基于Lasso模型的乳制品鉴别技术研究开题报告

1. 研究目的与意义

近年来,中国经济迅速发展,国民的健康意识大幅提高。牛奶因其富含蛋白质、氨基酸﹑矿物质、钙和各种维生素等营养物质,成为人们日常生活中必不可少的一种食品。因此,对乳及乳制品质量的检测和品种鉴别成为一项重要的课题。目前,虽然一些学者对乳及乳制品的品质检测已经进行了一系列深入的研究,也得到了较好的成果。但是,相对于其他食品的品种鉴别而言，对乳及乳制品品种鉴别的相关研究还较少。作为生活中必不可少的高营养食品,为了满足广大消费者的需求,我们不但要对其品质进行严格把关,进行品种区分也非常重要,只有这样才能在销售过程中更具针对性。

那么此时我们会提出一个问题，如何对乳制品进行鉴别？通过将光谱测量技术与化学计量学进行有机结合，我们发现光谱数据中包含强大的信息，可用于识别未知化合物及其化学成分结构。其中高维光谱数据–近红外光谱（nir）数据、核磁共振（nmr）数据、液相色谱质谱（lc/ms）数据和气相色谱-质谱（gc/ms）数据在各种生物学和医学学科中被广泛使用，比如核磁共振，它通过原子核吸收和释放的能量观察磁性，用于识别给定样品混合物中的化合物。

2. 研究内容和预期目标

2.1研究内容：

本论文首先对于套索模型进行介绍，并区分它与最小二乘法与岭回归的区别与联系，然后引入实际的光谱数据并对数据进行分析同时归纳结论。

2.2拟解决的关键问题：

3. 国内外研究现状

3.2国外研究现状

tibshirani ( 1996）提出了lasso模型，lasso克服了传统变量选择方法的缺点，提出后则在生物统计的分析中发挥了重要的作用，主要运用于生物医学中的基因序列研究。但因其没有较好的算法,故在其他行业领域受用不多。后来，efron(2004)为lasso模型提出了最小角回归（least angle regression，即 lars）算法，该算法解决了lasso模型在计算过程中的不足。由于lasso模型能够解决如子集选择法等变量选择方法的部分缺点，而且能够应用在不同数据的分析中，也吸引了诸多学者在此领域上为该模型做出相关的工作。

3.3国内研究现状

4. 计划与进度安排

1、2022年12月：完成选题

2、2022年1月：搜集相关资料并进行相关收录。

3、2022年2月：上交详细的论文提纲，等待老师的指导意见

5. 参考文献

[1]tibshirani robert. regression shrinkage and selection via the lasso[j]. journal of the royal statistical society. series b (methodological), 1996, 58(1) : 267-288.

[2]efron b, hastie t, johnstone i, et al.least angle regression[j]j. the annals ofstatistics, 2004,32:407-499.

[3]孙燕.随机效应logit计量模型的自适应lasso变量选择方法研究——基于gauss-hermite积分的em算法[j].数量经济技术经济研究,2012,29(12):147-157.doi:10.13653/j.cnki.jqte.2012.12.001.