Существующие модели классификации трансгенного канолового масла на основе одного спектра имеют такие проблемы, как недостаток информации и высокая размерность данных, что приводит к низкой эффективности работы модели и недостаточной точности результатов тестирования. Для решения этой проблемы в данном исследовании предложен метод классификации трансгенного канолового масла на основе терагерцового объединённого спектра в сочетании с улучшенной моделью Fused Lasso. В качестве объектов исследования были выбраны два вида трансгенного и два вида нетрансгенного канолового масла. Система терагерцового временного доменного спектроскопа (THz-TDS) была использована для получения терагерцовых спектров поглощения четырёх образцов масла в диапазоне частот 0,2–1,6 ТГц. После извлечения признаков из терагерцовых спектров поглощения и производных спектров с помощью алгоритма последовательного проекционного анализа (SPA) данные были объединены. Введена регуляризованная разреженная модель Fused Lasso, сочетающая выбор признаков и классификацию, и усовершенствована в многоклассовую модель с помощью метода один-против-одного (OVO) и оптимизации параметров регуляризации байесовским алгоритмом (BO). Результаты показали, что по сравнению с традиционной моделью Fused Lasso, основанной на одном спектре поглощения, модель BO-Fused Lasso на основе объединённого спектра обеспечивает лучшее качество классификации четырёх видов канолового масла с точностью 96,88% на обучающей выборке и 95,00% на тестовой. Таким образом, данное исследование предлагает новый метод идентификации трансгенного и нетрансгенного канолового масла и представляет ценный справочник для обнаружения других трансгенных веществ.

Терагерц; трансгенное каноловое масло; объединённый спектр; регуляризованная разреженная модель; байесовская оптимизация