【摘 要】
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研究提出基于支持向量机（support vector machine,SVM）算法结合红外衰减全反射光谱对不同种类的面粉进行快速分类.实验随机采集富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉4种共139份
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研究提出基于支持向量机（support vector machine,SVM）算法结合红外衰减全反射光谱对不同种类的面粉进行快速分类.实验随机采集富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉4种共139份常见面粉红外衰减全反射光谱,运用马氏距离筛选异常样本,并建立SVM模型对待测样本进行预测.实验采用二叉树SVM模型识别面粉种类,并通过网格法优化核函数参数,结果显示：富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉的识别准确率分别为100％、100％、75％和85.71％,模型平均识别准确率为90.177 5％.结果表明,利用红
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