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摘要:
基于高光谱成像光谱信息的鱼新鲜度(鱼不同冷冻时间以及冻融次数)鉴别.首先,提取鱼样本感兴趣区域(region of in-terest,ROI)光谱,分别采用蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo free information variable elimination,MCVE),连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和随机青蛙算法(random frog,RF)提取特征波长,三种算法分别得到90,31和49个特征变量,采用最小二乘支持向量机作为分类模型,将90,31和49个特征变量作为LS-SVM模型的输入变量建立分类模型,基于SPA-LS-SVM和MCVE-LS-SVM模型预测集识别率都达到了98%,而采用RF-LS-SVM建立的模型取得了较差的预测结果,模型预测集识别率都只是达到了88%.结果表明,SPA-LS-SVM作为分类模型优于其他模型,SPA选择的特征波长,不但可以简化模型,还可以提高模型的预测精度,基于高光谱成像技术可以用于鱼新鲜度(鱼不同冷冻时间以及冻融次数)鉴别.
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文献信息
篇名 基于LS-SVM高光谱成像鱼新鲜度鉴别
来源期刊 华东交通大学学报 学科 物理学
关键词 蒙特卡罗无信息变量消除 连续投影 随机青蛙 LS-SVM
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 学科基础与前沿
研究方向 页码范围 105-111
页数 7页 分类号 O433
字数 3389字 语种 中文
DOI
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 章海亮 华东交通大学电气与自动化工程学院 57 606 15.0 22.0
2 刘雪梅 华东交通大学电气与自动化工程学院 74 403 11.0 16.0
3 罗微 华东交通大学电气与自动化工程学院 14 93 6.0 9.0
4 叶青 华东交通大学电气与自动化工程学院 3 9 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
蒙特卡罗无信息变量消除
连续投影
随机青蛙
LS-SVM
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华东交通大学学报
双月刊
1005-0523
36-1035/U
大16开
中国南昌
1984
chi
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