【摘 要】
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为了探索松子基于近红外光谱的无损品质分类。建立松子蛋白质品质的分类数学模型。采用近红外测量获取松子光谱数据，运用SMO～SVM、Pegasos—SVM与LS—SVM方法建立松子蛋白质分
【基金项目】
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中央高校创新团队与重大项目培育资金项目（E2572016EBC3）
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为了探索松子基于近红外光谱的无损品质分类。建立松子蛋白质品质的分类数学模型。采用近红外测量获取松子光谱数据，运用SMO～SVM、Pegasos—SVM与LS—SVM方法建立松子蛋白质分类相关性模型，并对相应验证集上的数据进行预测验证。实验结果表明支持向量机精准率略高，但耗费时间比LS—SVM与Pegasos—SVM多。研究中所建模型均能达到一定程度上的良好分类，精准度均达到80％以上，可有效实现依据近红外光谱数据预测松子蛋白质含量等级的目的。此模型对于其他干果类食品的等级品质分类具有一定的实践指导意义与应
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