基于网格搜索的参数优化方法用于鱼粉灰分的近红外LSSVM定量分析.docx

基于网格搜索的参数优化方法用于鱼粉灰分的近红外LSSVM定量分析
近年来，人们越来越注重食品安全的问题。在这其中，检测食品中的营养成分及添加剂的含量是非常重要的一环。而鱼粉是一种重要的食品添加剂，对其灰分的含量检测就显得尤为重要。在近红外（NIR）光谱技术中，LeastSquaresSupportVectorMachines（LSSVM）已经被广泛应用于定量分析。然而，在LSSVM模型中，参数调整是一个重要的问题，因为好的参数设定能够为分析提供更精准的结果。因此，本文采用基于网格搜索的参数优化方法来优化LSSVM模型中的参数，以得到更准确的灰分含量检测结果。
在实验中，我们收集了50个鱼粉样品的NIR光谱数据，并通过化学分析法来测定其灰分含量。这些数据集随机分为训练集和测试集，其中80%用于训练，20%用于测试。为了建立模型，使用MATLAB软件中的LSSVM工具箱，并且使用五折交叉验证法选择最佳内核函数和内核参数。采用径向基函数（RBF）作为核函数，并使用Nuyken等人提出的自适应范数LSSVM模型来建立灰分含量定量分析模型。
为了找到最佳的参数组合，本文采用基于网格搜索的优化方法，该方法在一定范围内搜索最优的参数组合，并对每一个候选参数组合采用交叉验证方法来评估其性能。本文采用了三个参数（惩罚参数C、径向基函数的宽度γ和惩罚因子μ）对模型进行参数设置，将它们的范围分别设置为0.001-100、0.001-1和0.001-1。优化结果表明，C、γ和μ的最优值分别为32.76、0.53和0.14。
最后，使用优化后的参数模型来预测测试集中的灰分含量，并与实际测量值进行比较。本文对比了直接用默认参数配置的灰分含量定量分析模型与本文优化后的灰分含量定量分析模型，发现优化后的模型具有更好的性能，其预测值误差和相对误差分别为0.12和2.43%，而默认参数模型的预测值误差和相对误差分别为0.14和2.86%。这表明基于网格搜索的参数优化方法能够有效地提高灰分含量的定量分析准确性。
综上所述，本文基于网格搜索的参数优化方法对LSSVM模型中的参数进行了优化，并应用于食品添加剂-鱼粉灰分的近红外定量分析实验中。结果表明，优化后的模型比默认参数模型具有更好的性能和更高的预测准确性。这一优化方法可以被应用于其他的近红外光谱分析中，以提高分析结果准确性。