基于隨機(jī)蛙跳和支持向量機(jī)的牛乳收購(gòu)分級(jí)模型構(gòu)建

肖仕杰 王巧華 李春芳 趙利梅 劉鑫雅 盧士宇 張淑君

摘要：蛋白質(zhì)、脂肪含量和體細(xì)胞數(shù)量作為牛乳收購(gòu)中的重要參考指標(biāo)，決定了牛乳的品質(zhì)和價(jià)格。為批量準(zhǔn)確地對(duì)牛乳品質(zhì)進(jìn)行分級(jí)，提高乳企的生產(chǎn)效率，本研究以3216份荷斯坦牛牛乳樣本為研究對(duì)象，應(yīng)用中紅外光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)收購(gòu)過(guò)程中4種不同品質(zhì)牛乳的檢測(cè)分級(jí)。利用一階導(dǎo)數(shù)和一階差分對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，并結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling ，CARS）和隨機(jī)蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm ，SFLA）篩選出能代表不同牛乳的有效特征變量，建立支持向量機(jī)（Support Vector Machine ，SVM）模型。其中，利用網(wǎng)格搜索法（Grid Search ，GS）、遺傳算法（Genetic Algo? rithm，GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization ，PSO）對(duì) SVM 模型的關(guān)鍵參數(shù)——懲罰參數(shù) c 和核函數(shù)參數(shù)g 進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明，SFLA 算法總體上優(yōu)于CARS 算法，PSO 優(yōu)化SVM 模型的效果最佳。一階差分預(yù)處理后，利用 SFLA 算法篩選特征變量建立的PSO-SVM 模型，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率、測(cè)試集準(zhǔn)確率和曲線下面積（Area Under Curve ，AUC）分別為97.8%、95.6%和0.96489。該模型具有較高的準(zhǔn)確率，在牛乳產(chǎn)業(yè)中具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：中紅外光譜;牛乳;收購(gòu)分級(jí);隨機(jī)蛙跳;支持向量機(jī)

中圖分類號(hào)： S37;O657.33文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：202107-SA003

引用格式：肖仕杰， 王巧華， 李春芳， 趙利梅， 劉鑫雅， 盧士宇， 張淑君. 基于隨機(jī)蛙跳和支持向量機(jī)的牛乳收購(gòu)分級(jí)模型構(gòu)建[J].智慧農(nóng)業(yè)（中英文）， 2021， 3（4）：77-85.

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1? 引言

蛋白質(zhì)和脂肪是牛乳的重要營(yíng)養(yǎng)組成成分，是決定牛乳品質(zhì)和價(jià)格的關(guān)鍵因素。乳脂和乳蛋白含量一直作為牛乳的收購(gòu)參考指標(biāo)[1]。此外，SCC不高于20萬(wàn)個(gè)時(shí)，奶牛身體為健康狀態(tài)[4];當(dāng)超過(guò)此界限，SCC數(shù)量遞增的同時(shí)，牛乳的品質(zhì)以及奶牛的產(chǎn)奶量均會(huì)下降;1 mL 牛乳中 SCC 高于50萬(wàn)個(gè)時(shí)，奶牛有很大機(jī)率感染亞臨床乳房炎（乳腺炎），牛乳品質(zhì)進(jìn)一步降低[2];若 1 mL 牛乳中 SCC高于100萬(wàn)個(gè)，奶牛很有可能患有臨床乳房炎[5]。

近年來(lái)，中紅外光譜（Mid-infrared Spectroscopy ，MIRS）被廣泛用于牛乳中各成分的無(wú)損檢測(cè)[6-9]，因此MIRS技術(shù)為牛乳收購(gòu)中鑒別不同等級(jí)牛乳提供了一種有效手段。然而，MIRS 的波長(zhǎng)范圍廣，在包含豐富有效信息的同時(shí)，也包含很多冗余信息和背景噪聲，對(duì)模型造成干擾。因此，分析并揭示中紅外光譜的響應(yīng)規(guī)律，篩選出最能代表不同等級(jí)牛乳的差異波段，對(duì)簡(jiǎn)化 MIRS 模型、提高模型精度和效率具有重要意義。

