沈静波,李冬冬,张海红*,李子文,贾柳君
SHEN Jingbo, LI Dongdong, ZHANG Haihong*, LI Ziwen, JIA Liujun
摘要: 利用LCR测试仪在1~1 000 kHz的频率范围内,选取55 个频率点,测定灵武长枣、冬枣和团枣的介电损耗因子?”频谱和相对介电常数?’频谱,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)法和遗传算(geneticalgorithm,GA)法提取介电频谱的有效信息,并选取偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminantanalysis,PLS-DA)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和支持向量机(support vector machine,SVM)3 种方法进行枣果品种的鉴别模型研究。结果表明,频率和品种对枣果的介电参数均有显著性影响;用PCA与GA方法提取频谱有效信息的建模效果要优于原始频谱的建模效果;SVM法的建模效果要优于PLS-DA与LDA法的建模效果;以介电损耗因子?”建立的PCA-SVM模型优于介电常数?’的GA-SVM模型,其预测集的鉴别准确率为100%。因此,基于介电损耗因子?”频谱的PCA-SVM模型为枣果品种鉴别的最优模型。
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