基于SVM的糧食霉變預(yù)測分類方法研究

摘要： 霉變是導(dǎo)致糧食儲藏過程中數(shù)量減少、質(zhì)量降低的重要因素,若能早期預(yù)測糧食是否會發(fā)生霉變,提前采取處置措施,對保障糧食儲藏安全,降低糧食損失具有重要的意義。
本研究采用支持向量機(jī)算法,并通過網(wǎng)格搜索優(yōu)化參數(shù),分別建立了稻谷和小麥霉變的預(yù)測分類模型,以判定在給定水分、溫度和儲藏時間的條件下是否會發(fā)生霉變。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示,稻谷平均準(zhǔn)確率可達(dá)96%以上,小麥平均準(zhǔn)確率可達(dá)92%以上。