近红外光谱法结合C-SVM及ν-SVM方法快速无损鉴别淀粉种类
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摘要: 不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用近红外光谱技术对淀粉种类进行识别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机（C-SVM）、ν-支持向量机（ν-SVM）建立淀粉种类鉴别的近红外光谱模型;并对比多元散射矫正、平滑、一阶微分、二阶微分等多种预处理方法后的建模结果。结果表明:同时使用平滑、多元散射矫正、微分三种预处理方法后,C-SVM和ν-SVM分类模型的效果最佳;训练集交叉验证正确率均为98.72%,测试集正确率均达到100%。实验结果表明,该模型快速准确无损的鉴别淀粉种类是可行的。
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