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作者：祝福;刘瑞卿;潘克锋;赵蕊;
单位：商丘职业技术学院;河南农业大学;河北工程大学;
摘要：目的]提出一种基于极限学习机和晶体结构算法的污染食品早期检测方法。[方法]通过晶体结构算法优化特征选择，结合极限学习机进行快速高效的分类与检测，提升污染食品早期检测精度与效率。[结果]与传统方法相比，试验方法在准确率（94.5%）和F_1分数（93.2%）上均有显著提升，且在召回率和处理速度方面也表现出优于其他最新方法的优势。与最新的深度学习方法相比，试验方法的训练时间约缩短了30%，检测速度提高了25%。[结论]基于极限学习机与晶体结构算法的污染食品早期检测方法在提高检测精度、加快检测速度及优化计算效率方面表现出了明显优势，具有较好的实际应用前景，尤其适用于快速大规模食品安全检测。
关键词：极限学习机;;晶体结构算法;;污染食品;;早期检测;;特征选择;;食品安全
基金资助：国家自然科学基金资助项目（编号：11501525）;; 河南省高等学校重点科研项目（编号：20ZX003）;; 河南省自然科学基金项目（编号：222300420579）
