【摘 要】
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采用近红外光谱分析的方法快速鉴别小麦的产地,可为小麦流通监管、优质小麦生产基地保护和国际贸易提供理论和技术支持.以来自中国不同地域的202份小麦样品为例,在已知样品组
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,北京工商大学计算机与信息工程学院,中国农业大学理学院
【基金项目】
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国家重点实验室开放项目(2011-SKL-0),中央高校基本科研业务项目(2012QJ088),国家自然科学基金项目(61153003,10771213,60977057)
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采用近红外光谱分析的方法快速鉴别小麦的产地,可为小麦流通监管、优质小麦生产基地保护和国际贸易提供理论和技术支持.以来自中国不同地域的202份小麦样品为例,在已知样品组分含量（蛋白质、湿面筋、沉降值、硬度）的前提下,结合样品的近红外光谱信息,利用Total多分类支持向量机对小麦产地进行判别分析.在构建分类模型的过程中,使正确分类的小麦样品尽可能地远离分类超平面,使错误分类的小麦样品尽可能地靠近分类超平面,可获得较高的分类精度.通过100个小麦样品构建分类模型,对另外的102个小麦样品产地进行预测,有80个与
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