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—— 中国食品杂志社
为快速、准确地判断小麦籽粒的霉变程度，研究基于太赫兹时域光谱技术，结合支持向量机（support vector machine，SVM）、随机森林（random forest，RF）和极限学习机（extreme learning machine，ELM）的霉变小麦定性分析方法。首先，将小麦籽粒分为正常、轻度霉变、中度霉变和重度霉变4 类，利用CCT-1800太赫兹时域光谱仪获取小麦样本在0.1～4.0 THz波段的光谱数据。对比采用不同光谱预处理方法对判别结果的影响后，使用主成分分析、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）、t分布随机近邻嵌入3 种方法对光谱数据进行降维，结果表明LDA的降维效果最好。最后，构建基于SVM、RF和ELM的小麦霉变程度判别模型，结果显示SVM的判别效果最好，当核函数选择多项式核、误差惩罚系数为1时，判别准确率高达98.61%，预测集均方根误差值为0.142 9。本研究表明利用太赫兹光谱技术可实现小麦霉变程度的准确检测，为食品安全和粮食贮藏检测提供一种检测手段。
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