【摘 要】
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利用高光谱成像技术提取大米的光谱信息进行大米产地溯源研究。采用X-Y距离样本集算法(SPXY)进行训练集和测试集的划分,将1000颗大米样本中800个为训练集,剩下200个为测试集
【机 构】
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北京工商大学人工智能学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金(4182017)。
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利用高光谱成像技术提取大米的光谱信息进行大米产地溯源研究。采用X-Y距离样本集算法(SPXY)进行训练集和测试集的划分,将1000颗大米样本中800个为训练集,剩下200个为测试集。并采用主成分分析(PCA)法提取相关性较强的主成分光谱信息,进行数据降维。基于主成分分析法提取前4个主成分,并在贡献率最高的第4主成分基础上,结合支持向量机算法(SVM)建立大米产地溯源预测模型。研究得出训练集准确率可达96%,测试集平均准确率为79%。通过训练集和测试集的实验结果表明,高光谱成像技术可以对大米产地进行溯源,为
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