[发明专利]基于GC-MS技术结合PSO-SVM算法的植物油分类方法在审
| 申请号： | 201410797245.1 | 申请日： | 2014-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN105758981A | 公开（公告）日： | 2016-07-13 |
| 发明（设计）人： | 齐贯清 | 申请（专利权）人： | 天津滨海无瑕农业生态设施有限公司 |
| 主分类号： | G01N30/88 | 分类号： | G01N30/88;G01N30/06;G01N30/86 |
| 代理公司： | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人： | 杨慧玲 |
| 地址： | 300301 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于气GC-MS技术结合PSO-SVM算法的植物油分类方法。利用GC-MS技术得到六种不同种类植物油脂中脂肪酸的定性和定量结果，建立了植物油的脂肪酸指纹图谱库。采用基于PSO最优参数的SVM分类算法对样本进行分类，建立PSO-SVM模型。将数据代入PSO-SVM模型，根据计算结果判断样品的类别，本分类方法前处理操作简单，灵敏度高，准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gc ms 技术 结合 pso svm 算法 植物油 分类 方法 | ||
【主权项】：
基于GC‑MS技术结合PSO‑SVM算法的植物油分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1)收集不同产地、不同种类的植物油样品；2)脂肪酸甲酯化处理与GC‑MS技术分析：对植物油样品进行甲酯化处理，通过GC‑MS技术采集植物油的脂肪酸指纹图谱；3)PSO优化的SVM模型区分植物油的种类：将收集的植物油样本被随机分成三个数据集，即校正集、验证集与预测集，每个数据集都包含不同种类的植物油样本，校正集和验证集用于构建PSO优化的SVM模型，预测集用于证明分类模型的性能。
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