基于PSO-SVR算法的牛乳电导率近红外回归模型研究

• 作者: 王思远 谈爱玲 赵勇 陈静雯
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 牛乳电导率 近红外光谱 支持向量机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 360-365
• 页数: 6页
• 分类号: O657.3
• 字数: 4187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2016.04.011

摘要

牛乳电导率值是判断奶牛是否感染乳腺炎的重要依据，其快速、准确测量对奶牛养殖业的健康发展具有重要意义。本文提出一种近红外光谱结合化学计量学快速测量牛乳电导率的新方法。针对90个牛乳样本的近红外光谱，建立电导率值的支持向量机回归模型，分别采用遗传算法和粒子群算法进行模型参数寻优，结果表明基于粒子群寻优算法所建立的牛乳电导率值预测模型，相比GA-SVR模型和传统PLS模型具有更好的性能指标，预测精度更高，可以应用于牛乳电导率的快速、准确测量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵勇	燕山大学电气工程学院	23	92	5.0	9.0
2	谈爱玲	燕山大学信息科学与工程学院	19	121	7.0	11.0
3	王思远	燕山大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
4	陈静雯	燕山大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0