| 基于傅里叶变换近红外和支持向量机的霉变玉米检测 |
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| 引用本文： | 袁莹,王伟,褚璇,喜明杰.基于傅里叶变换近红外和支持向量机的霉变玉米检测[J].中国粮油学报,2015,30(5):143. |
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| 作者姓名： | 袁莹 王伟 褚璇 喜明杰 |
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| 作者单位： | 中国农业大学工学院,中国农业大学工学院,中国农业大学工学院 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目( 2012BAK08B04 ) |
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| 摘 要： | 利用傅里叶变换近红外光谱对霉变玉米进行检测。运用波数范围在12 000~4 000 cm-1的FTNIR系统进行不同霉变程度样品光谱信息的采集,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行数据分析。结果显示,利用原光谱数据,以主成分分析(PCA)提取的前5个主成分作为输入,选用径向基函数(RBF)作为SVM核函数,并运用网格划分寻优法寻得的最优参数C、γ,所建立的分类模型最佳。SVM分类模型对训练集和测试集的预测准确率分别达到93.3%和91.7%,对独立样品集的预测准确率达到87.8%,表明基于FT-NIR和SVM进行霉变玉米的检测是可行的。
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| 关 键 词： | 霉变 支持向量机 玉米 傅里叶变换近红外光谱技术 网格寻优 |
| 收稿时间： | 2013/12/31 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/4/10 0:00:00 |
Detection of Moldy Corns with FT-NIR Spectroscopy Based on SVM |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | mildew grain support vector machine (SVM) corn kernels fourier transform near infrared (FT-NIR) spectroscopy grid search |
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