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高光譜技術(shù)結(jié)合迭代決策樹(shù)的香腸菌落總數(shù)預(yù)測(cè)
來(lái)源:食品科學(xué)網(wǎng) 閱讀量: 355 發(fā)表時(shí)間: 2019-06-11
作者: 郭培源,徐 盼,董小棟,許晶晶
關(guān)鍵詞: 高光譜成像技術(shù);香腸;菌落總數(shù);支持向量回歸(SVR);迭代決策樹(shù)(GBDT)
摘要:

利用波長(zhǎng)范圍400~1 000 nm高光譜對(duì)香腸的菌落總數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。選取450 個(gè)香腸樣本的光譜數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,50 個(gè)作為測(cè)試集。采用多元散射校正方法對(duì)光譜預(yù)處理并采用主成分分析法對(duì)光譜降維處理。對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)分別采用支持向量回歸和迭代決策樹(shù)(gradient boosting decision tree,GBDT)方法建立定量分析模型,優(yōu)選最佳建模方法。結(jié)果表明:GBDT的建模效果較好,其訓(xùn)練集和測(cè)試集的均方根誤差分別為0.001和0.003,決定系數(shù)R2分別為0.998和0.996。研究表明,基于高光譜成像技術(shù)利用GBDT方法預(yù)測(cè)香腸菌落總數(shù)可行并可有效實(shí)現(xiàn)。

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