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—— 中国食品杂志社
生理成熟度是判定牛肉质量等级的重要指标，本实验建立一种通过改进的网格搜索（improved grid search，IGS）算法优化支持向量机（support vector machine，SVM）参数的模型，以实现牛肉的生理成熟度的预测。收集18、36、54、72 月龄的牛肉样本各25 个，共计100 个。利用机器视觉，采集样本的显微图像，经过图像处理后，提取不同生理成熟度牛肉的肌纤维特征参数，用统计学方法分析牛肉生理成熟度和肌纤维特征参数之间的相关性，并以肌纤维特征参数作为输入，利用76 个训练集样本，建立牛肉生理成熟度的SVM预测模型。为优化所建立的SVM模型，提出一种IGS算法，用其对SVM模型的约束参数C以及核函数参数g进行优化，结合留一交叉验证法得到最优的（C，g）参数组合，并将最佳参数代入分类器，得到优化的牛肉生理成熟度预测模型。用24 个测试集的独立样本检测模型的适用性并估测性能，结果表明：利用该模型对牛肉生理成熟度预测的准确率可达到91.67%；与传统网格搜索算法相比，IGS算法使得模型在训练时间上缩短了1 755.41 s。这表明所建立的模型具有较好的预测效果，也说明根据牛肉肌纤维的特征参数结合机器视觉及图像分析技术，对牛肉生理成熟度进行自动判定的方法是可行的。
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