【摘 要】
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三文鱼的肉质是评价其品质优劣的重要指标，如果能精确地分辨出其肉质特色，可大大缩减判别时间，增加养殖成功率。本文采用近红外光谱技术和稀疏表示，分析三文鱼的肉质特色，并对其进
【机 构】
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太原科技大学电子信息工程学院,浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院
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三文鱼的肉质是评价其品质优劣的重要指标，如果能精确地分辨出其肉质特色，可大大缩减判别时间，增加养殖成功率。本文采用近红外光谱技术和稀疏表示，分析三文鱼的肉质特色，并对其进行分类研究。以虾青素作为肉质特色的分类指标，比较主成分分析法（ PCA）和稀疏表示2种不同的光谱数据降维方法对其进行处理，在光谱数据降维的基础上，采用基于线性判别分析的分类算法（ LDA）和基于最小二乘支持向量机算法（ LS-SVM）建立分类模型。实验结果表明，稀疏表示降维处理的分类模型正确率和准确率要高于主成分分析法。因此，该算法对肉质
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