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基于SFLA和LSSVM的芹菜总黄酮含量的预测模型
引用本文:曾燕,成新文,王晓,陈欲云. 基于SFLA和LSSVM的芹菜总黄酮含量的预测模型[J]. 湖北农业科学, 2015, 54(6)
作者姓名:曾燕  成新文  王晓  陈欲云
作者单位:1. 四川理工学院计算机学院,四川自贡,643000
2. 四川理工学院化学与制药工程学院,四川自贡,643000
摘    要:利用混合蛙跳算法(SFLA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,建立了一种基于混合蛙跳算法和最小二乘支持向量机的芹菜总黄酮提取预测模型。仿真结果表明,该预测模型提高了预测精度,性能更加稳定,为芹菜总黄酮提取的在线预估和优化控制提供了可靠的技术参考。

关 键 词:芹菜  混合蛙跳算法  最小二乘支持向量机  总黄酮  预测

Predicting Content of Total Flavonoids in Celery Based on SFLA and LSSVM
ZENG Yan,CHENG Xin-wen,WANG Xiao,CHEN Yu-yun. Predicting Content of Total Flavonoids in Celery Based on SFLA and LSSVM[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2015, 54(6)
Authors:ZENG Yan  CHENG Xin-wen  WANG Xiao  CHEN Yu-yun
Abstract:
Keywords:celery  artificial bee colony algorithm  least squares support vector machines  total flavonoids  prediction
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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