領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
建立基于連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）-多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）-受試者特性（receiver operating characteristic，ROC）分析雞胴體表面稀釋污染物識(shí)別方法。首先采用高光譜成像系統(tǒng)獲取了20?個(gè)涂有稀釋污染物的雞胴體圖像，再利用SPA從1?232?個(gè)波長(zhǎng)中提取出10?個(gè)特征波長(zhǎng)，然后通過(guò)MLR方法構(gòu)建識(shí)別函數(shù)和特征波長(zhǎng)光譜值之間的回歸模型，最后通過(guò)ROC分析方法，確定出能夠獲得高真陽(yáng)性率（true positive rate，TPR）和低假陽(yáng)性率（false positive rate，F(xiàn)PR）的最佳分類閾值，并據(jù)此對(duì)雞胴體表面稀釋后的污染物進(jìn)行檢測(cè)。結(jié)果顯示，利用SPA-MLR-ROC分類器檢測(cè)20?個(gè)污染雞胴體樣本，檢出污染區(qū)域的TPR達(dá)到98.08%，F(xiàn)PR僅為0.39%，高于波段比算法以及雙波段算法檢測(cè)相同樣本的準(zhǔn)確率，可見(jiàn)，SPA-MLR-ROC分類器方法檢測(cè)雞胴體表面稀釋污染物獲得了較好的效果，但由于樣本數(shù)量有限，還需要具有較大樣本量的研究來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證此方法檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性。
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