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王开义 (王开义.) | 徐红敏 (徐红敏.) | 赵春江 (赵春江.) | 喻钢 (喻钢.)

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摘要:

该文介绍了一种基于支持向量机模型解决鲜切生菜加工HACCP(hazard analysis and critical control point)关键控制点智能发现的方法.在通用支持向量机模型进行鲜切生菜加工关键控制点的发现试验中,依靠人工经验选取支持向量机(support vector machine,SVM)核函数参数,识别关键控制点准确率波动较大.该文利用遗传算法优化支持向量机核函数参数的选取,构建了一种基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,应用该模型在鲜切生菜生产关键控制点的发现试验中获得了87.5%的识别率,比传统方法稳定性更高.该方法对其他HACCP关键控制点的智能发现具有很好的借鉴意义.

关键词:

HACCP 鲜切生菜 优化 支持向量机 遗传算法

作者机构:

  • [ 1 ] [王开义]北京工业大学
  • [ 2 ] [徐红敏]北京石油化工学院
  • [ 3 ] [赵春江]国家农业信息化工程技术研究中心
  • [ 4 ] [喻钢]国家农业信息化工程技术研究中心

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来源 :

农业工程学报

ISSN: 1002-6819

年份: 2009

期: 11

卷: 25

页码: 219-221

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