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利用近红外光谱技术结合一类支持向量机( OC - SVM)快速监测秸秆蛋白饲料固态发酵进程.首先获取发酵物样本在10000 ～4000cm-1波数范围内的近红外漫反射光谱并对其进行主成分分析,提取前7个主成分因子作为模型的输入变量,然后运用OC - SVM算法建立判别模型.在模型建立过程中,采用交互验证的方法优化OC - SVM模型的相关参数.实验结果表明,在相同的条件下,OC - SVM模型在处理失衡训练样本的问题上明显优于SVM模型,当训练集中目标类和非目标类样本数比为1∶8时,OC - SVM模型在验证集中的正确判别率达到85％. 相似文献
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