【摘 要】
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为构建基于光谱分析和隐马尔科夫模型的乳制品种类判别的新方法，首先采集4种乳制品的光谱数据样本，其次分别采用小波变换法、多点平滑法和多元散射校正法对光谱数据进行预处理，
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61401215);江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20130696);中央高校基本科研业务经费专项基金项目(KYZ201763)
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为构建基于光谱分析和隐马尔科夫模型的乳制品种类判别的新方法，首先采集4种乳制品的光谱数据样本，其次分别采用小波变换法、多点平滑法和多元散射校正法对光谱数据进行预处理，通过主成分分析法提取样本数据主特征。将处理后的数据分成两个集合，一部分数据用于训练隐马尔科夫分类模型，其余数据进行测试。实验对15种不同数据处理条件下的数据进行了测试，结果表明不同预处理和特征维度会影响分类模型的检测精度，平均检测结果达到99％以上，隐马尔科夫模型用于乳制品种类判别具有较稳定的判别准确性。
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