基于机器学习的稻米品种及掺假检测方法研究

目录

声明

摘要

1绪论

1．1背景和意义

1．2稻谷、稻米及其储藏

1．3国内外研究现状

1．3．1国外研究现状

1．3．2国内研究现状

1．4研究内容与章节安排

1．4．1研究内容

1．4．2章节安排

1．5本章小结

2分类算法

2．2基于支持向量机的分类算法

2．2．1支持向量机基本算法

2．2．2主成分分析

2．2．3支持向量机算法的改进——多分类最大间隔孪生支持向量机

2．3基于生成对抗网络(GAN)模型的分类算法

2．3．1GAN基本模型

2．3．2对GAN的改进——半监督生成对抗网络

2．4本文算法的分类性能评估指标

2．4．1二分类指标

2．4．2多分类指标

2．5本章小结

3基于太赫兹光谱的稻米分类研究

3．1太赫兹波的特性

3．2太赫兹时域光谱实验与样品

3．2．1太赫兹时域光谱实验

3．2．2太赫兹时域光谱样品

3．3数据获取

3．4稻米的太赫兹光谱

3．4．1五组含转基因成分的稻米样品的太赫兹光谱

3．4．2十种不同品系稻米(非转基因)样品的太赫兹光谱

3．5基于支持向量机的稻米转基因识别

3．5．1主成分分析

3．5．2SVM分析

3．5．3结论

3．6基于MMTSVM的10种稻米品种的分类研究

3．6．2训练MMTSVM模型

3．6．3MMTSVM和其他模型的比较

3．7本章小结

4基于拉曼光谱的稻米品种识别研究

4．1拉曼光谱

4．2实验仪器与样本

4．2．1实验仪器

4．2．2样品

4．3数据处理方法

4．4稻米样品的拉曼光谱

4．5基于支持向量机的稻米品种分类研究

4．5．1主成分分析

4．5．2SVM分析

4．5．3PCA-SVM分新

4．5．4模型性能对比分析

4．6基于MMTSVM的10种稻米品种的分类与识别研究

4．6．1MMTSVM模型的i7l瞧

4．6．2MMTSVM和其他模型的比较

4．7本章小结

5基于气相—离子迁移谱的稻米分类研究

5．2．1实验仪器

5．2．2样品

5．2．3测试条件

5．3稻米的GC-IMS指纹图谱

5．3．1人工定性分析

5．3．2SSGAN模型的训练

5．4基于改进生成对抗网络的稻米品种分类研究

5．5掺假稻米的GC-IMS检测研究

5．5．2五常稻花香掺假的深度学习识别

5．6本章小结

6实验结果的对比研究

6．1不同分类算法的实验结果对比

6．2不同光谱检测方法的实验结果研究

6．3研究结论

6．4本章小结

7总结与展望

7．1总结

7．1．2创新之处

7．2展望

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表的学术论文