基于OC-SVM和近红外光谱的秸秆固态发酵进程监测

• 作者: 丁煜函 于霜 刘国海 梅从立 江辉 肖夏宏
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 化学
• 关键词: 秸秆 固态发酵 近红外光谱 主成分分析 一类支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 农村能源与生物质资源利用
• 页码范围: 114-117,166
• 页数: 5页
• 分类号: O657.33|TQ92
• 字数: 4027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.10.021

摘要

利用近红外光谱技术结合一类支持向量机( OC - SVM)快速监测秸秆蛋白饲料固态发酵进程.首先获取发酵物样本在10000 ～4000cm-1波数范围内的近红外漫反射光谱并对其进行主成分分析,提取前7个主成分因子作为模型的输入变量,然后运用OC - SVM算法建立判别模型.在模型建立过程中,采用交互验证的方法优化OC - SVM模型的相关参数.实验结果表明,在相同的条件下,OC - SVM模型在处理失衡训练样本的问题上明显优于SVM模型,当训练集中目标类和非目标类样本数比为1∶8时,OC - SVM模型在验证集中的正确判别率达到85％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国海	江苏大学电气信息工程学院	263	3146	27.0	43.0
2	梅从立	江苏大学电气信息工程学院	50	435	12.0	18.0
3	丁煜函	江苏大学电气信息工程学院	19	87	5.0	9.0
4	江辉	江苏大学电气信息工程学院	20	171	8.0	12.0
5	肖夏宏	江苏大学电气信息工程学院	3	46	3.0	3.0
6	于霜	江苏大学电气信息工程学院	5	27	3.0	5.0