发明名称 |
基于遗传优化算法的同步荧光光谱特征波长选择方法 |
摘要 |
本发明公开一种基于遗传优化算法的同步荧光光谱特征波长选择方法,包括如下步骤:(1)对同步荧光光谱进行导数预处理和去噪预处理;(2)应用遗传优化算法选择同步荧光光谱特征波长;(3)应用遗传优化算法优化支持向量回归(Supportvectorregression,SVR)模型核函数参数(<i>c</i>,<i>g</i>,<i>p</i>),进而建立基于遗传优化算法的SVR预测模型。本发明提出的方法,有益于肉类及蛋类食品中抗生素残留的预测模型精度和速度的提高,提供了一种快速、方便的肉类及蛋类食品中抗生素残留检测方法。 |
申请公布号 |
CN104062274A |
申请公布日期 |
2014.09.24 |
申请号 |
CN201410174940.2 |
申请日期 |
2014.04.29 |
申请人 |
江西农业大学 |
发明人 |
赵进辉;刘木华;袁海超 |
分类号 |
G01N21/64(2006.01)I;G06N3/12(2006.01)I |
主分类号 |
G01N21/64(2006.01)I |
代理机构 |
南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 |
代理人 |
薛端石 |
主权项 |
一种基于遗传优化算法的同步荧光光谱特征波长选择方法,其特征在于,包括如下步骤: (1)对同步荧光光谱进行导数预处理; (2)对导数预处理后的同步荧光光谱进行去噪预处理; (3)应用遗传优化算法选择同步荧光光谱特征波长; (4)应用遗传优化算法优化支持向量回归模型的核函数参数(c,g,p),进而建立基于遗传优化算法的支持向量回归预测模型。 |
地址 |
330045 江西省南昌市昌北经济开发区江西农业大学 |