基于SVM算法的花椒产地和品种的近红外光谱识别方法

摘要

本发明涉及花椒产地和品种的快速无损检测领域，特别是涉及一种基于SVM算法的花椒产地和品种的近红外光谱识别领域，属于花椒产地和品种的检测领域。该方法详细地说明了如何通过SVM算法建立分类模型，对花椒属性进行定性分析。首先，对已知花椒属性的样品进行相应的处理，并对NIR仪器进行相应参数的调整；其次，对已经制备好的样品，采集它的近红外光谱图，将光谱进行预处理；然后，对光谱图进行分析计算；最后，将光谱数据作为SVM算法的输入，通过粒子群算法（PSO）确立惩罚参数c和核函数参数g的最优参数组合，从而为构建最佳的分类模型提供一种方法，也最终为实现鉴别花椒产地和品种提供一种方法。