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题名激光诱导荧光结合AdaBoost算法的食用油分类
被引量：2
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作者
周孟然
赵晋级
王煜
胡锋
来文豪
卞凯
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机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
南京四方亿能电力自动化有限公司
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出处
《现代电子技术》
2021年第10期34-38,共5页
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基金
国家重点研发计划(2018YFC0604503)
国家安全生产重大事故防治关键技术科技项目(anhui⁃0001⁃2016AQ)
国家安全监管总局安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(anhui⁃0010⁃2018AQ)。
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文摘
为了快速、准确地识别食用油类型,采用激光诱导荧光技术,利用405 nm激光在食用油表面诱导离子体激发并发出荧光,由SpectraSuite软件采集和记录荧光光谱数据。以5种食用油为实验对象,实验采集的光谱数据共750组,分别采用4种不同的算法(BP算法、AdaBoost⁃BP算法、AdaBoost⁃DT算法、AdaBoost⁃KNN算法)对光谱数据建立训练模型,通过4种模型的比较得出,以KNN算法作为弱分类器的自适应提升(AdaBoost)模型对光谱数据的分类效果最好,迭代100次后测试准确率为100%,且泛化误差为0,表明此算法具有很好的泛化性能和稳定性。
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关键词
食用油识别
LIF技术
AdaBoost⁃KNN算法
光谱数据采集
模型比较
结果分析
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Keywords
edible oil identification
LIF technology
AdaBoost⁃KNN algorithm
spectral data acquisition
model comparison
result analysis
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分类号
TN244-34
[电子电信—物理电子学]
O657.3
[理学—分析化学]
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