大米作為人們的主要食物來源之一,承載著國計民生的重要角色。黑龍江省作為大米的主產(chǎn)地之一,因生產(chǎn)的大米品質(zhì)較高而文明遐邇。然而,由于近年來頻繁發(fā)生的“黃粒米”、“毒大米”、“摻假大米”等大米食品安全事件,不僅影響了消費者群體的健康,而且阻礙了大米行業(yè)的發(fā)展。因此,在當今普遍關(guān)注食品質(zhì)量安全的嚴峻形勢下,通過研究具有黑龍江省地域標志特色的大米產(chǎn)地判別模型與質(zhì)量追溯系統(tǒng),來保障消費者的合法權(quán)益以及生產(chǎn)者的相關(guān)利益,提升優(yōu)質(zhì)大米的品牌效應(yīng)已成為黑龍江省大米產(chǎn)業(yè)發(fā)展的當務(wù)之急。本文在保證產(chǎn)地判別率的基礎(chǔ)上以提高計算機的判別分類速度為研究目標,通過聚類分析、主成分分析、KNN判別、Fisher判別等方法實現(xiàn)對礦物元素種類的降維與判別分析。在建立產(chǎn)地判別模型的基礎(chǔ)上,通過對黑龍江省大米生產(chǎn)加工企業(yè)的實地調(diào)研、消費者需求分析、可行性分析,采用B/S的3層體系結(jié)構(gòu)、Mysql數(shù)據(jù)庫、PHP設(shè)計開發(fā)了大米產(chǎn)地判別模型與質(zhì)量追溯系統(tǒng),實現(xiàn)了對大米產(chǎn)地的科學(xué)追溯和快速鑒定。研究結(jié)果表明,運用Matlab對礦物元素數(shù)據(jù)進行判別對比分析,Fisher判別方法正識率要高于KNN判別、線性回歸和主成分回歸方法,基于R... 

【文章來源】：黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

圖 2-1KNN 分類案例圖Figure 2-1KNN classification case diagram待分類數(shù)據(jù)，三角形和矩形分別代表已知的類型形，故將待分類數(shù)據(jù)判定為三角形類別。當 n =三角形，故將待分類數(shù)據(jù)判定為矩形類別。當，5 個三角形，故將待分類數(shù)據(jù)判定為三角形產(chǎn)地判別模型與質(zhì)量追溯系統(tǒng)中產(chǎn)地判別相關(guān)主成分回歸分析、Fisher 線性判別、KNN 判別。

015年典則判別函數(shù)圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3615316