基于SVM方法的猪肉新鲜度分类问题研究

摘要：

文中采取减压贮藏方式对新鲜猪肉进行了贮藏实验,测定了不同贮藏时间样品的挥发性盐基氮含量(TVB-N)、细菌总数、pH值及感官评价数据,并运用支持向量机(support vector machine,SVM)对这些样本数据进行训练,选取不同的核函数,得到SVM神经网络模型,随后利用此模型对测试数据进行猪肉新鲜度分类预测.实验表明,根据样本特性进行数据预处理,且选取合适的核函数后,SVM神经网络能得到极高的猪肉新鲜度正确分类率.

关键词：支持向量机、猪肉新鲜度、分类

所属期刊栏目：37

分类号：TS251.1(食品工业)

资助基金：上海市晨光计划;上海市教委科研创新项目

在线出版日期：2011-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：221-225