基于ACO-SVM的光谱分类算法研究

摘要：

为了实现胡萝卜汁品牌的快速无损鉴别,文章以市售两种品牌的胡萝卜汁为研究对象,通过采集拉曼光谱,并结合支持向量机算法,建立了快速判断胡萝卜汁品牌的分类模型.两种品牌的胡萝卜汁光谱主要在1007 cm-1,1157 cm-1,1516 cm-1这3个谱峰存在差异.先对拉曼光谱进行预处理,再选用蚁群优化算法进行特征选择,最后结合SVM构建分类模型.结果显示,相比SVM直接分类,模型ACO-SVM的最优分类准确率为96.67％,提高了2.5％;其分类时间为7.17 s,缩短了163.31 s.研究表明,基于拉曼光谱分析技术和模式识别算法构建的分类模型能够有效地鉴别胡萝卜汁品牌.

关键词：拉曼光谱、蚁群优化算法、胡萝卜汁、特征选择、支持向量机

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资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金;项目编号:2019D01C072

在线出版日期：2020-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：129-133