基于PCA和PSO-SVM算法的鸡精调味料风味质量模型研究

目的:提出一种基于主成分分析和粒子群优化——支持向量机算法的鸡精调味料风味质量模型。方法:以6种鸡精调味料风味感官数据为研究对象,对鸡精调味料的风味成分进行主成分分析,降低数据维数;利用粒子群优化算法获取支持向量机的最佳参数,并用支持向量机完成对鸡精调味料风味数据的训练和分类。结果:本文提出的模型与其他传统模型相比,具有较高的准确度,且实用价值高。