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—— 中国食品杂志社
利用LCR测试仪在1～1 000 kHz的频率范围内，选取55 个频率点，测定灵武长枣、冬枣和团枣的介电损耗因子?”频谱和相对介电常数?’频谱，通过主成分分析（principal component analysis，PCA）法和遗传算（geneticalgorithm，GA）法提取介电频谱的有效信息，并选取偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminantanalysis，PLS-DA）、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）和支持向量机（support vector machine，SVM）3 种方法进行枣果品种的鉴别模型研究。结果表明，频率和品种对枣果的介电参数均有显著性影响；用PCA与GA方法提取频谱有效信息的建模效果要优于原始频谱的建模效果；SVM法的建模效果要优于PLS-DA与LDA法的建模效果；以介电损耗因子?”建立的PCA-SVM模型优于介电常数?’的GA-SVM模型，其预测集的鉴别准确率为100%。因此，基于介电损耗因子?”频谱的PCA-SVM模型为枣果品种鉴别的最优模型。
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