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基于光谱技术和多分类器融合的异物蛋检测被引量：6: 2015年; 为了提高鸡蛋中的血斑和肉斑的检测准确率,给消费者提供高品质的鸡蛋,该文利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋的透射光谱,在单分类器的基础上,通过多分类器的融合对异物蛋进行检测。首先根据差异性度量选取朴素贝叶斯,Ada Boost和SVM分类器作为单分类器,然后通过特征级融合选取了5个基分类器。最后,5个基分类器以加权投票机制进行决策级融合。多分类器融合对正常蛋和异物蛋的检测准确率分别为92.86%和91.07%。试验结果表明,利用多分类器融合所建立的模型优于单一分类器的模型,提高了对异物蛋的检测准确率。; 祝志慧谢德君李婉清王巧华马美湖; 关键词：无损检测分类器光谱分析多分类器融合

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谢德君