【摘 要】
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该文开展了一种电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)截尾数据和支持向量机(SVM)分类模型识别蜂蜜植物源的研究。实验选取荆条蜜、洋槐蜜、葵花蜜、油菜蜜4种不同植物源的蜂蜜共97例,经微波消解等预处理后,采用ICP-MS分别测得蜂蜜样品中16种金属元素的含量,并研究13种具有显著性差异的金属元素,以含截尾数据和不含截尾数据的元素作为输入变量分别建立基于高斯径向基函数的SVM分类模型,并通过网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法对SVM模型中的惩罚参数c和核函数参数g进行优化。结果表明:
【机 构】
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湖北省食品质量安全监督检验研究院,湖北省食品质量安全检测工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1604000),湖北省食品药品监督管理局(201802004),湖北省食品质量安全监督检验研究院资助项目(ZZLX2018002)。
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该文开展了一种电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)截尾数据和支持向量机(SVM)分类模型识别蜂蜜植物源的研究。实验选取荆条蜜、洋槐蜜、葵花蜜、油菜蜜4种不同植物源的蜂蜜共97例,经微波消解等预处理后,采用ICP-MS分别测得蜂蜜样品中16种金属元素的含量,并研究13种具有显著性差异的金属元素,以含截尾数据和不含截尾数据的元素作为输入变量分别建立基于高斯径向基函数的SVM分类模型,并通过网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法对SVM模型中的惩罚参数c和核函数参数g进行优化。结果表明:
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