鑒于花椒重要的食用和藥用價(jià)值,其品質(zhì)控制和等級(jí)劃分逐漸成為花椒產(chǎn)業(yè)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。就目前而言,花椒的品質(zhì)檢測(cè)和等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)基本由外觀品質(zhì)決定,方法基本基于人工感官評(píng)價(jià)技術(shù)。然而,由于人工感官評(píng)價(jià)具有主觀波動(dòng)性、評(píng)價(jià)疲勞性以及培訓(xùn)困難性等不可避免的缺陷,使得花椒的品質(zhì)控制和等級(jí)劃分難以形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化,在一定程度上制約了花椒產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,如何快速、穩(wěn)定、標(biāo)準(zhǔn)地對(duì)花椒的品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)已經(jīng)成為花椒產(chǎn)業(yè)中一個(gè)亟需解決的問題。近年來,隨著智能感官檢測(cè)設(shè)備和技術(shù)的高速發(fā)展,使得花椒智能化品質(zhì)檢測(cè)成為可能。因此,本論文擬針對(duì)六種產(chǎn)地紅花椒、四川青/紅花椒、八種市售花椒油和七種不同花椒含量花椒油等四組研究對(duì)象,以電子鼻和電子舌為智能感官檢測(cè)設(shè)備,基于特征值優(yōu)化和Filter-Wrapper特征值篩選得到兩類特征值,采用支持向量機(jī)（SVM）、K-近鄰（KNN）、決策樹以及集成算法等22種模型分析方法,圍繞“花椒和花椒油品質(zhì)的智能檢測(cè)”這一主題進(jìn)行研究。論文主要研究工作和結(jié)論如下:（1）建立了花椒和花椒油種類的電子鼻檢測(cè)方法,采用電子鼻對(duì)四組花椒和花椒油研究對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)后采用電子鼻傳感器優(yōu)化和Filte... 

【文章來源】：浙江工商大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：127 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

線性可分情況下的最優(yōu)分類線

5本論文得到了中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院院長(zhǎng)基金重大項(xiàng)目（562018Y-5983-2-1）的資助。特此感謝！1.4人工智能識(shí)別算法簡(jiǎn)述1.4.1支持向量機(jī)支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）本身是一個(gè)二值分類器，SVM算法最初是為二值分類問題設(shè)計(jì)的，核心思想就是把數(shù)據(jù)非線性映射到高維特征空間，在高維特征空間中構(gòu)造最優(yōu)的分類超平面，使分類結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化[31]。實(shí)心點(diǎn)和空心點(diǎn)分別代表兩類樣本，H代表分類超平面。圖1.1線性可分情況下的最優(yōu)分類線Fig.1.1Optimizationclassificationlinesundertheconditionoflinearanddivisible當(dāng)處理多類問題時(shí)，就需要構(gòu)造合適的多類分類器，主要是通過組合多個(gè)二分類器來實(shí)現(xiàn)多分類器的構(gòu)造[32]，其中一種方式如下：圖1.2SVM多分類示意圖Fig.1.2SVMmulti-classification如圖1.2所示，首先將所有類別分為兩個(gè)類別，再將子類進(jìn)一步劃分為兩個(gè)次級(jí)子類，如此循環(huán)下去，直到所有的節(jié)點(diǎn)都只包含一個(gè)單獨(dú)的類別為止，此節(jié)點(diǎn)也是二叉樹樹種的葉子。該分類將原有的分類問題同樣分解成了一系列的兩類分類問題，其中兩個(gè)

7本論文得到了中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院院長(zhǎng)基金重大項(xiàng)目（562018Y-5983-2-1）的資助。特此感謝�。�2）修剪決策樹用訓(xùn)練集樣本生成決策樹，所以一些創(chuàng)建的分支反映的為訓(xùn)練集中的個(gè)例，需要合理的去除剪掉不好的分支，以此來提高決策樹對(duì)新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。決策樹的剪枝有兩種：預(yù)剪枝和后剪枝。前者是在創(chuàng)建樹的過程中，通過對(duì)節(jié)點(diǎn)數(shù)等一些閾值進(jìn)行設(shè)置可使樹的創(chuàng)建提前結(jié)束。后者是在樹創(chuàng)建后，通過修建決策樹的剪枝集將該節(jié)點(diǎn)的子樹對(duì)應(yīng)替換為葉節(jié)點(diǎn)而準(zhǔn)確性提高，則完成替換，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)決策樹的修剪。圖1.3決策樹生成流程圖Fig.1.3Decisiontreegenerationflowchart決策樹的生成是一個(gè)遞歸過程，有三種情形會(huì)導(dǎo)致遞歸返回[43]：a.當(dāng)前結(jié)點(diǎn)包含的樣本全屬于同一類別，無需劃分；b.當(dāng)前屬性為空或者是所有樣本在所有屬性上取值相同，無需劃分，在這種情況下，我們把當(dāng)前結(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉結(jié)點(diǎn)，并將其類別設(shè)定為該結(jié)點(diǎn)所含樣本最多的類別；c.當(dāng)前結(jié)點(diǎn)包含的樣本集為空，不能劃分，同樣把當(dāng)前結(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉結(jié)點(diǎn)。1.4.4集成算法集成學(xué)習(xí)（EnsembleLearning）是一種通過將多個(gè)學(xué)習(xí)器進(jìn)行結(jié)合以達(dá)到優(yōu)于單個(gè)學(xué)習(xí)器效果的學(xué)習(xí)算法，可以通過訓(xùn)練若干單個(gè)學(xué)習(xí)器再通過一定的結(jié)合策略，形成最終的強(qiáng)學(xué)習(xí)器，單個(gè)學(xué)習(xí)器可以由SVM、KNN等算法構(gòu)成[44]。常用的集成算法主要分為兩類：?jiǎn)蝹�(gè)學(xué)習(xí)器間存在依賴關(guān)系，以Boosting算法為代表[45-48]；單個(gè)學(xué)習(xí)器之間相

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3402912