科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为实现对不同储存年限的陈化小麦进行快速、客观的评价分析,提出基于小波包变换(WPT)、改进鱼群算法(IAF)和极限学习机的小麦储存年限电子舌检测模型(WPT-IAF-ELM)。针对电子舌输出信号复杂、数据量大的特点,采用小波包变换对原始数据进行特征值提取,以降低数据维度,缩减数据规模。在此基础上,采用改进鱼群算法优化极限学习机参数,建立小麦储存年限检测分析模型。应用该模型对5个储存年限的陈化小麦进行定性分析,结果表明:该模型具有较好的分类效果,与分别用遗传算法和粒子群优化ELM算法相比,WPT-IAF-ELM的分类效果更优,其训练集正确率、测试集正确率、总体分类精度和Kappa系数分别为96%、92%、95%和0. 91,表明提出的组合模型具有较好的分类效果。
- 单位
