基于红外衰减全反射光谱的面粉种类快速鉴别

• 作者: 位丽娜 刘翠玲 孙晓荣 窦颖 胡玉君
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 面粉 红外衰减全反射 马氏距离 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 224-228
• 页数: 5页
• 分类号: TS207.3
• 字数: 3795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201524042

摘要

研究提出基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法结合红外衰减全反射光谱对不同种类的面粉进行快速分类.实验随机采集富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉4种共139份常见面粉红外衰减全反射光谱,运用马氏距离筛选异常样本,并建立SVM模型对待测样本进行预测.实验采用二叉树SVM模型识别面粉种类,并通过网格法优化核函数参数,结果显示:富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉的识别准确率分别为100％、100％、75％和85.71％,模型平均识别准确率为90.177 5％.结果表明,利用红外光谱结合SVM算法快速识别面粉种类是准确可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙晓荣	北京工商大学计算机与信息工程学院	79	396	10.0	15.0
2	刘翠玲	北京工商大学计算机与信息工程学院	119	568	11.0	17.0
3	胡玉君	北京工商大学计算机与信息工程学院	6	36	4.0	6.0
4	窦颖	北京工商大学计算机与信息工程学院	8	56	4.0	7.0
5	位丽娜	北京工商大学计算机与信息工程学院	9	33	4.0	5.0