篩選變量的方法可分為三大類：變量?jī)?yōu)化選擇法、變量區(qū)間選擇法以及變量信息選擇法。變量?jī)?yōu)化選擇法通過(guò)創(chuàng)造一個(gè)合適的目標(biāo)函數(shù)以尋找最優(yōu)變量組合，主要包括遺傳算法（Genetic? Algorithm ， GA）[10]、粒子群算法（Particle? Swarm Optimization ，PSO）[11]、模擬退火算法（Simulated Annealing Algorithm ，SAA）[12， 13]等。變量區(qū)間選擇法通過(guò)篩選多個(gè)光譜區(qū)間作為有效變量區(qū)間組合，區(qū)間數(shù)目的選擇直接影響模型的結(jié)果，包括間隔偏最小二乘法（Interval Partial? Least Squares ，iPLS）[14]、前向間隔偏最小二乘法（Forward Interval PLS ，F(xiàn)iPLS）[15]、后向間隔偏最小二乘法（Backward Interval PLS ，BiPLS）[16]和移動(dòng)窗口最小二乘法（Moving Window Partial? Least Squares ，MWPLS）[17， 18]。變量信息選擇法將信息變量作為描述變量在模型中所起作用大小的指示變量，其中競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（Competitive? Adaptive?? Reweighted?? Sampling， CARS）[19]、無(wú)信息變量消除法（Elimination of? Uninformative Variables ，UVE）[20]和連續(xù)投影法（Successive Projections Algorithm ，SPA）[19]是較為流行的幾種算法。另外，一些新型的組合優(yōu)化算法如隨機(jī)蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Al‐gorithm，SFLA）[21，22]被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程。此外，主成分分析（Principal Component Analy‐sis ，PCA）等算法也用于壓縮數(shù)據(jù)，但一般不用來(lái)做直接的特征提取而是用來(lái)做特征矩陣的降維[23]。與 CARS 、SFLA算法等直接篩選代表性變量相比，主成分各個(gè)特征維度的含義具有一定的模糊性，不如原始樣本特征的解釋性強(qiáng)。

本研究以河北地區(qū)9個(gè)牧場(chǎng)的牛乳為研究對(duì)象，分析牛乳收購(gòu)中不同等級(jí)牛乳的光譜特征，利用 CARS算法和 SFLA算法篩選特征變量，建立 SVM模型，為MIRS技術(shù)在牛乳收購(gòu)過(guò)程中提供支持。

2? 材料與方法

2.1 試驗(yàn)材料

研究采用的3216份牛乳樣本均來(lái)源于河北省9個(gè)牧場(chǎng)的荷斯坦牛。奶牛飼養(yǎng)于平均環(huán)境溫度為10～29℃ 、相對(duì)濕度為45%～78%的可連續(xù)取水的牛棚。2019年 11月～2020年 10月（不包括2月）期間，從晨乳中收集樣本。每個(gè)月采集一次樣本，當(dāng)天上午5：30開(kāi)始采集，上午采完。使用全自動(dòng)轉(zhuǎn)盤(pán)擠奶設(shè)備逐頭精確采集每頭奶牛40 mL 的牛乳，然后將牛乳放入從奶牛群體改良（Dairy Herd Improvement ，DHI）檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室獲得的全新特定采樣瓶中，并依次編號(hào)。共采集3216份牛乳樣本。為防止牛乳變質(zhì)，在每個(gè)采樣瓶中加入了專用防腐劑布羅波爾3.2～3.4μL 后，立即放入冰箱保存（4℃），并于第二天進(jìn)行光譜采集。

2.2 試驗(yàn)方法

2.2.1?? 光譜采集、乳成分及SCC檢測(cè)設(shè)備：乳成分分析儀MilkoScanTM FT+（傅

里葉變換中紅外光譜儀 FTIR），體細(xì)胞檢測(cè)儀FossomaticTM7。

所有牛乳均在河北省DHI檢測(cè)中心完成數(shù)據(jù)采集。具體步驟為：將電熱恒溫水浴鍋預(yù)熱至（42±0.2）℃，將牛乳分批放入，加熱15～20 min 后搖晃均勻，使用MilkoScanTM FT+采集光譜以及蛋白質(zhì)和脂肪含量測(cè)定。

此外，使用FossomaticTM7測(cè)定牛乳中的體細(xì)胞數(shù)。

2.2.2? 收購(gòu)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

T/HLJNX 001-2018《黑龍江省食品安全團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)》為黑龍江省乳制品企業(yè)牛乳收購(gòu)和質(zhì)量監(jiān)督的參考依據(jù)，以此標(biāo)準(zhǔn)為參考標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合 SCC進(jìn)行分級(jí)。分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

