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苹果糖度近红外光谱小波去噪和iPLS建模
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:《农业机械学报》
  • 时间:0
  • 分类:S661.1[农业科学—果树学;农业科学—园艺学] TP212.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]江苏大学农产品加工研究所,镇江212013
  • 相关基金:国家863计划(2002AA248051)、国家自然科学基金(30370813)、教育部博士点基金(20040299009)、江苏省青年人才启动基金(BK2006552)资助项目.
中文摘要:

本文提出了一种用电子鼻来区分富士、花牛、姬娜3种不同品种苹果气味的方法。首先利用多尺度小波分析对气体传感器的数据进行去噪处理,再用支持向量机建立识别模型,最后通过优化2个支持向量机模型的核函数及其参数,将重叠的苹果气味数据进行高维空间变换用SVM回归模型识别。实验结果表明,第一个支持向量机模型对花牛苹果的识别正确率达到100%,第二个支持向量机模型对姬娜和富士的识别率大于90%。

英文摘要:

Electronic nose was used to distinguish three different kinds of cultivar apples - "fuji", "huaniu" and "jina". In the data processing, multi - resolution decomposition was used to de - noise the gas sensor data, and support vector machine (SVM) was used to develop recognition models. Through optimizing the kernel functions of two SVM models and their parameters, the overlapped gas sensor data were mapped into high dimension space, so that, the three kinds of apples can be distinguished with two SVM models. Experiment results show that the first SVM model gives recognition rate of 100% for "huaniu" apple; and the distinguishing rate between "jina" and "fuji" from second SVM model is better than above 90% .

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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