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基于机器学习算法的传统中式腊肉品类判别模型

文献类型： 中文期刊

作者： 杨博豪;孙祥祥;王振宇;张德权

作者机构：

关键词： 腊肉;电子眼;电子鼻;电子舌;机器学习

期刊名称：核农学报

ISSN： 1000-8551

年卷期： 2026 年 40 卷 03 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为探究我国5种传统中式腊肉品类判别模型构建，创新传统中式腊肉品类鉴别技术路径，本研究采用电子感官分析技术，对我国重庆、湖北、四川、湖南、贵州5个腊肉主产省（市）的腊肉色泽、风味品质进行鉴别，利用粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）及随机森林（RF）模型，将电子眼、电子鼻检测的响应信号进行数据融合，建立腊肉分类识别模型并绘制电子感官图谱。结果表明，PSO-SVM模型识别腊肉品类的性能优于PSO-RF模型，对比基于单一色度值的两种模型的分类准确率，融合电子鼻的感官信号使两种模型的分类准确率分别增加12.50和18.25个百分点，且基于融合信号的随机森林模型分类性能均优于基于独立的电子感官信号，表明电子感官信号的融合可更加全面地表征腊肉的整体感官特征轮廓。通过主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和聚类分析（HCA），可直观、有效地划分我国5个省（市）的腊肉。其中，电子鼻传感器W6S、W3S、W5C，电子舌传感器CPS、SCS可作为判别我国5种传统腊肉类别的差异传感器。此外，本研究还利用粒子群优化反向传播神经网络（BPNN）模型针对融合电子感官信号进行分类识别，准确率为97.50%。本研究可为我国5省（市）传统中式腊肉品类判别提供科学参考。

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