了用于评估鲜食葡萄品质的高光谱成像系统，通过预测糖度（TSS）、总黄酮（TF）和总花色苷（TA）等关键参数，结合偏最小二乘法（PLS）和多元线性回归（MLR）模型，利用β系数和变量重要性投影（VIP）筛选特征波长，显著提升了预测精度。

Material and Methods

图1展示了基于HSI的葡萄品质评估流程框架。研究采用公开光谱数据集，通过Savitzky-Golay滤波（SGF）、 multiplicative scatter correction（MSC）和 standard normal variate（SNV）进行光谱预处理，利用主成分分析（PCA）降维并保留关键光谱特征，最终采用多种机器学习回归器与分类器实现葡萄定性及定量指标的预测。

Results

研究在Google Colab PRO环境中完成（配置：25.45 GHz RAM，166.75 GB存储），依托Python生态的numpy、pandas、scikit-learn等库实现数据处理与建模。结果表明：多目标预测模型在回归任务中R2与RPD值分别达0.982和7.630，分类任务中F1分数介于75.0%至99.6%，其中品种与产地分类准确率接近100%。

Discussion

鲜食葡萄成分鉴定对其 authenticity 保障至关重要。高光谱成像技术凭借其非破坏性和高效性成为主流手段，但预处理方法的效果高度依赖数据集特性。本研究通过对比现有文献，证实了所提方法在多重质量指标同步预测方面的显著优势，尤其在高维光谱数据关联性挖掘方面表现出独特价值。

Conclusion

HSI与机器学习结合的 non-destructive 检测技术为葡萄品质多参数预测提供了高效解决方案。研究在品种、产地、类型的分类预测中达到100%准确率，回归预测同样表现卓越。光谱预处理（SGF、MSC、SNV）与PCA降维有效提升了模型性能，而CMO模型结构成功捕获了多输出变量间的潜在关联，为食品工业智能质检提供了可靠范式。