光学学报, 2009, 29 (s2): 159, 网络出版: 2010-01-27   

基于支持向量机方法的水果表面农药污染分类研究

Classification of Pesticide Contamination on Fruit Surface by Using Support Vector Machine
作者单位
1 江西农业大学工学院, 江西 南昌 330045
2 华东交通大学机电学院, 江西 南昌 330013
摘要
以支持向量机(SVM)的算法为基础,建立了近红外光谱识别脐橙表面被农药污染的定性分析模型。168个脐橙实验样本被随机的分为两组,第一组为建模集包含112个,用来建立SVM分类预测模型;第二组为预测集包含56个,用来对建立的模型验证其准确性。实验结果,该方法对脐橙是否被农药污染的正确识别率为100%(二类分类),对被不同浓度农药污染脐橙的正确识别率为87.5%(多类分类)。
Abstract
Based on support vector machine (SVM), a qualitative analysis model of near-infrared (NIR) spectra is set up to recognize navel oranges which are contaminated with pesticide or not. Total 168 navel oranges are randomly divided into two sets. Set 1 consists of 112 samples as a calibration set for developing the SVM model and set 2 consists of 56 samples and it is used to verify the prediction power of the calibration models. The experimental results show that the correct rate of recognizing whether the samples are contaminated by pesticide or not is 100% (two-class classification) and the correct rate of recognizing the samples contaminated by different concentrations pesticide is 87.5% (multi-class classification).

黎静, 薛龙, 刘木华, 王晓, 罗春生. 基于支持向量机方法的水果表面农药污染分类研究[J]. 光学学报, 2009, 29(s2): 159. Li Jing, Xue Long, Liu Muhua, Wang Xiao, Luo Chunsheng. Classification of Pesticide Contamination on Fruit Surface by Using Support Vector Machine[J]. Acta Optica Sinica, 2009, 29(s2): 159.

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