一种基于高光谱图像的熟牛肉TVB-N含量预测方法

发布时间：2017-08-18 15:16

  本文关键词：一种基于高光谱图像的熟牛肉TVB-N含量预测方法

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【摘要】：传统肉制品新鲜度检测方法具有耗时费力、效率低、有损等缺陷,提出利用高光谱成像(HSI)技术预测熟牛肉新鲜度指标挥发性盐基氮(TVB-N)含量。首先通过HSI系统获取熟牛肉样本的高光谱数据,并进行黑白校正。进而采用移动平均平滑和多元散射校正对高光谱数据进行预处理。最后采用支持向量回归(SVR)方法分别建立基于全光谱特征、单一光谱特征、单一纹理特征、主成分分析(PCA)融合特征对TVB-N含量的预测模型。结果显示,使用PCA融合特征的SVR模型,对新鲜度的关键指标TVB-N含量的平均预测准确度(APA)可达到85.13%,表明高光谱成像技术与信息融合技术相结合能够提升模型准确度。
【作者单位】： 三峡大学计算机与信息学院;北京市农林科学院北京农业质量标准与检测技术研究中心;
【关键词】： 高光谱成像 TVB-N含量 特征融合 支持向量回归 熟牛肉
【基金】：国家科技支撑项目(编号:2014BAD04B05-2)
【分类号】：TS251.7;TP391.41
【正文快照】： (1.三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002;2.北京市农林科学院北京农业质量标准与检测技术研究中心,北京100097)(1.College of Computer and Information Technology,China Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002,China;2.Beijing Research Center for Agricultur

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：695274