基于支持向量机的新鲜与解冻许氏平鲉(Sebastes schlegeli)近红外光谱鉴别技术

被引：1

作者：

刘申申 ^{[1
,2
]}

孙永 ^{[1
]}

周德庆 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国水产科学研究院黄海水产研究所

[2] 上海海洋大学食品学院

来源：

渔业科学进展 | 2015年 / 36卷 / 06期

关键词：

近红外光谱; 许氏平鲉; 解冻; 主成分分析; 支持向量机; 鉴别;

D O I：

暂无

中图分类号：

S917.4 [水产动物学];

学科分类号：

摘要：

本研究建立了一种近红外光谱技术,用于鉴别鱼类是否经过解冻处理。首先测定了120个样品的近红外光谱,通过主成分分析对原始光谱数据进行降维处理,再结合支持向量机建模进行分类鉴别。对所有建模样品的主成分1和2按得分值绘制得分图,进行分析聚类,并将前10个主成分的得分值作为支持向量机的输入,优化惩罚参数c和核函数参数g,对90个样本训练;用未知的30个样本进行判别验证,建立鉴别鲜、冻许氏平鲉的支持向量机分类模型,预测准确率达100%。研究表明,近红外光谱技术结合主成分分析和支持向量机可以作为一种简便、快速、准确的方法用于判断鱼类是否经过解冻处理。

引用

页码：134 / 138

页数：5

共 15 条

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