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三维荧光光谱结合PARAFAC和GA对中国白酒品牌的鉴别

发布时间:2019-02-24 08:58
【摘要】:为了实现对中国白酒品牌的有效鉴别,在比较了不同品牌白酒三维荧光光谱特性的基础上,采用平行因子方法(PARAFAC)结合遗传算法(GA)获得训练样本和测试样本的浓度得分。同时利用支持向量机(SVM)方法建立中国白酒的鉴别模型,预测准确率为97.5%。PARAFAC分解得到的三个组分的浓度得分,在一定程度上反映了品牌之间的差异。PARAFAC与GA算法的有效结合为未知样本的鉴别提供了一种快速准确的方法。研究结果表明,PARAFAC-GASVM的鉴别模型具有更强的预测能力,该方法能够有效提取白酒的特征光谱信息,同时又大大降低了SVM输入变量的维数。研究结果为中国白酒的鉴别提供了一种新的思路。
[Abstract]:In order to identify Chinese liquor brands effectively, on the basis of comparing the characteristics of three dimensional fluorescence spectra of different brands, parallel factor method (PARAFAC) combined with genetic algorithm (GA) was used to obtain the concentration scores of training samples and test samples. At the same time, the (SVM) method of support vector machine was used to establish the identification model of Chinese liquor. The prediction accuracy was the concentration score of the three components decomposed by 97.5%.PARAFAC. The combination of PARAFAC and GA provides a fast and accurate method for the identification of unknown samples. The results showed that the discriminant model of PARAFAC-GASVM had stronger predictive ability, and the method could extract the characteristic spectral information of liquor effectively and reduce the dimension of input variables of SVM greatly at the same time. The results provided a new idea for the identification of Chinese liquor.
【作者单位】: 江南大学理学院;江南大学物联网工程学院;河海大学能源与电气学院;
【基金】:国家自然科学基金(61378037)
【分类号】:O433.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2429383


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