基于Adaboost+OLDA和近红外光谱的猪肉贮藏时间辨别

• 作者: 唐凯 孙俊 武小红
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 猪肉 贮储时间 OLDA Adaboost
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 页码范围: 3238-3241
• 页数: 4页
• 分类号: O657.3
• 字数: 2991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2012)12-3238-04

摘要

猪肉的贮藏时间和猪肉的新鲜度紧密相关.通过近红外漫反射光谱技术获取猪肉样本数据,利用正交线性判别分析(OLDA)算法进行特征提取,同时将自适应提升法(Adaboost)引入OLDA,提出了一种基于Adaboost和OLDA的集成学习算法——Adaboost+OLDA.实验针对分类正确率和运算时间将传统特征提取算法(PCA+LDA和OLDA)和Adaboost+OLDA算法进行了对比研究,结果表明Adaboost+OLDA算法不仅具有很好的运算效率,而且提高了OLDA算法的泛化能力,在猪肉样本测试中达到了95％以上的分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武小红	江苏大学电气信息工程学院	62	694	15.0	24.0
5	孙俊	江苏大学电气信息工程学院	133	1226	19.0	28.0
6	唐凯	江苏大学电气信息工程学院	5	37	3.0	5.0