中南大学化学化工学院中草药现代化研究中心,湖南 长沙 410083
应用近红外光谱分析技术(NIRS)并结合支持向量机(SVM),对三种不同年龄段人食用的奶粉品种进行了鉴别。先采用Kennard-Stone 法对150个样本进行挑选,选出120个作为训练集,剩余的30个作为预测集。实验中选用径向基函数(RBF)为核函数,采用二次网格搜索和五 折交叉验证优化两个建模参数:核参数[EQUATION]和惩罚因子[EQUATION],最佳值为[EQUATION]0.03125,[EQUATION]2048。用最优参数值建立的校正模型,对 训练集和预测集的判别率均可达到100%。与主成分分析(PCA)进行了比较。结果表明,SVM鉴别准确率高于PCA,说明近红外光谱可以快速、准确 地鉴别不同年龄段人食用的奶粉品种。
近红外光谱 支持向量机 奶粉 鉴别 NIRS Support Vector Machine milk powder discrimination