王靖会, 曹崴, 冷全阳, 程娇娇, 王艳辉, 沈海鸥, 陈雷, 王朝辉

(1.吉林农业大学信息技术学院，长春 130118；2.吉林省长春市净月开发区福祉街道办事处，长春 130122；3.吉林农业大学资源环境学院 长春 130118；4.吉林省长春市交警支队南关区大队，长春 130000；5.吉林农业大学食品工程技术学院，长春 130118)

大米是我国主要粮食之一，不同产地大米的口感与营养价值具有较大差异，而大米外观及品质用肉眼难以鉴别，使得低质高价、混淆真伪、产地造假等现象日益严重。传统鉴别方法包括感官识别、近红外光谱、矿物质元素等，都有一定的劣势与不足。感官评价不仅对从业人员有很高的经验要求，且容易受主观影响而错判，近红外光谱方法需要对大米进行粉碎处理，矿物质元素方法实验繁琐且周期长，均无法满足快速无损的确证需求。

近年来，高光谱图像技术在无损检测领域发展迅速，其在获取样本光谱信息的同时也可以获取样本的图像信息，具有快速、无损、准确性高等特点，被广泛应用于农产品的产地鉴别、损伤识别和品质检测中[1-9]。但其数据高维性以及相邻波长数据点存在共线性和冗余等问题，限制了在实际应用中的便利性[10]。降维是对高维度数据特征的预处理，基于高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而提升数据处理的速度[11-14]。多维尺度分析(multidimensional scaling，MDS)是一种在低维空间去展示高维多元数据的可视化方法，其基本目标是将原始数据“拟合”到一个低维坐标系中，使得由降维所引起的任何形变最小。……