窦 颖,孙晓荣*,刘翠玲,位丽娜,胡玉君
DOU Ying, SUN Xiaorong*, LIU Cuiling, WEI Lina, HU Yujun
摘要:
研究提出基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法结合红外衰减全反射光谱对不同种类的面粉进行快速分类。实验随机采集富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉4 种共139 份常见面粉红外衰减全反射光谱,运用马氏距离筛选异常样本,并建立SVM模型对待测样本进行预测。实验采用二叉树SVM模型识别面粉种类,并通过网格法优化核函数参数,结果显示:富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉的识别准确率分别为100%、100%、75%和85.71%,模型平均识别准确率为90.177 5%。结果表明,利用红外光谱结合SVM算法快速识别面粉种类是准确可行的。
中图分类号: