基于支持向量机原料乳细菌总数分类检测研究

基于抽样技术研制了获取原料乳载玻片,建立了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类技术的原料乳细菌总数分类检测系统,其中采用"一对一"及打分策略解决多类别的SVM分类问题,同时通过实验获取了合理的核函数及相关参数,使用测试集进行验证,结果表明,基于SVM算法的原料乳细菌总数分类检测系统分类的准确率可以高达96.42%。最后经过现场试验,结果表明该检测系统的一致性非常好,而且这种检测方法经济、操作简单,12分钟即可给出检测结果,比传统平皿菌落计数法(48h)有很大提高,能达到对原料乳按照细菌在线检测分级的目的,完全符合现代化乳品加工业的要求。