【摘 要】
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研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度，在识别模型建立过程中，引入一类支持向量机（OC-SVM）算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2006BAD11A12)资助
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研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度，在识别模型建立过程中，引入一类支持向量机（OC-SVM）算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10000-4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱，通过主成分分析方法提取光谱数据中的特征信息，优选了3个主成分作为模型的输入向量，然后采用OC-SVM区分新鲜蛋和非新鲜蛋。在模型建立过程中，对相关参数进行了优化，试验结果显示在相同条件下，OC-SVM模型识别结果较传统的支持向量机模型好。最优OC-SVM模型对新鲜蛋和非新鲜蛋的识
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