【摘 要】
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为有效鉴别国家地理标志大米(以下简称地标大米)中是否被掺入了普通大米,本研究以大米中矿物元素含量和近红外光谱中级融合数据为基础,建立SVM、Adaboost以及Adaboost-SVM三
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,长春130118;吉林省长春市净月开发区福祉街道办事处,长春130122;吉林省长春市交警支队南关区大队,长春130000;吉林农业大学食品工程技术学院,长春130118
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为有效鉴别国家地理标志大米(以下简称地标大米)中是否被掺入了普通大米,本研究以大米中矿物元素含量和近红外光谱中级融合数据为基础,建立SVM、Adaboost以及Adaboost-SVM三种机器学习鉴别模型.研究表明:三种模型均有优异的鉴别能力.SVM模型在小比例(2％～6％)鉴别时更优于其他两种模型,准确率达100％.Adaboost模型在最优融合数据集选择方面更有优势.三种模型鉴别的最低检出比可达2％,准确率分别为100％、100％及97.75％.数据融合技术结合机器学习方法可以作为大米掺假精确鉴别的可靠工具,为维护大米市场的健康有序发展提供技术支持.
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