文档名：基于LDA降维方法的腹泻性贝类毒素检测研究
摘要：提出应用近红外(NIR)技术结合线性判别分析(LDA)方法和机器学习算法,对被腹泻性毒素污染贝类进行快速无损检测的新方法.首先,采集贻贝样本NIR光谱;然后,采用LDA对NIR光谱数据降维;最后,分别应用K近邻(KNN)、随机森林(RF)、极端梯度提升和逻辑回归(LR)4种算法实现腹泻性毒素污染贻贝分类检测.被腹泻性毒素污染的贻贝和健康贻贝的混合近红外光谱数据集经LDA降维后,使用4种分类器进行检测,准确率均达到100.00％.
作者：熊建芳 刘瑶 乔付 刘忠艳 姜微 卢利琼 Author：XIONGJianfang LIUYao QIAOFu LIUZhongyan JIANGWei LULiqiong
作者单位：岭南师范学院计算机与智能教育学院,广东湛江524048岭南师范学院电子与电气工程学院,广东湛江524048
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(5)
分类号：TP39
关键词：腹泻性贝类毒素 贻贝 近红外光谱 线性判别分析
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：国家自然科学基金，广东省自然科学基金面上资助项目，广东省教育厅普通高校特色创新项目，广东省教育科学规划项目，岭南师范学院科研创新团队基金资助项目，岭南师范学院红树林研究院开放项目，广东省湛江市科技发展专项资金竞争性分配项目基于LDA降维方法的腹泻性贝类毒素检测研究[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(5)熊建芳 刘瑶 乔付 刘忠艳 姜微 卢利琼提出应用近红外(NIR)技术结合线性判别分析(LDA)方法和机器学习算法,对被腹泻性毒素污染贝类进行快速无损检测的新方法.首先,采集贻贝样本NIR光谱;然后,采用LDA对NIR光谱数据降维;最后,分别应用K近邻(KNN)、随机森林(RF)...参考文献和引证文献
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