第36卷，第10期 2016年10月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
近红外透射光谱结合判别分析方法在汽车
制动液品牌与新旧鉴别中的应用研究
张瑜1，2，谈黎虹1，何勇2*
1.浙江经济职业技术学院，浙江杭州310018
2.浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州310058
Vol. 36, No. 10 pp3179-3184
October, 2016
摘要采用近红外透射光谱研究了汽车制动液品牌及新旧的鉴别，采集宝马（BMW），丰田（Toyota），沃尔沃（Volvo)以及嘉实多(Castrol)四种品牌的汽车制动液全新样本以及用过的样本的透射光谱。分别对每一
液以及该品牌下全新样本以及用过的样本能够被较好的区分，其光谱特性存在差异。基于主成分载荷(Loadings)进行特征波数选择，偏最小二乘判别分析（PLS-DA），线性判别分析（LDA），簇类独立软模式法(SIMCA)，K最邻近分类算法（KNN)，随机森林(RF），误差反间传播人工神经网络（BPNN)，径向基神经网络(RBFNN)，极限学习机(ELM)，支持向量机(SVM)，最小二乘支持向量机(LS-SVM)等判别分析方法用于建立基于特征波数的判别分析模型，判别模型的建模集和预测集判别正确率均略低于或达到了100%。与其他三种品牌汽车制动液相比，嘉实多全新样本与用过样本的差异较小，KNN与LS-SVM模型的建模集正确率均低于100%。结果表明，近红外透射光谱结合特征波长选择以及判别分析模型对不同品牌制动液以及
同一品牌下全新样本以及用过的样本进行识别是可行的，为开发在线或便携式仪器提供理论支持，关键词近红外透射光谱；制动液；新旧；品牌；判别分析
中图分类号：0657.3
引言
文献标识码：A
D0I: 10. 3964/j. issn. 10000593(2016)10317906
分析模型是近红外光谱研究中的重要组成部分。随着机器学习的发展，提出了很多的新的判别分析方法。有监督判别分析方法是近红外光谱分析中最常用判别分析方法，判别分析
汽车制动液是汽车中不可缺少的部分，用于汽车液压制动系统中传递制动能量。汽车制动液的品质性能直接关系到汽车的行驶安全"。市场上存在不同厂商生产的不同品牌的制动液，质量参差不齐，部分制动液为与汽车厂商配套的制动液，可能存在不适用于其他品牌或型号车辆的同题，同时，由于长时间使用制动液，会吸水并氧化，从而对制动系统造成腐蚀，严重危害行车安全[-}。而不法商人则会以旧充新，以次充好，因此对汽车制动液品牌以及新旧的快速准确识别，具有重要的意义。
近红外光谱是一种快速无损的检测方法，样本准备简单，检测成本低，在很多领域具有广泛的使用[4-}，近红外光谱在汽车用油以及石油的各领域也具有广泛应用-。判别
收稿日期：2015-06-22，修订日期：2015-10-28
基金项目：国家重大科学仪器设备开发专项项目(2014YQ470377)资助
作者简介：张瑜，女，1977年生，浙江经济职业技术学院副教授
万方数据系人e-mail：yhe@zju.edu.cn
模型有线性判别分析模型和非线性判别分析模型。PLS DA9以及LDA10}就是最常用的线性判别分析模型，而 BPNN1I,RBFNN, RF1, SVM3 与 LS-SVM 也能解决线性与非线性判别分析向题，在部分文献中显示出了一定的优越性，近红外光谱结合判别分析方法，有助于实现定性的判别，但是由于方法原理与实现的不同，选择合适的判别分析方法有助于获得稳定的判别分析模型及其在硬件中的实现，为在线或便携式仪器开发提供理论支持，本研究的主要目的是采用近红外光谱结合特征波数选择与判别分析方法对不同品牌汽车制动液以及每一品牌下全新与用过的汽车制动液的识别，
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