本文關鍵詞：一種基于高光譜圖像的熟牛肉TVB-N含量預測方法

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【摘要】：傳統(tǒng)肉制品新鮮度檢測方法具有耗時費力、效率低、有損等缺陷,提出利用高光譜成像(HSI)技術預測熟牛肉新鮮度指標揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量。首先通過HSI系統(tǒng)獲取熟牛肉樣本的高光譜數(shù)據(jù),并進行黑白校正。進而采用移動平均平滑和多元散射校正對高光譜數(shù)據(jù)進行預處理。最后采用支持向量回歸(SVR)方法分別建立基于全光譜特征、單一光譜特征、單一紋理特征、主成分分析(PCA)融合特征對TVB-N含量的預測模型。結(jié)果顯示,使用PCA融合特征的SVR模型,對新鮮度的關鍵指標TVB-N含量的平均預測準確度(APA)可達到85.13%,表明高光譜成像技術與信息融合技術相結(jié)合能夠提升模型準確度。
【作者單位】： 三峽大學計算機與信息學院;北京市農(nóng)林科學院北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標準與檢測技術研究中心;
【關鍵詞】： 高光譜成像 TVB-N含量 特征融合 支持向量回歸 熟牛肉
【基金】：國家科技支撐項目(編號:2014BAD04B05-2)
【分類號】：TS251.7;TP391.41
【正文快照】： (1.三峽大學計算機與信息學院,湖北宜昌443002;2.北京市農(nóng)林科學院北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標準與檢測技術研究中心,北京100097)(1.College of Computer and Information Technology,China Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002,China;2.Beijing Research Center for Agricultur

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本文編號：695274