【摘 要】
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为实现对不同储存年限的陈化小麦进行快速、客观的评价分析,提出基于小波包变换(WPT)、改进鱼群算法(IAF)和极限学习机的小麦储存年限电子舌检测模型(WPT-IAF-ELM)。针对电子
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(ZR2019MF024、ZR2018LF002);教育部科技发展中心产学研创新基金项目(2018A02010);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170314)
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为实现对不同储存年限的陈化小麦进行快速、客观的评价分析,提出基于小波包变换(WPT)、改进鱼群算法(IAF)和极限学习机的小麦储存年限电子舌检测模型(WPT-IAF-ELM)。针对电子舌输出信号复杂、数据量大的特点,采用小波包变换对原始数据进行特征值提取,以降低数据维度,缩减数据规模。在此基础上,采用改进鱼群算法优化极限学习机参数,建立小麦储存年限检测分析模型。应用该模型对5个储存年限的陈化小麦进行定性分析,结果表明:该模型具有较好的分类效果,与分别用遗传算法和粒子群优化ELM算法相比,WPT-IAF-E
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