基于GA-LSSVM的苹果糖度近红外光谱检测

• 作者: 刘燕德 周延睿
• 来源期刊: 西北农林科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 苹果 糖度检测 近红外光谱 遗传算法 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 机械与电子工程
• 页码范围: 229-234
• 页数: 6页
• 分类号: S661.1|O657.33
• 字数: 2877字
• 语种: 中文

摘要

[目的]结合遗传算法和最小二乘支持向量机(GA-LSSVM),优化苹果糖度近红外光谱检测的数学模型,提高模型的检测精度和稳定性.[方法]在GA-LSSVM模型建立过程中,采用遗传算法自动获取最小二乘支持向量机的最优参数.[结果]相比于偏最小二乘法(PLS)、传统最小二乘支持向量机(LSSVM)和遗传偏最小二乘法(GA-PLS)数学模型,GA-LSSVM法建立的模型预测效果最优,模型的相关系数为0.94,预测均方根误差为0.32°Brix.[结论]GA和LSSVM相结合的优化方法在提高苹果糖度近红外光谱检测精度和稳定性方面是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘燕德	华东交通大学机电工程学院	154	1816	25.0	34.0
2	周延睿	华东交通大学机电工程学院	6	161	6.0	6.0