文件名称:
中红外光谱法结合支持向量机快速鉴别蜂蜜品种
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文件大小: 3mb
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：为快速鉴别5种蜂蜜(椴树蜜、荆条蜜、油菜蜜、洋槐蜜、荔枝蜜)的品种, 首次提出了基于主成分分析(PCA)方法结合线性支持向量机(SVM)或最小二乘支持向量机(LSSVM)的中红外光谱法鉴别蜂蜜品种的新方法。用傅里叶变换中红外光谱仪测定5种蜂蜜样本的中红外光谱, 并进行归一化预处理, 然后用主成分分析降维方法分别提取经预处理后的光谱数据中的5维、10维、15维、20维特征数据, 最后设计了线性SVM和基于网格搜索优化算法的径向基函数(RBF)的LSSVM分类器模型。利用不同分类器模型, 识别未知蜂蜜样本光谱数据降维到不同维数的特征数据, 并进行实验验证。结果表明：应用主成分分析降维方法降维到20维的特征数据在SVM和LSSVM分类器上的平均识别率均高于97%, 最高识别率均可达到100%, 且稳定性很好；利用较低维数数据进行分类时, LSSVM分类器比SVM的识别精度更高, 稳定性更好。研究证明将中红外光谱与线性SVM或LSSVM结合用于快速鉴别蜂蜜品种是可行的。
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