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 ...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。展开更多
文摘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。
