文献类型： 中文期刊
作者： 王开义 1 ; 徐红敏 2 ; 赵春江 3 ; 喻钢 3 ;
作者机构： 1.北京工业大学计算机学院
2.北京石油化工学院
3.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 支持向量机;优化;遗传算法;HACCP;鲜切生菜
期刊名称： 农业工程学报
ISSN： 1002-6819
年卷期： 2009 年 25 卷 11 期
页码： 219-221
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 该文介绍了一种基于支持向量机模型解决鲜切生菜加工HACCP(hazard analysis and critical control point)关键控制点智能发现的方法。在通用支持向量机模型进行鲜切生菜加工关键控制点的发现试验中,依靠人工经验选取支持向量机(support vector machine,SVM)核函数参数,识别关键控制点准确率波动较大。该文利用遗传算法优化支持向量机核函数参数的选取,构建了一种基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,应用该模型在鲜切生菜生产关键控制点的发现试验中获得了87.5%的识别率,比传统方法稳定性更高。该方法对其他HACCP关键控制点的智能发现具有很好的借鉴意义。
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