基于支持向量机的食源性致病菌近红外光谱鉴别

被引：20

作者：

栢凤女

刘建学

韩四海

徐宝成

李佩艳

罗登林

田硕

机构：

[1] 河南科技大学食品与生物工程学院

来源：

食品科学 | 2014年 / 35卷 / 12期

关键词：

近红外; 食源性致病菌; 支持向量机; 鉴别;

D O I：

暂无

中图分类号：

O433.4 [光谱分析]; R446.5 [微生物学检验];

学科分类号：

070207 [光学]; 100208 [临床检验诊断学];

摘要：

以近红外光谱法结合支持向量机对大肠杆菌O157∶H7、单增李斯特菌、金黄色葡萄球菌进行了分类鉴别。对预处理后的3种食源性致病菌近红外光谱数据进行主成分分析,以前26个主成分向量为支持向量机输入量建立支持向量机模型,对径向基函数核函数分类器与多项式核函数分类器进行了对比分析。结果表明,以径向基函数为核函数的支持向量机在核参数为0.5时对3种食源性致病菌的鉴别效果最好,与国标方法相比结果一致,其鉴别准确率均达到100%。

引用

页码：179 / 182

页数：4

共 16 条

[1]

数据挖掘中的新方法.[M].邓乃扬;田英杰著;.科学出版社.2004,

[2]

支持向量机导论.[M].(英)NelloCristianini;(英)JohnShawe-Taylor著;李国正等译;.电子工业出版社.2004,

[3]

Classification of brands of instant noodles using Vis/NIR spectroscopy and chemometrics [J].