《表4 不同特征波长提取方法下SVM和RF模型对纯油菜籽油和掺伪油茶籽油的识别结果》

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《基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测》

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以不同方法所提取的特征波长作为建模输入变量时，所建立的SVM模型对校正集和测试集的纯油茶籽油和掺伪油茶籽油的判别结果见表4。由表4可以看出，基于SPA、UVE和CARS所提取的特征波长建立的SVM模型（SPA-SVM、UVE-SVM和CARS-SVM）对测试集的识别准确率分别为96.03%、96.69%和96.69%，均高于基于全光谱建立的SVM模型（FS-SVM）对测试集94.70%的识别准确率。在灵敏度方面，SPA-SVM的灵敏度与FS-SVM相同，均为96.77%，UVE-SVM和CARS-SVM的灵敏度最高，达到100%，说明UVE和CARS提高了SVM模型对纯油茶籽油样本的识别能力。在特异性方面，SPA-SVM、UVE-SVM和CARS-SVM的特异性均为95.83%，高于FS-SVM的94.17%，说明3种特征波长提取方法均提高了SVM模型对掺伪油茶籽油样本的识别能力。