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资源说明：用遗传算法( Genetic Algorithm，GA) 搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光
谱区间及波长，并建立了支持向量机( Support Vector Machines，SVM) 定性分析模型。实验供试农药为灭多威、
氰戊菊酯和氧乐果3 种。通过GA 来搜寻整个波段范围( 460 ～ 1 800 nm) ，将得到的9 个最佳特征光谱区间所
包含的波长( 共318 个) 作为SVM 建模的输入变量，对识别被3 种农药污染脐橙的准确率为100 。并继续应
用GA 优化，得到71 个特征波长，此时建立的SVM 模型的识别准确率为99． 57 。虽然识别的准确率有所下降，但是模型的复杂程度得到了很大的优化，其输入变量减少到71 个。实验结果表明利用可见/近红外光谱技
术结合SVM 方法可以有效识别被不同农药污染的脐橙。
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