基于组合核函数的籼稻重度不宜存检测模型

为给籼稻储存品质的判定提供一种快速无损检测手段，对80份重度不宜存籼稻和80份非重度不宜存籼稻的近红外反射光谱进行了实验研究。根据训练样本非线性可分的特点，选择支持向量机方法建立定性模型。在对不同核函数的特性进行分析和研究的基础上，定义了一种新的核函数——组合核函数。该组合核函数是多项式核函数与径向基核函数的线性组合，将两者各自的特点融合在一起兼具内推和外推性能。实验结果表明，以这两种函数的线性组合作为核函数且调节因子为0.7时，所建立的模型综合性能最好。所建模型的训练集正确识别率为97.21%，测试集正确识别率为93.25%。