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近红外光谱结合随机森林的稻米粉种类快速鉴别

文献类型： 中文期刊

作者： 王杰 1 ; 朱倩 1 ; 樊伟东 2 ; 黄福灯 3 ; 赵倩 1 ; 黄俊 1 ;

作者机构： 1.浙江科技大学生物与化学工程学院

2.杭州奥盛仪器有限公司

3.浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所

关键词： 稻米粉;近红外光谱;机器学习;随机森林;特征波筛选

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2025 年 46 卷 010 期

页码： 161-167

收录情况： 北大核心

摘要： 利用近红外光谱技术建立稻米粉种类快速准确鉴别方法,采集 149 份稻米粉样本的近红外光谱数据(4 000~12 000 cm-1),构建偏最小二乘判别分析(PLS—DA)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3 种预测模型.全波段的测试集结果显示,一阶导数预处理的RF模型准确率达 98.06%.采用 4 种特征波长筛选算法分别优化PLS—DA、SVM和RF模型.测试集结果显示,SVM模型结合标准正态变量变换和无信息变量消除算法,RF模型结合标准正态变量变换和最小角回归算法的准确率、召回率和精确率均达到 100%.表明利用近红外光谱技术结合机器学习模型是一种有效的稻米粉种类鉴别方法.

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