【摘 要】
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为实现大米种类准确、快速的鉴别,选购72份大米样品,粉碎,采集粒度为100~140目米粉的拉曼光谱,对谱图数据进行去噪、归一化和特征提取后,综合运用主成分分析(PCA)、层次聚类
【机 构】
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南京财经大学管理科学与工程学院,南京理工大学化工学院
【基金项目】
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南京财经大学教学改革项目(JGY016、2017JSJG218),江苏省自然科学基金(BK20180816),江苏省高等学校自然科学研究(17KJD550001)
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为实现大米种类准确、快速的鉴别,选购72份大米样品,粉碎,采集粒度为100~140目米粉的拉曼光谱,对谱图数据进行去噪、归一化和特征提取后,综合运用主成分分析(PCA)、层次聚类分析(HCA)和支持向量机(SVM)3种方法对粳米、籼米和糯米进行聚类与模式识别研究。3种大米经PCA分析可直观地归为3簇,籼米和糯米可被区分开,但粳米与糯米、粳米与籼米不能区分。HCA结果表明粳米与籼米较难区分,糯米与其他两种米有较大差异,3种大米经HCA聚类分析准确率为81.94%。而采用SVM判别方法经10次运行后的平均识别
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