基于高光谱和极限学习机的冷却羊肉表面细菌总数检测  

Measurement of total viable count on chilled mutton surface based on hyperspectral technique and extreme learning machine

作　　者：魏菁[1] 郭中华[1] 徐静[1] 

机构地区：[1]宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川750021

出　　处：《江苏农业科学》2018年第24期211-214,共4页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:61565014)

摘　　要：为实现对冷却羊肉表面细菌总数(TVC)的无损检测,采用高光谱技术结合数学建模的方法,通过高光谱成像系统采集波长范围为400～1 100 nm冷却羊肉样本的高光谱信息,并采用基于极限学习机(ELM)及其改进算法建立冷却羊肉表面细菌总数预测模型,分别实现了基本的极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)以及遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM) 3种建模方法。通过试验验证,3种建模方法中,GA-KELM模型预测效果最佳,其训练集样本和预测样本的相关系数分别为Rc=0. 983 7,Rp=0. 930 6,均方根误差为RMSEc=0. 001 6,RMSEp=0. 001 6,从而验证了该方法的有效性。

关 键 词：高光谱技术 无损检测 极限学习机 细菌总数 

分 类 号：TS251.53[轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]