領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
利用傅里葉變換中紅外光譜鑒別云南野生牛肝菌種類，明確不同數(shù)據(jù)挖掘方法對模型分類性能的影響，為云南省食用菌的鑒別和質(zhì)量控制提供參考依據(jù)。掃描云南8?種827?個常見野生牛肝菌樣本的中紅外光譜，分析光譜特征，結(jié)合支持向量機(jī)建立判別模型，并利用預(yù)處理、提取特征變量及兩者組合等方法挖掘光譜信息，比較各模型分類性能，找出野生牛肝菌種類鑒別的最優(yōu)方法。結(jié)果表明：原始數(shù)據(jù)存在大量噪音和干擾信息，降低模型分類性能；不同數(shù)據(jù)挖掘方法均能不同程度去除非有效信息，提高模型分類性能；預(yù)處理組合特征變量挖掘光譜信息能力最強(qiáng)，對模型分類性能提高最大。預(yù)處理組合特征變量對模型信息挖掘能力最強(qiáng)，結(jié)合支持向量機(jī)建立判別模型，模型擬合好，分類精度高，適用范圍廣，實現(xiàn)了8?種野生牛肝菌的準(zhǔn)確、快速鑒別，可以為野生牛肝菌種類鑒別提供參考。
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