1. 研究目的与意义
随着现代经济高速发展，消费者对高质量食品的需求正在稳步增长，特别是农产品的质量。在农产品质量与安全的分析中，农药残留问题是大家最为聚焦的内容。要保证农业生产安全和农产品质量安全，需要加强对农药的管理，减少农药产品对环境和人类健康不利方面的影响。为确保农药产品的安全有效性，需要 对农药质量是否合格进行管理监督，而对农产品危害因子进行精确检测与鉴别是控制农药质量的重要环节。
通过融合来自不同侧面特征的数据可以提供关于样本的更准确的面貌，并产生比单一技术更好的推断。多元特征分析提供了关于样品的更明确的信息，便于区分样本，并便于真实性的确定。数据融合的主要目标是通过使用互补的输入来增强融合技术之间的协同作用，从而最终获得更好的分类或预测。
目前常用的数据融合技术有拉曼－红外光谱技术，近红外－中红外光谱技术、液相色谱－质谱法( LC－MS) 、气相色谱－质谱法( GC－MS) 等，目前这些对于特征融合技术的应用，主要体现在运用两种不同仪器所提取同一物质的同一特征相融合，提高识别能力；而本论文则从一个新的视角来考虑，即是用同一仪器提取同一物质的不同特征来融合分析，以此来提高鉴别准确率。因此，本文以质谱方法鉴别三种不同农药危害因子为例，将农药的表面残留指纹特征与衍生特征进行融合分析，来具体分析特征融合技术的鉴别效果。
2. 研究内容和预期目标
1.研究内容：
研究运用中层级特征融合技术，提升农药危害因子鉴别效果。建立丁草胺、敌稗、苄嘧磺隆三种农药原始指纹特征与衍生指纹特征不同浓度数据库，首先对数据进行预处理，并基于PCA主成分分析方法进行特征波段提取，将特征进行中层融合后，分别对原始特征、衍生特征以及融合后的数据进行建模，对融合前后模型的鉴别准确率进行对比分析，得出结论，证实特征融合提高鉴别准确度的可行性。
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拟解决的关键问题：
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特征融合技术可以在低层级、中层级、高层级三个层级上进行。
在低层级融合中（也叫数据层融合），来自所有来源的数据被简单地按样本连接成一个单一的矩阵，该矩阵的行与分析样本的行相同，与不同仪器测量的信号（变量）的列相同。然后用它来计算提供最终分类或预测的单个模型。虽然连接无需额外的数学预处理就可以完成，但可能需要对来自每个源的数据进行特定的操作。简单的数据融合会把一些冗杂的数据也应用到分类或建模过程中，增加数据的冗余性，使数据处理的工作量变大。
在中层级融合中（也称为特征级融合）,首先从每个数据源中分别提取一些相关的特征，然后将它们连接到一个单一的数组中，用于多元分类和回归。最常见的方法是融合一些独立于从每个仪器的信号中获得的潜在变量。通常使用主成分分析(PCA)或部分最小二乘判别分析(PLS-DA)的得分进行。难点是找到提取的特征和预处理的最佳组合，来描述仪器响应的显著变化，并提供最佳的最终模型。
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2022年12月20日-12月27日 确定论文选题
2022年01月01日-01月20日 查阅文献，进行总结、学习，提出研究主题的创新点。
2022年02月01日-02月10日 撰写开题报告。
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[1] 曾鑫，柏连阳．农产品中农药残留检测技术研究进展和发展方向 ［Ｊ］．安徽农业科学，２０１１，３９（２６）：１６４６５－１６４６７．
[2] C. Li, P.Heinemann , R. Sherry, Neural network and Bayesian network fusion models to fuse electronic nose and surface acoustic wave sensor data for apple defect detection, Sensors Actuators B Chem. 125 (2007) 301–310.
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