基于近红外光谱与KPCA-SVM鉴别淡水鱼肉

论文摘要

为实现淡水鱼品种的快速鉴别,采用近红外光谱分析技术建立7种淡水鱼鲜肉的快速鉴别模型。试验采集了鲢、草鱼、乌鳢、鲫、鲤、青鱼、鳙7种淡水鱼共772个鲜鱼肉样品的近红外光谱数据,分别考察标准正态变换(standard normalized variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)的预处理方法及核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法对支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型的影响。结果显示,经SNV预处理和KPCA提取特征变量后,对未知样品的整体正确判别率达到92.68%。因此,采用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建SVM模型可以实现淡水鱼品种的快速鉴别。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周娇娇,徐文杰,许竞,尤娟,熊善柏

关键词: 近红外光谱,特征提取方法,淡水鱼肉,水产品品质,支持向量机,鉴别,正确判别率

来源: 华中农业大学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 华中农业大学食品科学技术学院,国家大宗淡水鱼加工技术研发分中心(武汉),华中农业大学理学院,环境食品学教育部重点实验室

基金: 现代农业产业技术体系专项(CARS-45-27),湖北省技术创新专项重大项目(2016ABA115)

分类号: TS254.7

DOI: 10.13300/j.cnki.hnlkxb.2019.05.014

页码: 98-104

总页数: 7

文件大小: 816K

下载量: 145

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