基于支持向量机的野生蘑菇近红外识别模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘洋

作者： 刘洋;王涛;左月明

作者机构：

关键词： 蘑菇;识别;光谱分析;支持向量机

期刊名称： 食品与机械

ISSN： 1003-5788

年卷期： 2016 年 04 期

页码： 92-94+112

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 提出一种应用近红外光谱技术对野生蘑菇识别的新方法。使用FieldSpec3便携式近红外光谱仪对包括野生蘑菇在内的13种蘑菇进行漫反射光谱采集,通过对光谱的分析,得出1 483,1 727,1 930,2 100,2 180,2 310nm为样品中多糖、蛋白质、脂肪的特征吸收峰,且野生蘑菇中3种成分的相关基团近红外特征吸收峰显著地高于其它蘑菇。将以上6处波长的吸光率作为输入变量,建立支持向量机识别模型,取RBF核,优化后惩罚因子C=2 048.0,核参数γ=0.031 25,该模型对未知样本正确识别率为95.3%。结果表明,利用近红外光谱少量波长处的特征吸收差异,建立支持向量机识别模型可以很好地对野生蘑菇进行鉴别。

分类号： O657.33`TS219

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