技术摘要：
本发明公开了一种可能性聚类的白菜农药残留定性分析方法，S1，采集不同农药残留水平的白菜样本中红外光谱数据：应用安捷伦Cary630FTIR光谱仪的衰减全反射模式获取不同农药残留水平的白菜样本中红外光谱数据；S2，对样本的中红外光谱数据进行降维处理：通过主成分分析(P  全部
背景技术：
白菜富含多种营养成分，具有很高的药用价值，并且在蔬菜市场上占有重要地位。 多种农药因其高效、可靠的抗虫、增产作用被广泛地应用到白菜种植过程中。但是长期摄入 高残留农药的白菜可能导致慢性疾病，甚至死亡。因此，迫切需要探索一种快速，有效且无 损的方法来定性分析白菜中的农药残留。尽管化学分析技术可以得到高准确率、高可靠性 的白菜农药残留结果，但其普遍存在成本高、效率低、步骤繁琐、耗时费工、产品破坏大且污 染严重等问题。所以化学分析技术在白菜农药残留定性分析上受到了严重限制。 中红外光谱技术具有方便，快速，高效，无损，成本低等优点，作为一种检测工具， 已广泛应用于各个领域。中红外光谱的波数范围在4000cm-1-400cm-1之间，大多数的无机 化合物和有机化合物的化学键振动的基频均在此区域。对于不同的分子中官能团、化合物 的类别和化合物的立体结构，中红外吸收光谱不尽相同。实际上，不同农药残留水平的白菜 样本中有机物含量不同，因此中红外光谱也有所不同，这也为运用中红外光谱技术对白菜 农药残留定性分析提供了可能。 改进型可能C均值(IPCM)聚类方法 (Zhang ,J .-S .,Leung ,Y .-W .,Improvedpossibilisticc-meansclust  eringalgorithms,IEEETrans.FuzzySystems,2004,12(2):209-217)解决了模糊C均值聚类 (FCM)的噪声敏感性和可能C均值聚类(PCM)一致性聚类的缺点；由于IPCM的目标函数中使 用的是欧氏距离测度，导致IPCM在处理不同形状、大小和密度的样本数据时，很难获得理想 的聚类效果。 使用光谱仪采集不同农药残留水平的白菜中红外光谱数据，通过主成分分析 (PCA)和线性判别分析(LDA)依次对采集来的样本光谱数据进行降维处理和特征信息提取， 白菜光谱数据的边界往往是不规则形状的，如果应用基于欧氏距离的IPCM来聚类分析白菜 样本的中红外光谱数据则分类准确性会很低。因此，亟需一种可能性聚类的白菜农药残留 定性分析方法来解决上述问题。
技术实现要素：
基于