基于可见-近红外光谱及增强回归树算法的鸡蛋种类鉴别
2018-01-08分类号:O657.3;TS253.7
【部门】华中农业大学工学院 华中农业大学农业部长江中下游农业装备重点实验室 华中农业大学国家蛋品加工技术研发分中心
【摘要】利用可见-近红外光谱技术,选取湖北地区同一品种不同饲养环境下的鸡蛋,提取鸡蛋的光谱透射率(500900nm),利用标准正态变量变换对光谱数据进行预处理,结合竞争性自适应重加权与主成分分析对光谱数据进行二次降维,并将提取的特征信息输入增强回归树算法,建立鸡蛋土洋种类鉴别模型,模型的训练集和测试集判别正确率分别为98.33%和97.00%。结果表明,应用基于可见-近红外光谱及增强回归树方法,针对同一母鸡品种但不同饲料产出的土洋鸡蛋的种类鉴别是可行的。
【关键词】鸡蛋 种类鉴别 可见-近红外光谱 增强回归树 竞争性自适应重加权
【基金】国家自然科学基金项目(31371771);; 湖北省科技支撑计划项目(2015BBA172);; 国家科技支撑计划项目(2015BAD19B05);; 公益性行业(农业)科研专项(201303084)
【所属期刊栏目】华中农业大学学报
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