论文摘要
利用波长范围400～1 000 nm高光谱对香肠的菌落总数进行预测研究。选取450个香肠样本的光谱数据作为训练集,50个作为测试集。采用多元散射校正方法对光谱预处理并采用主成分分析法对光谱降维处理。对训练集和测试集数据分别采用支持向量回归和迭代决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)方法建立定量分析模型,优选最佳建模方法。结果表明:GBDT的建模效果较好,其训练集和测试集的均方根误差分别为0.001和0.003,决定系数R2分别为0.998和0.996。研究表明,基于高光谱成像技术利用GBDT方法预测香肠菌落总数可行并可有效实现。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郭培源,徐盼,董小栋,许晶晶
关键词: 高光谱成像技术,香肠,菌落总数,支持向量回归,迭代决策树
来源: 食品科学 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业
单位: 北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
基金: 国家自然科学基金面上项目(61473009),北京市自然科学基金项目(4122020)
分类号: TS251.7
页码: 312-317
总页数: 6
文件大小: 2314K
下载量: 118
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