【摘 要】
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采用一种由原点矩法改造所得的特征压缩算法对荧光光谱数据进行预处理,将处理后的数据与加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）算法结合,建立鲁棒回归模型,用以预测实际食用色素粉末
【机 构】
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江南大学理学院,江苏省轻工光电工程技术研究中心
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采用一种由原点矩法改造所得的特征压缩算法对荧光光谱数据进行预处理,将处理后的数据与加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）算法结合,建立鲁棒回归模型,用以预测实际食用色素粉末的纯度。以亮蓝和胭脂红这2种色素为例论述该方法对实际食用色素粉末纯度的预测效果。首先,利用FLS920荧光光谱仪测量获得两种色素的标准样本和实际样本在最佳激发波长下的荧光发射光谱数据,利用由原点矩法改造所得的特征压缩算法对获取的荧光光谱数据进行压缩和变换,一方面缩短了算法的运算时间,另一方面也提高了模型的预测精度。将预处理后的荧光光谱
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