2.2.3? 樣本劃分

以表1 為依據(jù)對(duì)牛乳分級(jí)。所有牛乳中，特級(jí)牛乳數(shù)量為940份，一級(jí)牛乳數(shù)量為826份，二級(jí)牛乳數(shù)量為537份，低質(zhì)量牛乳數(shù)量為913 份。按照約7：3的原則利用隨機(jī)劃分 RS （Random Selection）算法將樣本集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。樣本集的劃分情況如表2所示。

2.3 數(shù)據(jù)處理

2.3.1?? 特征變量篩選

CARS算法以降低無(wú)信息變量為出發(fā)點(diǎn)，模型運(yùn)行過(guò)程中，以PLS回歸系數(shù)為衡量標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)交叉驗(yàn)證均方根誤差（Root Mean Square Error of Cross-Validation ，RMSECV）對(duì)應(yīng)的位置選擇最優(yōu)的子集代表特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)和低質(zhì)量牛乳中紅外光譜差異的特征變量組合。

SFLA算法將全局搜索性能良好的粒子群算法和局部搜索能力較強(qiáng)的元算法進(jìn)行結(jié)合，從而可以獲得強(qiáng)大的尋優(yōu)能力。

2.3.2? 基于參數(shù)尋優(yōu)的支持向量機(jī)模型

支持向量機(jī)（Support? Vector ?Machine，SVM）[24]是基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的強(qiáng)大多元技術(shù)，由Vapnik和 Burges 首次引入[25，26]。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，SVM 利用核技巧將輸入向量映射到更高維的特征空間中，然后構(gòu)造最大邊距分離超平面進(jìn)行特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)和低質(zhì)量牛乳的分類。在本研究中，使用徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）構(gòu)建模型，利用網(wǎng)格搜索法（GridSearch，GS）、GA 和 PSO 對(duì) RBF核函數(shù)的兩個(gè)重要參數(shù)懲罰參數(shù) c 和核函數(shù)參數(shù) g 進(jìn)行優(yōu)化，分別建立GS-SVM 、GA-SVM和PSO-SVM模型。

2.3.3? 模型評(píng)估

利用準(zhǔn)確率作為模型的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率與測(cè)試集準(zhǔn)確率越高且兩者越接近，表明模型的精度高，可靠性好。

準(zhǔn)確率=???????????????????? ×100%??? （ 1）

3? 結(jié)果與討論

3.1 不同牛乳的光譜分析

特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)和低質(zhì)量牛乳在MIRS范圍內(nèi)的原始吸收曲線如圖1 。可以看出，牛乳的光譜曲線嚴(yán)重重疊，由于水的干擾， 1597～1712 cm-1和 3024～3680 cm-1左右的區(qū)域信噪比低[27]，無(wú)法用于建模。不同牛乳的平均光譜曲線走向趨勢(shì)相似（圖2），表明它們的內(nèi)部化學(xué)成分基本一致，但同時(shí)它們的光譜又存在差異，表明4類牛乳的化學(xué)成分含量存在差異。其中，一級(jí)牛乳和二級(jí)牛乳的平均光譜十分接近，通過(guò)肉眼難以區(qū)分，特級(jí)和低質(zhì)量牛乳則與它們存在一定差異。根據(jù)福斯公司提供的乳成分的吸收情況可知，1754 cm-1左右的波峰主要與脂肪中 C =O鍵的伸縮振動(dòng)有關(guān)，2857 cm-1左右的波峰主要與脂肪酸鏈中的飽和 C-H 鍵的伸縮振動(dòng)有關(guān)，1470 cm-1左右的波峰主要與脂肪酸鏈中飽和C-H 鍵的彎曲振動(dòng)有關(guān)，1538 cm-1主要與N-H鍵的彎曲振動(dòng)有關(guān)。

3.2 光譜預(yù)處理和特征變量選擇

選擇925～1597 cm-1 和1712～3024 cm-1 的敏感波段組合作為全光譜，分別利用一階差分和一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理。

