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
為更合理有效實現(xiàn)雞蛋品種分類，研究一種介電特性無損鑒別雞蛋品種方法。本實驗以4 組不同品種雞蛋（江蘇鎮(zhèn)江洋雞蛋、江蘇鎮(zhèn)江草雞蛋、安徽老南溝草雞蛋、江蘇東臺草雞蛋）為研究對象，采用平行極板法測量4 組雞蛋在10～200 kHz條件下的介電特性參數(shù)，并利用支持向量機（support vector machine，SVM）算法建立雞蛋品種鑒別分類檢測模型。研究不同核函數(shù)（線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、RBF核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)）、不同參數(shù)尋優(yōu)算法（網(wǎng)格搜索法、遺傳算法和粒子群算法）選擇對分類模型準確率的影響。結(jié)果表明，以線性核函數(shù)為SVM核函數(shù)、粒子群算法為SVM參數(shù)尋優(yōu)算法時，建立的雞蛋品種SVM分類模型的性能最優(yōu)，其訓(xùn)練集正確率為95.83%，測試集正確率為95.83%。利用介電特性無損檢測技術(shù)結(jié)合SVM算法，取得了很好的分類效果，為雞蛋品種鑒別提供了一種新的快速有效的方法。
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