基于粒子群寻优的支持向量机番茄红素含量预测

• 作者: 刘伟 刘长虹 应铁进 王建平
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 支持向量机 粒子群优化 色差值 番茄红素
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 143-147,155
• 分类号: S126|S641.3
• 字数: 4046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.04.027

摘要

应用支持向量机( SVM)通过色差值对番茄果实番茄红素含量预测进行建模,解决预测过程受影响因素多、参数互相关联、难以建立精确模型问题.为提高预测精度,将SVM参数选择和输入变量的选取看作组合优化问题,通过赤池信息准则(AIC)构造组合目标优化函数,采用粒子群算法(PSO)进行目标函数搜索,提高了搜索效率.对采后储藏不同成熟度番茄进行的测量表明,所提预测建模算法在番茄红素的预测中具有良好的性能,为番茄红素的便捷、无破坏性测量提供了一种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建平	合肥工业大学电气与自动化工程学院	177	1643	23.0	31.0
2	刘长虹	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	7	118	6.0	7.0
3	应铁进	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	88	1408	23.0	33.0
4	刘伟	合肥工业大学电气与自动化工程学院	39	308	9.0	16.0