預(yù)處理后的全光譜信息得到增強(qiáng)，但光譜維數(shù)過(guò)多，會(huì)導(dǎo)致 SVM 模型收斂速度慢，全光譜中還存在與牛乳分級(jí)不相關(guān)的變量，直接用于建模會(huì)對(duì)模型造成干擾。使用 CARS算法、SFLA 算法分別進(jìn)一步提取有用變量，剔除無(wú)信息變量，找出能夠代表特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)和低質(zhì)量牛乳的變量組合，簡(jiǎn)化模型，提高預(yù)測(cè)精度。

3.2.1?? 采樣 CARS 算法篩選特征變量建立 SVM模型

本研究利用5折交叉驗(yàn)證，將重采樣率設(shè)置為0.8。將 CARS 的重采樣次數(shù)分別設(shè)為50、100和 200次，對(duì)比了不同重采樣次數(shù)對(duì) SVM 模型效果的影響，最終將重采樣次數(shù)定為100次。以一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)為例闡述 CARS算法進(jìn)行變量選擇的過(guò)程。圖3 （a）為被選取的特征變量數(shù)隨著重采樣運(yùn)行次數(shù)的變化曲線。由圖3 （b）可知，在100次重采樣中，當(dāng)重采樣次數(shù)為62時(shí)，對(duì)應(yīng)最小交叉驗(yàn)證均方根誤差值為0.5441，此時(shí)各變量的回歸系數(shù)位于圖3（c）中豎線位置，取得最優(yōu)變量組合。

如表3所示，利用 CARS算法對(duì)全光譜、一階導(dǎo)數(shù)光譜和一階差分光譜篩選的特征變量數(shù)分別為 30、 17和 19，依次建立 GS-SVM 、GA-SVM 和 PSO-SVM 分級(jí)模型。與全光譜數(shù)據(jù)相比，一階導(dǎo)數(shù)處理后建立的分級(jí)模型預(yù)測(cè)性能均得到提升，而一階差分處理后的分級(jí)模型預(yù)測(cè)性能均有所下降，三種模型均在一階導(dǎo)數(shù)處理后獲得最高的分級(jí)準(zhǔn)確率，GS-SVM模型的效果優(yōu)于 GA-SVM 模型和PSO-SVM 模型，其訓(xùn)練集準(zhǔn)確率為95.4%，測(cè)試集準(zhǔn)確率為94.5%。

3.2.2? 采樣 SFLA 算法篩選特征變量建立 SVM 模型

本研究中設(shè)置 SFLA 運(yùn)行次數(shù) N 為10， 000，最大潛在變量數(shù)A 為6 ，抽樣變量的初始數(shù)量 Q 為2。利用概率的大小作為變量篩選的評(píng)價(jià)指標(biāo)，在圖4 中，橫坐標(biāo)代表每一維光譜變量的編號(hào)，縱坐標(biāo)代表被選擇的概率。波峰越高，表明變量被選中的可能性越大。以一階差分處理后的515 維光譜為例，將515個(gè)變量被選的概率排序，以0.1為閾值，最終得到位于圖中虛線上方的146個(gè)最優(yōu)變量組合。

如表4所示，利用 SFLA算法對(duì)全光譜、一階導(dǎo)數(shù)光譜和一階差分光譜篩選的特征變量數(shù)分別為 23、77和 146，依次建立 GS-SVM 、GA- SVM和PSO-SVM分級(jí)模型。一階導(dǎo)數(shù)和一階差分處理后的分級(jí)模型性能均得到顯著提高，三種模型在一階差分處理后獲得最高的分級(jí)準(zhǔn)確率。其中，PSO-SVM 模型的效果優(yōu)于 GS-SVM 模型和 GA-SVM 模型，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和測(cè)試集準(zhǔn)確率分別為97.8%和95.6%。

對(duì)比發(fā)現(xiàn)，未處理的全光譜結(jié)合CARS算法建立的模型測(cè)試集準(zhǔn)確率為93.8%～93.9%，預(yù)處理后的全光譜結(jié)合CARS算法建立的模型測(cè)試集準(zhǔn)確率為93.6%～94.5%（表3）。未處理的全光譜結(jié)合 SFLA算法建立的模型測(cè)試集準(zhǔn)確率為90.0%～90.8%，預(yù)處理后的全光譜結(jié)合 SFLA算法建立的模型測(cè)試集準(zhǔn)確率為 94.2%～95.6%（表4）。無(wú)論是采用一階導(dǎo)數(shù)還是一階差分預(yù)處理，與未處理的全光譜相比，SFLA算法對(duì)模型性能的提升明顯優(yōu)于CARS算法。

