期刊论文

Zheng Xiao

中文

光谱学与光谱分析

1000-0593

2013

33

8

2079-2082

10.3964/j.issn.1000-0593(2013)08-2079-04

国家“十一五”科技支撑计划项目（2009BADB9B08） 武汉市科技攻关计划项目（2013010501010147） 武汉工业学院食品营养与安全重大项目培育专项项目（2011Z06） 武汉百信环保能源科技有限公司委托项目 武汉工业学院2012研究生创新基金项目（2012cx023） 国家质检总局科技计划项目（2010QK139）资助

本校为第一且通讯机构

应用近红外光谱技术结合支持向量机回归（support vector machine regression,SVR）方法测量食用植物油脂低碳数脂肪酸（C≤14）含量。使用SupNIR-5700近红外光谱仪采集58个样品的近红外光谱图,通过偏最小二乘（partial least square,PLS）算法剔除奇异样品。选择其中具有代表性的52个样品进行主成分分析（principal component analysis,PCA）,选取径向基（radial basis function,RBF）核函数建立支持向量机回归模型,并对光谱预处理方法和参数寻优方法进行了详细的分析和讨论。实验表明,经过粒子群算法（parti-cle swarm optimization,PSO）优化后模型的性能都有所提高,泛化能力更强,预测的准确...

The rapid prediction of the low-carbon fatty acids (C≤14) content in grease samples was achieved by a mathematical model established by near infrared spectroscopy combined with support vector machine regression (SVR). In the present project, near-infrared spectrometer SupNIR-5700 was used to collect near-infrared spectra of 58 samples; partial least square (PLS) was applied to remove the strange samples, and principal component analysis (PCA) was conducted on the measurements; radial basis function (RBF) kernel function was selected to establi...