基于支持向量机的食品中有害物质含量检测研究  

作　　者：元成伟[1] 赵纪国[1] 

机构地区：[1]新乡职业技术学院旅游学院,河南新乡453003

出　　处：《中国食品工业》2024年第14期135-137,共3页China Food Industry

摘　　要：在现代社会对食品安全日益重视的背景下,食品中有害物质的准确检测显得尤为重要。本文聚焦于支持向量机(SVM)算法在食品中有害物质含量检测中的有效性及应用。通过收集并分析多类食品样本数据,构建了优化后的SVM模型,该模型在参数和核函数的选择上进行了精细化调整,最大程度提升了预测准确性和泛化能力。试验结果显示,优化后的SVM模型在多项关键评估指标上均表现卓越,显著超越其他比较算法,从而确立了SVM在食品中有害物质含量检测领域的领先地位。

关 键 词：支持向量机 食品安全 有害物质含量检测 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TS207.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TS201.6[轻工技术与工程—食品科学]