基于IGS-SVM模型的牛肉生理成熟度预测方法

• 作者: 吴明清 季方芳 赵阳 陈坤杰
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 牛肉 生理成熟度 支持向量机 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（15）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 71-77
• 页数: 7页
• 分类号: TS251.1
• 字数: 4780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20180910-093

摘要

生理成熟度是判定牛肉质量等级的重要指标,本实验建立一种通过改进的网格搜索(improved grid search,IGS)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)参数的模型,以实现牛肉的生理成熟度的预测.收集18、36、54、72月龄的牛肉样本各25个,共计100个.利用机器视觉,采集样本的显微图像,经过图像处理后,提取不同生理成熟度牛肉的肌纤维特征参数,用统计学方法分析牛肉生理成熟度和肌纤维特征参数之间的相关性,并以肌纤维特征参数作为输入,利用76个训练集样本,建立牛肉生理成熟度的SVM预测模型.为优化所建立的SVM模型,提出一种IGS算法,用其对SVM模型的约束参数C以及核函数参数g进行优化,结合留一交叉验证法得到最优的(C,g)参数组合,并将最佳参数代入分类器,得到优化的牛肉生理成熟度预测模型.用24个测试集的独立样本检测模型的适用性并估测性能,结果表明:利用该模型对牛肉生理成熟度预测的准确率可达到91.67％;与传统网格搜索算法相比,IGS算法使得模型在训练时间上缩短了1755.41 s.这表明所建立的模型具有较好的预测效果,也说明根据牛肉肌纤维的特征参数结合机器视觉及图像分析技术,对牛肉生理成熟度进行自动判定的方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈坤杰	南京农业大学工学院	101	911	16.0	24.0
2	赵阳	南京农业大学工学院	14	41	4.0	6.0
3	吴明清	南京农业大学工学院	5	6	2.0	2.0
4	季方芳	南京农业大学工学院	3	6	2.0	2.0