论文部分内容阅读
利用成像光谱仪采集猪肉和牛肉的光谱,应用主成分分析(PCA)对所获得的原始光谱数据进行降维处理,分别利用KNN判别、人工神经网络(ANN)、支持向量机分类(SVM)三种建模方式,建立判别模型,并对猪肉和牛肉各20个预测样品进行识别.结果显示3种分类模型的正确识别率分别为92.5%、97.5%、100%.表明利用成像光谱仪可以实现对猪肉和牛肉的快速、准确、无损分类检测.