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基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统
被引量：
10
1
作者
李鑫星
董保平
+3 位作者
杨铭松
张国祥
张小栓
成建红
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期376-384,共9页
为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方...
为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。
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关键词
三文鱼
新鲜度
电子鼻
核机器学习
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职称材料
核机器学习方法及其在生物信息学中的应用
被引量：
1
2
作者
王蕊
牟少敏
+1 位作者
曹学成
苏平
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2012年第3期407-412,共6页
核机器学习方法是一种基于统计学习理论和核函数的机器学习方法。本文阐述了核机器学习方法的基本原理,介绍了目前常用的几种核机器学习方法,给出了构造新的核函数的原则,总结了结构数据核函数的研究现状。在此基础上,以生物信息学为背...
核机器学习方法是一种基于统计学习理论和核函数的机器学习方法。本文阐述了核机器学习方法的基本原理,介绍了目前常用的几种核机器学习方法,给出了构造新的核函数的原则,总结了结构数据核函数的研究现状。在此基础上,以生物信息学为背景,着重指出了当前序列数据的核函数在生物信息学中的应用进展。
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关键词
核
函数
核机器学习
方法
生物信息学
机器
学习
支持向量机
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职称材料
题名
基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统
被引量：
10
1
作者
李鑫星
董保平
杨铭松
张国祥
张小栓
成建红
机构
中国农业大学食品质量与安全北京实验室
山东省烟台市森林资源监测管理站
中国农业大学烟台研究院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期376-384,共9页
基金
北京市重点研发计划项目(Z181100001018033)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019TC044)
文摘
为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。
关键词
三文鱼
新鲜度
电子鼻
核机器学习
Keywords
salmon
freshness
electronic nose
kernel-based machine learning
分类号
S983 [农业科学—捕捞与储运]
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职称材料
题名
核机器学习方法及其在生物信息学中的应用
被引量：
1
2
作者
王蕊
牟少敏
曹学成
苏平
机构
山东农业大学机械电子与工程学院
山东农业大学信息科学与工程学院
出处
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2012年第3期407-412,共6页
基金
山东农业大学青年科技创新基金项目(No.200923647)资助
文摘
核机器学习方法是一种基于统计学习理论和核函数的机器学习方法。本文阐述了核机器学习方法的基本原理,介绍了目前常用的几种核机器学习方法,给出了构造新的核函数的原则,总结了结构数据核函数的研究现状。在此基础上,以生物信息学为背景,着重指出了当前序列数据的核函数在生物信息学中的应用进展。
关键词
核
函数
核机器学习
方法
生物信息学
机器
学习
支持向量机
Keywords
Kernel function
kernel method
bioinformatics
machine learning
support vector machine
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统
李鑫星
董保平
杨铭松
张国祥
张小栓
成建红
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
2
核机器学习方法及其在生物信息学中的应用
王蕊
牟少敏
曹学成
苏平
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
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