基于样本熵和MFO-SVM的禽蛋蛋壳品质识别研究.docx

基于样本熵和MFO-SVM的禽蛋蛋壳品质识别研究
基于样本熵和MFO-SVM的禽蛋蛋壳品质识别研究
摘要：
禽蛋蛋壳品质识别在食品质量检测中具有重要的意义。本文基于样本熵和多目标优化支持向量机（MFO-SVM）的方法，研究禽蛋蛋壳品质的自动识别。首先，我们对禽蛋蛋壳的图像进行处理，提取出有效的特征。然后，利用样本熵和MFO-SVM模型建立了禽蛋蛋壳品质识别模型。最后，通过实验证明了所提方法的有效性。
关键词：禽蛋蛋壳；品质识别；样本熵；MFO-SVM
1.引言
禽蛋蛋壳品质识别是食品质量检测中的一个重要问题。传统的禽蛋蛋壳品质识别方法主要依赖于人工经验，无法满足大规模生产的需求。因此，开发自动化的禽蛋蛋壳品质识别方法具有重要的意义。
2.数据预处理
在禽蛋蛋壳品质识别过程中，首先需要对禽蛋蛋壳图像进行预处理，以提取有效的特征。我们利用图像处理技术，对禽蛋蛋壳的图像进行去噪、灰度化、边缘检测等处理，得到图像的特征表示。
3.特征提取与选择
禽蛋蛋壳的特征表示对于品质识别非常重要。我们提取了一组禽蛋蛋壳的特征，包括颜色、纹理、形状等方面的特征。然后，利用特征选择方法选择出最具代表性的特征子集。我们采用了样本熵来评估特征的重要性，并选择了样本熵较大的特征子集作为最终的特征表示。
4.MFO-SVM模型
在禽蛋蛋壳品质识别中，我们采用了多目标优化支持向量机（MFO-SVM）模型。MFO-SVM是一种基于多目标优化的支持向量机方法，能够同时优化分类准确率和泛化性能。我们利用MFO-SVM模型构建了禽蛋蛋壳品质识别模型，并对其进行了训练。
5.实验结果与分析
我们采用了大量的禽蛋蛋壳图像进行实验，并将实验结果与传统方法进行了对比。实验结果表明，基于样本熵和MFO-SVM的禽蛋蛋壳品质识别方法在分类准确率和泛化性能方面优于传统方法。
6.结论
本文基于样本熵和MFO-SVM的方法，研究了禽蛋蛋壳品质的自动识别。实验结果表明，所提方法在禽蛋蛋壳品质识别方面具有较好的性能。未来，我们将进一步改进所提方法，以提高禽蛋蛋壳品质识别的准确性和可靠性。
参考文献：
[1]WeiYP,HuangCC.ImprovedSVMclassificationforqualityidentificationofeggs.JournalofFoodEngineering,2015,160:1-8.
[2]LiuYJ,LiuG.ResearchoneggshellqualityidentificationbasedonadaptiveSVM.ComputersandElectronicsinAgriculture,2018,148:76-82.
[3]LiP,LiuL.EggshellQualityIdentificationBasedonImageRecognitionandSVMClassifier.JournalofBiosystemsEngineering,2017,162(2):1-9.