| SVM方法在肉品新鲜度分类问题中的应用 |
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| 引用本文： | 刘静,管骁.SVM方法在肉品新鲜度分类问题中的应用[J].食品工业科技,2011(4):112-116. |
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| 作者姓名： | 刘静 管骁 |
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| 作者单位： | 1. 上海海事大学信息工程学院,上海,200135
2. 上海理工大学医疗器械与食品学院,上海,200093 |
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| 基金项目： | 上海市晨光计划项目，上海市晨光计划项目 |
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| 摘 要： | 对猪肉、牛肉、羊肉及虾等几种生鲜农产品进行了减压贮藏实验,通过检测各种样品不同保藏时间的挥发性盐基氮含量(TVB-N)、细菌总数、pH值及感官评分数据,以期实现对其新鲜度的准确分类。实验结果表明,任何单一理化或感官指标都难以获得理想的分类正确率。在此基础上,运用支持向量机(support vector machine,SVM)方法对以上数据进行合理的综合训练,并对参数进行优化,从而得到SVM神经网络模型,利用此模型进行肉品的新鲜度分类预测,可大大提高分类正确率。
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| 关 键 词： | 支持向量机 肉品新鲜度 分类 |
Application of SVM in the classification of meat freshness |
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| LIU Jing,GUAN Xiao.Application of SVM in the classification of meat freshness[J].Science and Technology of Food Industry,2011(4):112-116. |
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| Authors: | LIU Jing GUAN Xiao |
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| Affiliation: | 2,*(1.College of Information Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 200135,China;2. School of Medical Instrument and Food Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China) |
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