基于ACO-SVM的光谱分类算法研究

作     者：于晓阳 莫家庆 吕小毅 唐军 陈程 陈晨 Yu Xiaoyang;Mo Jiaqing;Lyu Xiaoyi;Tang Jun;Chen Cheng;Chen Chen

作者机构：新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学理化测试中心新疆乌鲁木齐830046 

出 版 物：《无线互联科技》 (Wireless Internet Technology)

年 卷 期：2020年第17卷第6期

页      面：129-133页

学科分类：12[管理学] 081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 070302[理学-分析化学] 0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0817[工学-化学工程与技术] 0835[工学-软件工程] 0703[理学-化学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 

基　　金：新疆维吾尔自治区自然科学基金 项目编号:2019D01C072 

主　　题：拉曼光谱 蚁群优化算法 胡萝卜汁 特征选择 支持向量机 

摘      要：为了实现胡萝卜汁品牌的快速无损鉴别,文章以市售两种品牌的胡萝卜汁为研究对象,通过采集拉曼光谱,并结合支持向量机算法,建立了快速判断胡萝卜汁品牌的分类模型。两种品牌的胡萝卜汁光谱主要在1007 cm^-1,1157 cm^-1,1516 cm^-1这3个谱峰存在差异。先对拉曼光谱进行预处理,再选用蚁群优化算法进行特征选择,最后结合SVM构建分类模型。结果显示,相比SVM直接分类,模型ACO-SVM的最优分类准确率为96.67%,提高了2.5%;其分类时间为7.17 s,缩短了163.31 s。研究表明,基于拉曼光谱分析技术和模式识别算法构建的分类模型能够有效地鉴别胡萝卜汁品牌。