SVM方法在淀粉分类问题中的应用

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采用不同品牌的马铃薯淀粉和玉米淀粉共计49个样品,运用VERTEX70进行光谱扫描,在不同光谱范围内,通过对原始光谱进行不同的预处理,得到淀粉样品的近红外光谱数据。在Matlab6.5仿真环境下,采用SVM工具包实现对样品数据的训练和预测,选取不同的核函数和惩罚因子C,可以准确地将淀粉进行分类。实验结果表明,利用近红外技术结合支持向量机对淀粉类别进行判别是可行的。
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