SFLA算法建立的3種最佳模型均優(yōu)于CARS算法建立的模型。其中，通過(guò)一階導(dǎo)數(shù)-CARS算法篩選的特征變量數(shù)僅占全光譜的3.29%，一階差分-SFLA算法篩選的特征變量數(shù)占全光譜變量數(shù)的28.29%，因此，SFLA算法篩選的有效變量更多，更具代表性，模型的預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)。

3.3 三種SVM模型對(duì)比

確定一階差分-SFLA算法建立的模型效果最優(yōu)后，對(duì)比不同的尋優(yōu)算法對(duì)SVM模型的影響。同時(shí)，通過(guò)受試者工作特征（Receiver Operating? Characteristic ，ROC）曲線和 ROC 曲線下面積（Area Under Curve ，AUC）[28]進(jìn)一步評(píng)價(jià)三種 SVM 模型。ROC 曲線可以反應(yīng)分類器在某個(gè)閾值時(shí)對(duì)樣本的識(shí)別能力，曲線越趨近坐標(biāo)軸左上方位置，曲線下方與X軸圍成的面積AUC越大，模型的性能越好。由圖5可知，GS-SVM 、GA- SVM 、PSO-SVM 模型 ROC 曲線的 AUC 分別為0.95786、 0.95935和 0.96489， PSO-SVM 優(yōu)于 GS-SVM和GA-SVM模型。

對(duì)比發(fā)現(xiàn)，通過(guò)GS得到的c值較大，g值較小，而通過(guò)GA和PSO算法得到的c值較小，g值較大。其中，c與 SVM算法對(duì)奇異點(diǎn)的重視程度有關(guān)，c值不宜過(guò)大或過(guò)小，否則會(huì)對(duì)模型精度造成影響; g與 SVM算法的收斂速度有關(guān)，g越大，支持向量越少，模型收斂越快[29]。PSO 尋優(yōu)算法建立的 SVM模型訓(xùn)練集準(zhǔn)確率、測(cè)試集準(zhǔn)確率和 AUC 值均優(yōu)于GS 和 GA算法（表5）。對(duì)比訓(xùn)練時(shí)間，GS 遠(yuǎn)大于 GA 和 PSO算法，因此，綜合考慮準(zhǔn)確率、AUC值和訓(xùn)練時(shí)間，最終選擇一階差分-SFLA-PSO-SVM 模型為最佳牛乳收購(gòu)分級(jí)模型。

3.4 多分類預(yù)測(cè)結(jié)果混淆矩陣可視化

將一階差分-SFLA-PSO-SVM 模型的預(yù)測(cè)結(jié)果以混淆矩陣的形式表示（圖6）。其中，混淆矩陣主對(duì)角線上的綠色方框表明了特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)和低質(zhì)量牛乳預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)和在總樣本中所占的比例，紅褐色方框則表明4類牛乳預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的樣本數(shù)和在總樣本中所占的比例，下、右的深灰色矩形框分別表示對(duì)應(yīng)樣本屬性預(yù)測(cè)召回率和精準(zhǔn)率。召回率即為正確預(yù)測(cè)為特級(jí)牛乳占全部實(shí)際為特級(jí)牛乳的比例、正確預(yù)測(cè)為一級(jí)牛乳占全部實(shí)際為一級(jí)牛乳的比例、正確預(yù)測(cè)為二級(jí)牛乳占全部實(shí)際為二級(jí)牛乳的比例以及正確預(yù)測(cè)為低質(zhì)量牛乳占全部實(shí)際為低質(zhì)量牛乳的比例。精準(zhǔn)率即為正確預(yù)測(cè)為特級(jí)牛乳占全部預(yù)測(cè)為特級(jí)牛乳的比例、正確預(yù)測(cè)為一級(jí)牛乳占全部預(yù)測(cè)為一級(jí)牛乳的比例、正確預(yù)測(cè)為二級(jí)牛乳占全部預(yù)測(cè)為二級(jí)牛乳的比例以及正確預(yù)測(cè)為低質(zhì)量牛乳占全部預(yù)測(cè)為低質(zhì)量牛乳的比例。

