基于低场核磁共振技术的鲜牛奶冷藏天数的鉴别

• 作者: 何建国 刘梅红 吴龙国 王松磊 贺晓光 陈亚斌
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 低场核磁共振技术 冷藏天数 鲜牛奶 模型总识别准确率
• 年，卷（期）: 2016,（14）
• 所属期刊栏目: 贮运保鲜
• 页码范围: 303-307
• 页数: 5页
• 分类号: TS252
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.14.052

摘要

应用低场核磁共振技术结合简单分类算法(SIMCA)、线性判别法(LDA)和支持向量机法(SVM)对不同冷藏天数的鲜牛奶进行鉴别,并比较了SIMCA、LDA中不同函数及SVM中不同类型参数、不同核函数的建模效果.结果表明:LDA中Mahalanobis函数建立的模型优于Linear、Quadratic函数的模型;SVM中C-SVM类型的模型优于Nu-SVM类型的模型,径向基函数与线性函数的模型优于S型函数、多项式函数的模型.SIMCA模型的总识别准确率为95.83％,LDA中Mahalanobis函数建立的模型总识别准确率为100％,SVM中C-SVM类型的径向基函数建立的模型总识别准确率为87.50％.由此表明LDA中用Mahalanobis函数建立的模型最适合预测鲜牛奶的冷藏天数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松磊	宁夏大学农学院	74	455	12.0	17.0
2	何建国	宁夏大学农学院	93	716	16.0	22.0
3	贺晓光	宁夏大学农学院	101	605	13.0	19.0
4	吴龙国	宁夏大学农学院	38	257	9.0	15.0
5	陈亚斌	宁夏大学农学院	5	32	3.0	5.0
6	刘梅红	宁夏大学农学院	1	2	1.0	1.0