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基于核函数的学习算法
被引量：
37
1
作者
田盛丰
《北方交通大学学报》
CSCD
北大核心
2003年第2期1-8,共8页
论述基于核函数的方法,包括支持向量机的分类、聚类与回归算法,基于核的Fisher判别分析、感知机和主成分分析,介绍学习算法、简化算法和多类分类等研究课题,及基于核函数方法的应用.
关键词
支持向量机
基于核函数的方法
机器学习
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职称材料
基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统
被引量：
10
2
作者
李鑫星
董保平
+3 位作者
杨铭松
张国祥
张小栓
成建红
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期376-384,共9页
为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方...
为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。
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关键词
三文鱼
新鲜度
电子鼻
核机器学习
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职称材料
题名
基于核函数的学习算法
被引量：
37
1
作者
田盛丰
机构
北方交通大学计算机与信息技术学院
出处
《北方交通大学学报》
CSCD
北大核心
2003年第2期1-8,共8页
文摘
论述基于核函数的方法,包括支持向量机的分类、聚类与回归算法,基于核的Fisher判别分析、感知机和主成分分析,介绍学习算法、简化算法和多类分类等研究课题,及基于核函数方法的应用.
关键词
支持向量机
基于核函数的方法
机器学习
Keywords
support
vector
machine
kernel
-
based
method
machine
learning
分类号
O2345 [理学—运筹学与控制论]
TP18 [理学—数学]
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职称材料
题名
基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统
被引量：
10
2
作者
李鑫星
董保平
杨铭松
张国祥
张小栓
成建红
机构
中国农业大学食品质量与安全北京实验室
山东省烟台市森林资源监测管理站
中国农业大学烟台研究院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期376-384,共9页
基金
北京市重点研发计划项目(Z181100001018033)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019TC044)
文摘
为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。
关键词
三文鱼
新鲜度
电子鼻
核机器学习
Keywords
salmon
freshness
electronic
nose
kernel
-
based
machine
learning
分类号
S983 [农业科学—捕捞与储运]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核函数的学习算法
田盛丰
《北方交通大学学报》
CSCD
北大核心
2003
37
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职称材料
2
基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统
李鑫星
董保平
杨铭松
张国祥
张小栓
成建红
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
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参考文献
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