一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法

摘要

一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法，其特征在于网格优化利用穷举法，在预先估计的取值范围内按一定的步长对范围内的所有点进行逐个搜索，确定最终最优参数，以2为底数，在2-4到210间对r和c进行穷举搜索。当c=5.2780，r=0.1088时，训练集样本判别准确率最高，为96.25%，在此条件下，建立模型，利用预测集进行检验。最终判别准确率为96.20%，样本76/79，其中油菜蜜23/23，椴树蜜16/17，洋槐蜜37/39。

主权项

一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法，根据我国地理区域西部、华南、华北、华东、东北的划分，选择5种不同蜜源作为研究样本，分别为：1）油菜蜜，采自西部地区的重庆涪陵区和永川区；2）荔枝蜜，采自华南地区的广西南宁；3）荆条蜜，采自华北地区的北京密云等地；4）洋槐蜜，采自华东的山东莱阳；5）椴树蜜；利用气敏传感器阵列与不同挥发性成分的吸附差异对待测样品蜂蜜进行检测,其特征在于网格优化利用穷举法，在预先估计的取值范围内按一定的步长对范围内的所有检测的数据点进行逐个搜索，确定参数，以2为底数，在2‑4到210间对r和c进行穷举搜索,当c=5.2780，r=0.1088时，训练集蜂蜜样本判别准确率最高，为96.25%，在此条件下，利用预测集进行检验，判别准确率为96.20% ，蜂蜜样本76/79，其中油菜蜜23/23，椴树蜜16/17，洋槐蜜37/39。