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近红外光谱结合一类支持向量机算法检测鸡蛋的新鲜度 总被引：5，自引：0，他引：5
研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10 000～4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主成分分析方法提取光谱数据中的特征信息,优选了3个主成分作为模型的输入向量,然后采用OC-SVM区分新鲜蛋和非新鲜蛋。在模型建立过程中,对相关参数进行了优化,试验结果显示在相同条件下,OC-SVM模型识别结果较传统的支持向量机模型好。最优OC-SVM模型对新鲜蛋和非新鲜蛋的识别率均为80%,传统的支持向量机对新鲜度的识别率为100%,对非新鲜度的识别率却为0%。研究结果表明利用近红外光谱快速识别鸡蛋新鲜度方法是可行的;OC-SVM算法为训练样本数量不平衡提供了一种有效的解决方法。 相似文献
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基于感官品尝的柑橘糖度近红外光谱模型的简化 总被引：1，自引：0，他引：1
为评判近红外光谱技术对柑橘糖度的无损检测结果能否满足消费者感官需求并在此基础上利用变量筛选方法简化近红外光谱柑橘糖度模型。设计了近红外光谱采集与感官品尝试验。单因素方差分析感官品尝结果表明,消费者对柑橘糖度的适应度存在个体差异,但不受性别影响;剔除异常样本组并计算柑橘糖度最低感官品尝的均方根偏差(RMSED)为0.633。为使近红外光谱检测结果满足消费者需求,要求光谱模型的预测均方根误差(RMSEP)小于RMSED,并结合光谱预处理与变量筛选方法,得到SPA-MLR模型性能最佳,预测相关系数(Rp)为0.86、RMSEP为0.567,耗时仅6.8ms,其结果既可满足消费者的感官需求,也使模型得到简化,为今后在线检测提供依据。 相似文献
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