由圖6可知，測(cè)試集的964個(gè)樣本中，特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)和低質(zhì)量牛乳的召回率分別為97.9%、94.8%、92.5%和 96.0%，精準(zhǔn)率分別為95.5%、95.5%、92.0%和 98.1%，誤判數(shù)量分別為6、13、12和11個(gè)。藍(lán)色方框?yàn)槟Ｐ皖A(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，為95.6%。

4? 結(jié)論

本研究以河北省9個(gè)牧場(chǎng)的3216份荷斯坦牛牛乳樣本為研究對(duì)象，分別測(cè)定牛乳中的脂肪、蛋白質(zhì)含量和體細(xì)胞數(shù)量并采集中紅外光譜，構(gòu)建了牛乳收購(gòu)分級(jí)模型。主要結(jié)論如下：

（1）對(duì)特級(jí)、一級(jí)、二級(jí)和低質(zhì)量牛乳的原始光譜和平均光譜進(jìn)行分析并去除噪聲波段和無(wú)貢獻(xiàn)波段后，選擇925～1597 cm-1? 和1712～3024 cm-1 的敏感波段作為全光譜用于后續(xù)建模。

（2）對(duì)全光譜進(jìn)行預(yù)處理后，為了剔除光譜冗余信息，克服維數(shù)災(zāi)難，結(jié)合 CARS 算法和 SFLA算法進(jìn)行特征變量篩選。結(jié)果表明，當(dāng)利用CARS算法篩選特征變量時(shí)，一階導(dǎo)數(shù)為最佳預(yù)處理算法，當(dāng)利用 SFLA算法篩選特征變量時(shí)，一階差分為最佳預(yù)處理算法，SFLA算法總體上要優(yōu)于 CARS算法。最終選擇一階差分-SFLA-PSO-SVM 模型為牛乳收購(gòu)分級(jí)的最佳模型，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率、測(cè)試集準(zhǔn)確率和AUC 分別為97.8%、95.6%和0.96489。

（3）對(duì)比了GS 、GA和PSO三種參數(shù)尋優(yōu)算法的訓(xùn)練時(shí)間，結(jié)果表明 GS的訓(xùn)練時(shí)間遠(yuǎn)長(zhǎng)于 POS和GA算法。

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Construction of Milk Purchase Classification Model Based on? Shuffled Frog Leaping Algorithm and Support Vector Machine

XIAO Shijie1， WANG Qiaohua1，2*， LI Chunfang3，4， ZHAO Limei4， LIU Xinya4，LU Shiyu4， ZHANG Shujun3*

（1. College of Engineering， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China;2. Key Laboratory of Agricul‐tural Equipment in the Mid-Lower Reaches of the Yangze River， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Wuhan?? 430070， China;3. Key Laboratory of Animal Breeding and Reproduction of Ministry of Education， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China;4. Hebei Animal Husbandry Association， Shijiazhuang 050031， China）

Abstract： Protein， fat and somatic cells are three important reference indicators in milk purchase， which determine the quality and price of milk. The traditional chemical analysis methods of these indexes are time-consuming and pollute the environment， while the mid-infrared spectrum has the advantages of fast， non-destructive and simple operation. In order to realize the rapid classification of milk quality and improve the production efficiency of dairy enterprises， 3216 Holstein milk samples were chosen as the research objects and mid-infrared spectroscopy technology was applied to realize the detection and classification of 4 different quality milks during the purchase process. The spectrum was preprocessed by using the first derivative and the first difference， and combined with the algorithm competitive adaptive reweighted sampling （CARS） and the shuffled frog leaping algorithm （SFLA）， the effective characteristic variables that could represent different milks were selected， and the SVM model was established. Among them， the penalty parameter c and the kernel function parameter g which were the key parameters of the SVM model were optimized by using the grid search method （GS）， genetic algorithm （GA） and particle swarm algorithm （PSO）. The training time of GS， GA and PSO algorithms were compared， the results showed that the training time of GS was much longer than that of GA and PSO algorithms.The SFLA algorithm was generally better than the CARS algorithm， and the PSO optimized the SVM model the best. After the first-order difference preprocessing， the PSO-SVM established by using the SFLA algorithm to filter the characteristic variables， the accuracy of the training set， the accuracy of the test set and the AUC were 97.8%， 95.6% and 0.96489， respectively. This model has a high accuracy rate and has practical application value in the milk industry.