【技术实现步骤摘要】
一种基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量检测方法
本专利技术涉及食品质检、神经网络、模型优化领域,具体涉及一种基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量检测方法。
技术介绍
面粉是我国最主要的主食之一,面粉精度直接影响了面制品的色泽和口感等,其质量的好坏直接关系到消费者的身心健康。现有的面粉质量检测因光谱信号中过多的干扰因素导致模型的准确性和稳健度下降,且模型复杂,计算量较大,面粉特征寻优灵活性较差,检测误差大,实际应用效果不理想,不能满足实际检验工作的要求,影响企业经济效益和消费者的身心健康。
技术实现思路
为解决上述问题,本专利技术的目的在于提供一种具有较好的鲁棒性和稳健性的面粉质量检测方法,通过光谱预处理去除光谱噪声,降低模型复杂度,提高运算效率,遗传算法与模拟退火算法相结合,增强模型的全局和局部寻优能力,利用径向基神经网络提高面粉质量检测的准确度,实现无损检测。本专利技术解决其问题所采用的技术方案,包括以下步骤:A.通过红外光谱仪扫描面粉,获得光谱信息,对面粉光谱进行标准正态变量变换消除固体颗粒和表面散射;B.利用遗传算法全局搜索最优的光谱信号特征,并用模拟退火算法寻找遗传算法中的最优个体,实现全局搜索与局部搜索相结合;C.对特征矢量进行预处理,通过径向基神经网络构造分类器,对处理后的特征矢量进行分类,完成面粉质量检测。本专利技术的有益效果是:在面粉质量检测越来越重要的情况下,本专利技术具有较好的鲁棒性和稳健性,通过光谱预处理去除光谱噪声,降低模型复杂度,提高运算效率,遗传算法与模拟退火算法相结合,增强模型的全局和局部寻优能力,利用径向基神经网络提高面粉质量 ...
【技术保护点】
1.一种基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量检测方法,其特征在于:遗传算法与模拟退火算法相结合,增强模型的全局和局部寻优能力,所述方法包括以下步骤:A.通过红外光谱仪扫描面粉,获得光谱信息,对面粉光谱进行标准正态变量变换消除固体颗粒和表面散射;B.利用遗传算法全局搜索最优的光谱信号特征,并用模拟退火算法寻找遗传算法中的最优个体,实现全局搜索与局部搜索相结合;C.对特征矢量进行预处理,通过径向基神经网络构造分类器,对处理后的特征矢量进行分类,完成面粉质量检测。
【技术特征摘要】
1.一种基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量检测方法,其特征在于:遗传算法与模拟退火算法相结合,增强模型的全局和局部寻优能力,所述方法包括以下步骤:A.通过红外光谱仪扫描面粉,获得光谱信息,对面粉光谱进行标准正态变量变换消除固体颗粒和表面散射;B.利用遗传算法全局搜索最优的光谱信号特征,并用模拟退火算法寻找遗传算法中的最优个体,实现全局搜索与局部搜索相结合;C.对特征矢量进行预处理,通过径向基神经网络构造分类器,对处理后的特征矢量进行分类,完成面粉质量检测。2.根据权利要求1所述的基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量检测方法,其特征在于:所述步骤A包括:(1)利用红外光谱仪通过漫反射的方式扫描面粉,获取其光谱信息Xi(i=1,2,…,n),n是面粉样品数量,对面粉光谱Xi进行标准正态变量变换消除固体颗粒并校正因表面散射而引起的光谱差异:其中,面粉样品光谱的平均值,j=1,2,…,m是光谱波长点数;(2)对光谱信号进行小波变换:WTX=fX*w(X)其中,fX是光谱信号函数值,w(X)是小波基函数,得到一系列小波系数:Wg(X)=Wf(X)+Wε(X)其中,Wg(X)为含有噪声的小波系数,Wf(X)为不含噪声的小波系数,Wε(X)为噪声的小波系数,设立阈值θ,对小波系数进行阈值处理,去除小于阈值的小波系数,从而得到处理后的小波系数,进行小波逆变换,重构信号:其中,W为处理后的小波系数,k是变换系数,从而得到去噪后的面粉光谱信号。3.根据权利要求2所述的基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量检测方法,其特征在于:(1)以面粉光谱信号的均方根误差作为目标函数:其中,Xi是变量,即最优光谱信号值,将变量进行实数编码,染色体代表光谱信号,基因表示波长,在解空间随机生成,整个遗传空间为问题空间,染色体空间为解空间;随机选取光谱信号值为初始值,确定种群大小N,形成初始种群,构造染色体Vi(i=1,2,…,N)的适应度函数:其中,δ是惩罚因子;(2)对种群进行遗传操作,随机选取个体两两交叉,并以...
【专利技术属性】
技术研发人员:尹家军,
申请(专利权)人:龙口味美思环保科技有限公司,
类型:发明
国别省市:山东,37
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