高光谱技术结合迭代决策树的香肠菌落总数预测

摘要：

利用波长范围400～1000nm高光谱对香肠的菌落总数进行预测研究.选取450个香肠样本的光谱数据作为训练集,50个作为测试集.采用多元散射校正方法对光谱预处理并采用主成分分析法对光谱降维处理.对训练集和测试集数据分别采用支持向量回归和迭代决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)方法建立定量分析模型,优选最佳建模方法.结果 表明:GBDT的建模效果较好,其训练集和测试集的均方根误差分别为0.001和0.003,决定系数R2分别为0.998和0.996.研究表明,基于高光谱成像技术利用GBDT方法预测香肠菌落总数可行并可有效实现.

关键词：高光谱成像技术、香肠、菌落总数、支持向量回归(SVR)、迭代决策树(GBDT)

所属期刊栏目：40

分类号：TP3;TS201(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61473009;北京市自然科学基金项目4122020

在线出版日期：2019-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：312-317