基于支持向量机的食品中有害物质含量检测研究

在现代社会对食品安全日益重视的背景下,食品中有害物质的准确检测显得尤为重要。本文聚焦于支持向量机(SVM)算法在食品中有害物质含量检测中的有效性及应用。通过收集并分析多类食品样本数据,构建了优化后的SVM模型,该模型在参数和核函数的选择上进行了精细化调整,最大程度提升了预测准确性和泛化能力。试验结果显示,优化后的SVM模型在多项关键评估指标上均表现卓越,显著超越其他比较算法,从而确立了SVM在食品中有害物质含量检测领域的领先地位。