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基于近红外光谱技术的三文鱼肉质分类研究

作者:王磊 殷姣姣 余心杰近红外光谱技术三文鱼稀疏表示最小二乘支持向量机

摘要:三文鱼的肉质是评价其品质优劣的重要指标,如果能精确地分辨出其肉质特色,可大大缩减判别时间,增加养殖成功率。本文采用近红外光谱技术和稀疏表示,分析三文鱼的肉质特色,并对其进行分类研究。以虾青素作为肉质特色的分类指标,比较主成分分析法( PCA)和稀疏表示2种不同的光谱数据降维方法对其进行处理,在光谱数据降维的基础上,采用基于线性判别分析的分类算法( LDA)和基于最小二乘支持向量机算法( LS-SVM)建立分类模型。实验结果表明,稀疏表示降维处理的分类模型正确率和准确率要高于主成分分析法。因此,该算法对肉质分类提供了一种新的有效的途径。

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计算机与现代化

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