【摘 要】
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为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Suppo
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(4182017)
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为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变 4 类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0.3~3.6THz)。利用傅
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