基于LS-SVM高光谱成像鱼新鲜度鉴别

• 作者: 刘雪梅 叶青 章海亮 罗微
• 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
• 页码范围: 105-111
• 页数: 7页
• 分类号: O433
• 字数: 3389字
• 语种: 中文

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.

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