【摘 要】
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将基于统计学理论的支持向量机（SVM）与近红外光谱分析技术相结合，对真假奶粉进行分类判非以50个奶粉样品作为实验材料，通过SVM建立识别真假奶粉的模型。实验中采用高斯径向基函数
【机 构】
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中国农业大学,北京工商大学,中国农业机械化科学研究院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划资助项目(2003AA209012)
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将基于统计学理论的支持向量机（SVM）与近红外光谱分析技术相结合，对真假奶粉进行分类判非以50个奶粉样品作为实验材料，通过SVM建立识别真假奶粉的模型。实验中采用高斯径向基函数（RBF）为核函数，根据SVM的不同输入量调整核参数，建立最佳SVM模型，对学习机的38个样品识别率可达到100％，对预测集12个奶粉样品预测率可达到100％。实验表明，应用支持向量机-近红外光谱法建立判别真假奶粉的近红外定性分析模型，为真假奶粉的判别提供一个方便快捷的分析方法。
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