【摘 要】
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为了探索一种快速有效的蜂花粉新鲜程度检测方法,利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）对蜂花粉的贮存时间进行了检测.选择常温环境中贮存时间为4～50天（共计47
【机 构】
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浙江大学动物科学学院,浙江大学生物系统工程与食品科学学院
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为了探索一种快速有效的蜂花粉新鲜程度检测方法,利用可见-近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）对蜂花粉的贮存时间进行了检测.选择常温环境中贮存时间为4～50天（共计47天）的茶花蜂花粉作为研究对象,将全光谱数据作为输入变量建立了LS-SVM模型.结果显示,该LS-SVM模型预测效果较好,预测相关系数rp达到了0.996,预测标准误差（SEP）和预测均方根误差（RMSEP）的值分别为1.310和1.308,优于偏最小二乘法（PLS）和主成分回归（PCR）的预测结果,说明基于LS-SVM的可见-
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