详情

拉曼光谱结合集成学习实现牛肉产地快速鉴别

来源：中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究 2026/5/28 8:44:5018805

导读

近日，中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所畜产品质量安全控制与溯源创新团队联合饲料质量安全检测与评价团队将拉曼光谱技术与集成学习算法相结合，在牛肉地理起源鉴别方面取得新进展。

　　近日，中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所畜产品质量安全控制与溯源创新团队联合饲料质量安全检测与评价团队将拉曼光谱技术与集成学习算法相结合，在牛肉地理起源鉴别方面取得新进展。相关研究成果发表在《食品化学(Food Chemistry)》上。

　　目前，牛肉产地溯源技术存在耗时长、成本高等局限。该研究以国内四个产区的牛肉为对象，采用拉曼光谱技术快速获取其指纹图谱，构建了融合逻辑回归、随机森林等五个异构基模型的Stacking集成学习架构，以克服高维光谱数据易过拟合的难题。研究结果表明，Stacking集成模型优于单一基模型和软投票(Soft Voting)集成模型，在训练集和测试集的各项评价指标(精确率、召回率、F1分数、AUC及Kappa系数)均达到了1.0，且在盲样验证中准确率达92.5%。该研究为保障畜禽产品真实性及监管提供了新方法。

　　该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及中国农业科学院科技创新工程等项目资助。

　　原文链接

上一篇：大连化物所与沈阳自动化所联合研制全球首套智能透射电镜系统“原眼一号”

下一篇：科技重塑手术国产手术机器人进军全球

版权与免责声明：凡本网注明“来源：兴旺宝”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-兴旺宝合法拥有版权或有权使用的作品，未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：兴旺宝”。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。本网转载并注明自其它来源（非兴旺宝）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载时，必须保留本网注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如涉及作品内容、版权等问题，请在作品发表之日起一周内与本网联系，否则视为放弃相关权利。

展开全部