【摘 要】
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采用近红外(NIR)光谱快检技术实现对咖啡蛋白质的定量检测,研究支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)等机器学习方法在建模分析中的实用性。结合潜变量分析技术,建立潜变量SVM(L
【机 构】
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桂林理工大学理学院,大数据处理与算法技术研究中心（桂林理工大学）,北部湾大学海洋学院,广州华商学院数据科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61505037),广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA050045),广东省普通高校青年创新人才类项目(2019KQNCX213),广东省普通高校创新团队项目(2020WCXTD008)资助。
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采用近红外(NIR)光谱快检技术实现对咖啡蛋白质的定量检测,研究支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)等机器学习方法在建模分析中的实用性。结合潜变量分析技术,建立潜变量SVM(LV-SVM)模型和潜变量ELM(LV-ELM)模型,通过调试潜变量个数和机器学习关键参数的联合优选,实现数据降维和机器学习关键参数的同过程优化。运用定标—验证—测试机制,利用定标集样本建立咖啡蛋白质的NIR分析模型,随参数变动形成三维随动优选结构的建模预测结果,结合验证集样本对模型进行联合优选,然后将优化模型应用于测试集样本进
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