基于小波去噪和支持向量机的苹果品种识别法

被引:15
作者
邹小波
赵杰文
机构
[1] 江苏大学农产品加工研究所
关键词
电子鼻; 多尺度小波分析; 支持向量机; 苹果;
D O I
10.19650/j.cnki.cjsi.2007.03.029
中图分类号
TP212.1 [物理传感器];
学科分类号
080202 ;
摘要
本文提出了一种用电子鼻来区分富士、花牛、姬娜3种不同品种苹果气味的方法。首先利用多尺度小波分析对气体传感器的数据进行去噪处理,再用支持向量机建立识别模型,最后通过优化2个支持向量机模型的核函数及其参数,将重叠的苹果气味数据进行高维空间变换用SVM回归模型识别。实验结果表明,第一个支持向量机模型对花牛苹果的识别正确率达到100%,第二个支持向量机模型对姬娜和富士的识别率大于90%。
引用
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张学工 .
自动化学报, 2000, (01) :36-46
[2]  
小波变换的工程分析与应用[M]. 科学出版社 , 杨福生著, 1999
[3]   Discrimination of chocolates and packaging materials by an electronic nose [J].
Werlein, HD .
EUROPEAN FOOD RESEARCH AND TECHNOLOGY, 2001, 212 (04) :529-533