領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
研究提出基于支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）算法結(jié)合紅外衰減全反射光譜對(duì)不同種類的面粉進(jìn)行快速分類。實(shí)驗(yàn)隨機(jī)采集富強(qiáng)粉、精制雪花粉、麥芯粉及面包粉4 種共139 份常見面粉紅外衰減全反射光譜，運(yùn)用馬氏距離篩選異常樣本，并建立SVM模型對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)采用二叉樹SVM模型識(shí)別面粉種類，并通過網(wǎng)格法優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)，結(jié)果顯示：富強(qiáng)粉、精制雪花粉、麥芯粉及面包粉的識(shí)別準(zhǔn)確率分別為100%、100%、75%和85.71%，模型平均識(shí)別準(zhǔn)確率為90.177 5%。結(jié)果表明，利用紅外光譜結(jié)合SVM算法快速識(shí)別面粉種類是準(zhǔn)確可行的。
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