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“十一五”国家科技支撑计划(2006BAD10A04)

作品数：2 被引量：19H指数：2
相关作者：黄敏岑海燕胡兴越何勇喻钢更多>>
相关机构：浙江大学医学院附属邵逸夫医院浙江大学北京石油化工学院更多>>
发文基金：“十一五”国家科技支撑计划国家自然科学基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划更多>>
相关领域：轻工技术与工程机械工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...

主题

  • 1篇婴幼
  • 1篇婴幼儿
  • 1篇婴幼儿奶粉
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇偏最小二乘法
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇危害分析
  • 1篇危害分析与关...
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇奶粉
  • 1篇近红外
  • 1篇近红外光
  • 1篇近红外光谱

机构

  • 1篇国家农业信息...
  • 1篇北京石油化工...
  • 1篇北京工业大学
  • 1篇浙江大学
  • 1篇浙江大学医学...

作者

  • 1篇何勇
  • 1篇胡兴越
  • 1篇王开义
  • 1篇徐红敏
  • 1篇赵春江
  • 1篇岑海燕
  • 1篇黄敏
  • 1篇喻钢

传媒

  • 1篇农业机械学报
  • 1篇光谱学与光谱...

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
应用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种被引量：15
2007年
为了快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种，提出了结合偏最小二乘（PLS）法和人工神经网络（ANN）综合预测婴幼儿奶粉品种的新方法。获取婴幼儿奶粉样本在400-1000nm波段的漫反射光谱，采取平均平滑法和多元散射校正（MSC）进行预处理，用PLS建立校正模型进行模式特征分析及主成分的提取。经过交互验证法判别，提取7个主成分作为神经网络的输入变量，奶粉的品种值作为输出，建立了三层BP神经网络。9个典型品种的婴幼儿奶粉各取样本30个，共计270个作为训练集。随机抽取的各个品种的10个样本，共90个作为预测检验样本，结果表明，90个未知样本的品种预测准确率为100％。说明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用，为婴幼儿奶粉的品种快速无损鉴别提供了一种新方法。
黄敏何勇岑海燕胡兴越
关键词：近红外光谱偏最小二乘法婴幼儿奶粉人工神经网络
基于SVM快速增量算法的HACCP控制点分类被引量：4
2009年
支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高。本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习。实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度。
赵春江王开义喻钢徐红敏
关键词：危害分析与关键控制点支持向量机
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