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基于粒子群寻优的支持向量机番茄红素含量预测
  • ISSN号：1000-1298
  • 期刊名称：《农业机械学报》
  • 时间：0
  • 分类：S126[农业科学—农业基础科学] S641.3[农业科学—蔬菜学;农业科学—园艺学]
  • 作者机构：[1]合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥230009, [2]合肥学院机器视觉与智能控制实验室,合肥230601, [3]浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州310058
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（30972036）
作者： 刘伟[1,2], 王建平[1], 刘长虹[3], 应铁进[3]
关键词： 支持向量机, 粒子群优化, 色差值, 番茄红素
中文摘要：

应用支持向量机（SVM）通过色差值对番茄果实番茄红素含量预测进行建模,解决预测过程受影响因素多、参数互相关联、难以建立精确模型问题。为提高预测精度,将SVM参数选择和输入变量的选取看作组合优化问题,通过赤池信息准则（AIC）构造组合目标优化函数,采用粒子群算法（PSO）进行目标函数搜索,提高了搜索效率。对采后储藏不同成熟度番茄进行的测量表明,所提预测建模算法在番茄红素的预测中具有良好的性能,为番茄红素的便捷、无破坏性测量提供了一种方法。

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编：任露泉
  • 地址：北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：njxb@caams.org.cn
  • 电话：010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1298
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997～2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:42884