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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.
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文献信息
篇名 基于红外衰减全反射光谱的面粉种类快速鉴别
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
研究方向 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
五维指标
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
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面粉
红外衰减全反射
马氏距离
支持向量机
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期刊影响力
食品科学
半月刊
1002-6630
11-2206/TS
大16开
北京市西城区禄长街头条4号
2-439
1980
chi
出版文献量(篇)
24602
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