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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.
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文献信息
篇名 基于低场核磁共振技术的鲜牛奶冷藏天数的鉴别
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
研究方向 页码范围 303-307
页数 5页 分类号 TS252
字数 语种 中文
DOI 10.13386/j.issn1002-0306.2016.14.052
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 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
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
低场核磁共振技术
冷藏天数
鲜牛奶
模型总识别准确率
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品工业科技
半月刊
1002-0306
11-1759/TS
大16开
北京永外沙子口路70号
2-399
1979
chi
出版文献量(篇)
29192
总下载数(次)
118
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