食品科学 ›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (6): 282-286.doi: 10.7506/spkx1002-6630-201706044
孙 俊,刘 彬,毛罕平,武小红,高洪燕,杨 宁
SUN Jun, LIU Bin, MAO Hanping, WU Xiaohong, GAO Hongyan, YANG Ning
摘要: 为更合理有效实现鸡蛋品种分类,研究一种介电特性无损鉴别鸡蛋品种方法。本实验以4 组不同品种鸡蛋(江苏镇江洋鸡蛋、江苏镇江草鸡蛋、安徽老南沟草鸡蛋、江苏东台草鸡蛋)为研究对象,采用平行极板法测量4 组鸡蛋在10~200 kHz条件下的介电特性参数,并利用支持向量机(support vector machine,SVM)算法建立鸡蛋品种鉴别分类检测模型。研究不同核函数(线性核函数、多项式核函数、RBF核函数和Sigmoid核函数)、不同参数寻优算法(网格搜索法、遗传算法和粒子群算法)选择对分类模型准确率的影响。结果表明,以线性核函数为SVM核函数、粒子群算法为SVM参数寻优算法时,建立的鸡蛋品种SVM分类模型的性能最优,其训练集正确率为95.83%,测试集正确率为95.83%。利用介电特性无损检测技术结合SVM算法,取得了很好的分类效果,为鸡蛋品种鉴别提供了一种新的快速有效的方法。
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