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基于KPCA和LSSVM的蜂蜜近红外光谱鉴别分析
被引：14
作者：
谈爱玲
毕卫红
机构：
[1] 燕山大学信息科学与工程学院光电子工程系
来源：
关键词：
近红外光谱;
核主成分分析;
最小二乘支持向量机;
蜂蜜;
中草药植物源;
D O I：
暂无
中图分类号：
O657.33 [红外光谱分析法];
S896.1 [蜂蜜];
学科分类号：
摘要：
为快速鉴别普通植物源与中草药植物源蜂蜜,提出一种核主成分析和最小二乘支持向量机相结合的蜂蜜近红外光谱定性分析新方法。利用傅里叶变换近红外光谱仪测定普通洋槐蜂蜜和益母草、黄连两种中药植物源蜂蜜样本的近红外光谱并预处理,然后对光谱进行核主成分分析,提取非线性特征,最后设计基于纠错编码最小二乘支持向量机的多类分类器模型。采用网格搜索法确定模型最优参数,利用最优分类模型对未知类别蜂蜜样本进行识别,正确率可达96.67%。结果表明,基于KPCA和LSSVM的近红外光谱定性分析算法鉴别普通植物源与中草药植物源蜂蜜是可行的。
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