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基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究.pdf

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基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究.pdf

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基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究.pdf

文档介绍

文档介绍:万方数据
基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究1陈永明,林萍,何勇’言引同时也说明遗传算法抽取特征波长方法正确。将提取到的六种主成分作为神经网络的输入变量,品种类技术,对市售的三种不同放置于光谱仪传感器正下方,对每一个样293月光谱学与光谱分析March2009摘要提出了一种应用近红外光谱技术快速无损鉴别橄榄油产地的新方法。采用近红外光谱仪获取三种不同产地的橄榄油各个样本的光谱漫反射特征曲线,利用全局搜索算法一遗传算法提取特征波长,即从光谱霾ǔな萏崛个特征波长数据,并将其作为主成分分析法的输入变量,运用主成分分析法建立分1299i30330100关键词产地;橄榄油;近红外光谱;遗传算法;主成分分析;神经网络TH7441$6023ADOI103964jissrL1000-0593(2009}03067104橄榄油在地中海沿岸国家有几千年的历史,在西方被誉为“液体黄金”,原因就在于其极佳的天然保健功效,美容功效和理想的烹调用途。可供食用的高档橄榄油是用初熟或成熟的油橄榄鲜果通过物理冷压榨工艺提取的天然果油汁,是世界上唯一以自然状态的形式供人类食用的木本植物油。目前,中国市场销售的绝大多数橄榄油依赖进口。一些学者利用化学方法,对橄榄油的化学性质做了一些研究,但是对于橄榄油产地的鉴别研究很少。随着市场上进口橄榄油日益增多,且橄榄油的产地对橄榄油的价格和质量影响很大。因此,如何快速、无损地进行橄榄油的产地识别很有必要。本实验采用近红外光谱技术快速、无损鉴别研究,利用全局搜索算法一遗传算法[7-9](principalanalysisPCA)PCA型并提取各类不同产地橄榄油的主成分,将提取的主成分作BP(hack神经网络的输入变量,产地类3建立了神经网络模型,对未知产地进行了分类与预测。仪器设备实验使用美国device)FieldSpec15,测定范围在nnl30145彼氐啤5玫降墓馄资菥瑼砑;狝Ⅱ码形式,再由分析软件—V71。样品来源及光谱的获取意大利欧丽薇兰特级初榨橄榄油、西班牙品利特级初榨橄榄油、土耳其达利牌特级初榨橄榄油为市售。各取120ITlnl10I'IIlTI40120和预测集,建模集有个样本恐制分指,预测集有个样本恐制分鞲。光谱仪经校准后进行测本扫描次。随机任选三种不同产地橄榄油漫反射光谱曲1遗传算法工作原理遗传算法模拟生物进化机制随机优化的算法,将其应用于波长选择,其主要步骤有染色体编码、种群初始化、适应作者简介:陈永明,年生,浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士研究生:萤甤琋。浙江大学生物系统工程与食品科学学院,poV97MATLAB,200711122008-0222基金项目:国家科技支撑计划项目,“毕钅凸嫘孕形农业蒲凶ㄏ钕钅资助*:孕甧.
万方数据
0502m穉光谱学与光谱分析第卷度函数、遗传操作、算法停止条件和波长选择。本文设置的适应度函数独立变量数为槿√卣鞑ǔぁM为运用(GA)兽olivefrom主成分分析主成分分析方法是一种有效的特征压缩方法,它把原有的各个特征利用线性变换得到一批新的特征,每个特征都是原有特征的函数,但新特征总数少于原有特征数,这样新特征既保留了原有特征的主要信息,又减少了特征个数,通过对特征的选择,在一定程度上还能滤除噪音。神经网络全部样本随机分成建模

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