2023年5月至今，由化学化工学院严军教授指导的自治区级大学生创新创业训练项目“结合机器学习与近红外光谱的多种掺假燕窝鉴别”取得系列进展。该项目负责人为欧仟、杨雅棋，项目成员王彩芹，项目团队在扬帆楼418实验室开展工作。

燕窝作为传统滋补珍品，其药用价值在《本草纲目拾遗》中早有记载，唾液酸等活性成分的抗病毒、增强免疫力等功效使其备受市场追捧。然而，随着需求激增，以琼脂、木薯淀粉、银耳、海藻酸钠、猪皮等物质掺假的问题日益严重，传统感官鉴别、化学分析等方法存在主观性强、耗时长、破坏样本等缺陷。为此，本项目基于近红外光谱技术，结合随机森林、BP神经网络及支持向量机等机器学习算法，讨论了多种快速鉴别掺假燕窝模型。

研究表明，NIR技术联合机器学习能有效捕捉燕窝与掺假物的光谱特征差异，其中随机森林凭借特征筛选优势和抗过拟合特性表现尤为突出，而BP神经网络在低浓度掺假场景的灵敏度有待提升。这些方法突破了传统检测的局限性，为构建快速、高精度的燕窝质量检测体系提供了多元技术路径。

（来源：化学化工学院 作者：欧仟 王彩芹 编辑：赵青 初审：赵青 复审：刘前程 终审：黄钦）