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基于密度最大值聚类的奶酪风味鉴别模型

             

摘要

针对传统的食品风味鉴别方法具有的局限性、食品种类比较单一,并不能覆盖所有食品类别,主成分分析方法在奶酪样本上表现效果较差,无法准确快速区分不同风味奶酪,本研究基于密度最大值聚类算法提出了一种鉴别奶酪风味的模型,该模型首先用改进的密度最大值聚类算法对风味物质进行聚类,自动获取聚类中心形成具有风味表征的特征,然后利用支持向量机算法进行分类鉴别.结果 表明,通过改进的密度最大值聚类算法得到风味物质特征后,分类器模型更加稳健,均适用于切达奶酪和马苏里拉奶酪的类别鉴定,准确率均在95%以上,高于原始特征、DBSCAN聚类特征、K-means聚类特征的分类结果.

著录项

  • 来源
    《中国乳品工业 》 |2019年第2期|10-14|共5页
  • 作者单位

    北京工商大学 计算机与信息工程学院;

    食品安全大数据技术北京市重点实验室;

    北京100048;

    北京工商大学 计算机与信息工程学院;

    食品安全大数据技术北京市重点实验室;

    北京100048;

    火箭军总医院;

    北京100088;

    北京工商大学 食品学院;

    北京市食品风味化学重点实验室;

    北京100048;

    北京工商大学 计算机与信息工程学院;

    食品安全大数据技术北京市重点实验室;

    北京100048;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 干酪 ;
  • 关键词

    聚类 ; 密度最大值聚类; SVM算法 ; 机器学习 ;

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