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应用光谱技术和支持向量机分析方法快速检测啤酒糖度和pH值
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TS262.5

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国家科技支撑计划 , 国家自然科学基金 , 高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划


RAPID DETECTION OF SUGAR CONTENT AND pH IN BEER BY USING SPECTROSCOPY TECHNIQUE COMBINED WITH SUPPORT VECTOR MACHINES
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    为实现啤酒糖度和pH值的快速检测,采用可见/近红外光谱仪器得到360个啤酒样本的可见/近红外光谱数据.使用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理以消除众多信患共存中相互重叠的部分,得到6个主成分值.将样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法在定标集数据基础上建立啤酒糖度和pH值预测模型,并利用此模型对预测集样本进行预测.根据预测相关系数(r)和预测标准偏差(RMSEP)判断预测模型好坏,结果表明该模型对啤酒糖度预测的相关系数r为0.9829,RMSEP为0.1506;对啤酒pH值的预测相关系数r为0.9563,RMSEP为0.0494,预测精度明显高于神经网络和PLS预测,所以利用该模型能够准确的预测啤酒的糖度及pH值.

    Abstract:

    参考文献
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    引证文献
引用本文

王莉,何勇,刘飞,应霞芳.应用光谱技术和支持向量机分析方法快速检测啤酒糖度和pH值[J].红外与毫米波学报,2008,27(1):51~55]. WANG Li, HE Yong, LIU Fei, YING Xia-Fang. RAPID DETECTION OF SUGAR CONTENT AND pH IN BEER BY USING SPECTROSCOPY TECHNIQUE COMBINED WITH SUPPORT VECTOR MACHINES[J]. J. Infrared Millim. Waves,2008,27(1):51~55.]

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  • 收稿日期:2007-03-21
  • 最后修改日期:2007-12-18
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