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—— 中国食品杂志社
研究提出基于支持向量机（support vector machine，SVM）算法结合红外衰减全反射光谱对不同种类的面粉进行快速分类。实验随机采集富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉4 种共139 份常见面粉红外衰减全反射光谱，运用马氏距离筛选异常样本，并建立SVM模型对待测样本进行预测。实验采用二叉树SVM模型识别面粉种类，并通过网格法优化核函数参数，结果显示：富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉的识别准确率分别为100%、100%、75%和85.71%，模型平均识别准确率为90.177 5%。结果表明，利用红外光谱结合SVM算法快速识别面粉种类是准确可行的。
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