[发明专利]基于遗传优化算法的同步荧光光谱特征波长选择方法无效
| 申请号： | 201410174940.2 | 申请日： | 2014-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN104062274A | 公开（公告）日： | 2014-09-24 |
| 发明（设计）人： | 赵进辉;刘木华;袁海超 | 申请（专利权）人： | 江西农业大学 |
| 主分类号： | G01N21/64 | 分类号： | G01N21/64;G06N3/12 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人： | 薛端石 |
| 地址： | 330045 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于遗传优化算法的同步荧光光谱特征波长选择方法，包括如下步骤：（1）对同步荧光光谱进行导数预处理和去噪预处理；（2）应用遗传优化算法选择同步荧光光谱特征波长；（3）应用遗传优化算法优化支持向量回归（Supportvectorregression，SVR）模型核函数参数(c,g，p)，进而建立基于遗传优化算法的SVR预测模型。本发明提出的方法，有益于肉类及蛋类食品中抗生素残留的预测模型精度和速度的提高，提供了一种快速、方便的肉类及蛋类食品中抗生素残留检测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 优化 算法 同步 荧光 光谱 特征 波长 选择 方法 | ||
【主权项】：
一种基于遗传优化算法的同步荧光光谱特征波长选择方法，其特征在于，包括如下步骤： (1)对同步荧光光谱进行导数预处理； (2)对导数预处理后的同步荧光光谱进行去噪预处理； (3)应用遗传优化算法选择同步荧光光谱特征波长； (4)应用遗传优化算法优化支持向量回归模型的核函数参数(c，g，p)，进而建立基于遗传优化算法的支持向量回归预测模型。
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