用最小二乘支持向量机的可见-近红外光谱测定蜂花粉贮存时间

• 作者: 吴迪 楼程富 金佩华 金航峰 黄凌霞
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 农学
• 关键词: 可见-近红外光谱 贮存时间 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 216-219
• 分类号: O657.3|S896.8
• 字数: 3941字
• 语种: 中文

摘要

为了探索一种快速有效的蜂花粉新鲜程度检测方法,利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对蜂花粉的贮存时间进行了检测.选择常温环境中贮存时间为4～50天(共计47天)的茶花蜂花粉作为研究对象,将全光谱数据作为输入变量建立了LS-SVM模型.结果显示,该LS-SVM模型预测效果较好,预测相关系数rp达到了0.996,预测标准误差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)的值分别为1.310和1.308,优于偏最小二乘法(PLS)和主成分回归(PCR)的预测结果,说明基于LS-SVM的可见-近红外光谱技术能够很好地对花粉贮存时间进行检测.同时对不同贮存时间段花粉的预测效果进行了比较,发现该LS-SVM模型适用于对第11～50天范围的贮存时间进行检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金佩华	浙江大学动物科学学院	35	434	9.0	20.0
2	楼程富	浙江大学动物科学学院	83	1039	19.0	30.0
3	吴迪	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	58	895	19.0	28.0
4	黄凌霞	浙江大学动物科学学院	29	283	10.0	16.0
5	金航峰	浙江大学动物科学学院	5	65	4.0	5.0