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短波近红外光谱结合ν-SVM法快速无损鉴别淀粉种类
被引量：
2
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作者
邹婷婷
窦英
+4 位作者
王莹
宋焕禄
庞小一
陶菲菲
张秋晨
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期176-178,共3页
选用不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用短波近红外光谱技术对淀粉种类进行鉴别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机(C-SVM)、ν-支持向量机(ν-SVM)建立淀粉种类鉴别的短波近红外光谱模型;并对比多元散射...
选用不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用短波近红外光谱技术对淀粉种类进行鉴别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机(C-SVM)、ν-支持向量机(ν-SVM)建立淀粉种类鉴别的短波近红外光谱模型;并对比多元散射矫正、平滑、一阶微分、二阶微分等多种预处理方法后的建模结果。结果表明:同时使用平滑、多元散射矫正、一阶微分3种预处理方法后,ν-SVM分类模型的效果最佳;训练集交叉验证正确率为100%,测试集正确率也达到100%。该模型快速准确无损的鉴别淀粉种类是可行的。
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关键词
短波近红外光谱技术
淀粉
马氏距离判别
ν-支持向量机(ν-SVM)
定性分析
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职称材料
题名
短波近红外光谱结合ν-SVM法快速无损鉴别淀粉种类
被引量：
2
1
作者
邹婷婷
窦英
王莹
宋焕禄
庞小一
陶菲菲
张秋晨
机构
北京工商大学食品学院
天津科技大学理学院化学系
吉林省产品质量监督检验院
出处
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期176-178,共3页
文摘
选用不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用短波近红外光谱技术对淀粉种类进行鉴别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机(C-SVM)、ν-支持向量机(ν-SVM)建立淀粉种类鉴别的短波近红外光谱模型;并对比多元散射矫正、平滑、一阶微分、二阶微分等多种预处理方法后的建模结果。结果表明:同时使用平滑、多元散射矫正、一阶微分3种预处理方法后,ν-SVM分类模型的效果最佳;训练集交叉验证正确率为100%,测试集正确率也达到100%。该模型快速准确无损的鉴别淀粉种类是可行的。
关键词
短波近红外光谱技术
淀粉
马氏距离判别
ν-支持向量机(ν-SVM)
定性分析
Keywords
short-wave near-infrared （NIR） spectroscopy, starch, mahalanobis distance discriminant, v-support vector machine （v-SVM）, qualitative analysis
分类号
TS237 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
O657.33 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
短波近红外光谱结合ν-SVM法快速无损鉴别淀粉种类
邹婷婷
窦英
王莹
宋焕禄
庞小一
陶菲菲
张秋晨
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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