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支持向量机结合主成分分析辅助激光诱导击穿光谱技术识别鲜肉品种 被引量：18
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作者 朱毅宁 杨平 +7 位作者 杨新艳 李嘉铭 郝中骐 李秋实 郭连波 李祥友 曾晓雁 陆永枫 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期336-341,共6页
为提高激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)对鲜肉品种的识别率,采用支持向量机结合主成分分析算法辅助LIBS技术对鲜肉品种进行识别。对鲜肉切片用载玻片压平,采用LIBS技术对鲜肉组织(猪肉、牛肉和鸡肉)... 为提高激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)对鲜肉品种的识别率,采用支持向量机结合主成分分析算法辅助LIBS技术对鲜肉品种进行识别。对鲜肉切片用载玻片压平,采用LIBS技术对鲜肉组织(猪肉、牛肉和鸡肉)表面进行光谱数据的采集,每种鲜肉采集150幅光谱并进行随机排列,取前75幅光谱作为训练集建立模型,后75幅作为测试集测试建模结果。研究选取K、Ca、Na、Mg、Al、H、O等元素的49条归一化谱线数据进行主成分分析,并用所得数据建立支持向量机分类模型。结果表明,通过主成分分析降维,输入变量从49个优化减少到18个,模型建模速度从88.91 s降至55.52 s,提高了支持向量机的建模效率;并使预测集的平均识别率提高到89.11%。本研究为激光诱导击穿光谱技术在鲜肉品种快速分类领域提供了方法和数据参考。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 支持向量机 主成分分析 组织分类
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