【摘 要】
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本研究收集了4个国家共166组大豆样本,采用X射线荧光光谱技术测定大豆样本中多元素含量,使用箱型图校正法,剔除4组异常样本.对样本数据集进行主成分分析,结果表明,前5个主成分的累积方差贡献率达到99.67％.前5个主成分为输入向量,4个产地作为目标向量,采用支持向量机(SVM)、RUSBoosted树(RUSBoosted Trees)与人工神经网络法(ANN)建立产地鉴别模型.人工神经网络建模鉴别效果最好,整体鉴别准确率可达95.8％,其中阿根廷、巴西和乌拉圭鉴别准确率均为100％,美国鉴别准确率为85
【机 构】
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本研究收集了4个国家共166组大豆样本,采用X射线荧光光谱技术测定大豆样本中多元素含量,使用箱型图校正法,剔除4组异常样本.对样本数据集进行主成分分析,结果表明,前5个主成分的累积方差贡献率达到99.67％.前5个主成分为输入向量,4个产地作为目标向量,采用支持向量机(SVM)、RUSBoosted树(RUSBoosted Trees)与人工神经网络法(ANN)建立产地鉴别模型.人工神经网络建模鉴别效果最好,整体鉴别准确率可达95.8％,其中阿根廷、巴西和乌拉圭鉴别准确率均为100％,美国鉴别准确率为85.7％.
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