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基于紫外光谱的水产养殖水质总氮含量快速检测研究 预览
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作者 李鑫星 周婧 +3 位作者 唐红 孙龙清 曹霞敏 张小栓 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期195-201,共7页
应用紫外(Ultraviolet,UV)光谱技术对水产养殖水质总氮含量进行快速检测。为了消除各种系统误差与偶然误差对模型预测性能造成的影响,将88个水样的总氮浓度实测值数据和光谱吸光度数据作为原始数据,将模型建立分为样本集划分、数据预处... 应用紫外(Ultraviolet,UV)光谱技术对水产养殖水质总氮含量进行快速检测。为了消除各种系统误差与偶然误差对模型预测性能造成的影响,将88个水样的总氮浓度实测值数据和光谱吸光度数据作为原始数据,将模型建立分为样本集划分、数据预处理、特征波段提取、模型选择与LV数量选择5个阶段,以求达到最优预测效果,其中前4个阶段分别使用多种方法进行比较。结果证明每个阶段都是必不可少的,只有通过对比其优劣才能找到最适合总氮含量测定的建模过程及方法。首先用浓度梯度(CG)法对原始数据进行相同的样本集划分处理,然后在此基础上分别建立主成分回归(PCR)、逐步回归(SR)和偏最小二乘回归(PLSR)三种模型,选择预测效果最好的PLSR作为本文的预测模型。PLSR的建模效果会在很大程度上受到潜在变量(LVs)数量的影响,通常选取模型预测均方根误差RMSEP值最小时所对应的LV个数为最优LV个数。其次,选用CG法、随机抽样(RS)法、 Kennard Stone(KS)法和SPXY法4种样本集划分算法对样本进行处理,并对所建立的PLSR模型预测效果进行比较,最终选择SPXY算法作为最优样本划分算法。然后在对样本集进行SPXY法划分的基础上,运用多种预处理算法对光谱吸光度数据进行预处理,包括小波变换(WT)、一阶导数法(Der1st)与二阶导数法(Der2nd)三种单一算法和小波变换与两种导数法的组合预处理算法WT-Der1st和WT-Der2nd。然后在预处理的基础上分别使用连续投影变换(SPA)和逐步回归(SR)两种特征波段提取方法,对比可知, SPA特征提取方法比SR的提取效率高且建模效果好。SPA算法既可以大大地简化模型,又可以在一定程度上提升模型的预测精度。基于WT-Der1st-SPA提取的特征波段为218 nm,与总氮特征波段区间相一致,由此说明该方法比较科学。综合上述建立的10个PLSR模型,考虑到预测精度与模型复� 展开更多
关键词 紫外光谱 总氮 小波变换 连续投影变换 潜在变量 偏最小二乘回归
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卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级 预览
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作者 孟诗语 黄英来 +4 位作者 赵鹏 李超 刘镇波 刘一星 徐艳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期284-289,共6页
目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急... 目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。 展开更多
关键词 卷积神经网络 核主成分分析 连续投影算法 古筝面板
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应用间隔随机蛙结合连续投影算法检测橡胶树叶片氮含量 预览
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作者 陈伟 李创 唐荣年 《河南科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第5期51-56,M0005共7页
研究了基于可见/近红外光谱技术的橡胶树叶片氮含量无损检测方法。总共采集了176个橡胶树叶片样本,以350~2 500 nm的可见/近红外数据作为试验数据。首先,采用一种新颖的间隔随机蛙(iRF)算法选择交互验证均方根误差(RMSECV)最小的波长间... 研究了基于可见/近红外光谱技术的橡胶树叶片氮含量无损检测方法。总共采集了176个橡胶树叶片样本,以350~2 500 nm的可见/近红外数据作为试验数据。首先,采用一种新颖的间隔随机蛙(iRF)算法选择交互验证均方根误差(RMSECV)最小的波长间隔组合;然后,采用连续投影算法(SPA)进一步选择特征波长;最后,将选出的特征波长作为输入变量,建立偏最小二乘法(PLS)模型。研究结果表明:通过两步策略进行波长选择,iRF算法粗选,从全光谱2 151个变量中筛选出714个,再采用SPA算法细选,从714个变量中进一步筛选出20个最优变量,降低了信息冗余,变量数减少了99.07%。建立的简化模型结果校正均方根误差(RMSEC)、校正相关系数(Rc)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(Rp)分别为0.091 3%、0.956 5、0.123 8%和0.901 8,比PLS、间隔偏最小二乘法(iPLS)、iRF算法和SPA有更低的均方根误差和更高的相关系数。因此,iRF-SPA可以作为一种策略的波长选择方法用于检测橡胶树叶片氮含量。 展开更多
关键词 橡胶树叶片 氮含量 波长选择 间隔随机蛙算法 连续投影算法
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基于高光谱图像的黄瓜种子活力无损检测 预览
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作者 王新忠 卢青 +2 位作者 张晓东 吴又新 承银辉 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期1197-1202,共6页
为实现对黄瓜种子的快速、无损检测,以人工老化0 h、36 h、72 h的3个不同活力梯度的黄瓜种子为研究对象,利用波长400~1000 nm的可见光光谱对黄瓜种子活力进行检测。对比了多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、卷积平滑(S-G)3种预处... 为实现对黄瓜种子的快速、无损检测,以人工老化0 h、36 h、72 h的3个不同活力梯度的黄瓜种子为研究对象,利用波长400~1000 nm的可见光光谱对黄瓜种子活力进行检测。对比了多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、卷积平滑(S-G)3种预处理方法,结果显示SNV预处理的效果最优。从特征提取和特性选择2个角度进行降维分析。分别使用主成分分析法和连续投影算法,对比各个主成分数的正确分类率,选取最佳的主成分数。通过连续投影算法(SPA)选择9、12、13个特征波长,通过对比分类正确率,选出最佳波长数为12个。最后将提取出的最佳主成分和选择的最佳特征波长作为支持向量机的输入,分别选择线性核函数和径向基核函数,结合网格搜索方法,确定模型的惩罚因子c和径向基核函数中的参数gamma,建立判别分析模型。所有模型分类正确率均达到97.3%以上,其中SPA-SVM(基于RBF核函数)效果最佳,分类正确率达到98.6%。可见,利用高光谱图像技术结合SPA-SVM能有效地鉴别黄瓜种子的活力。 展开更多
关键词 高光谱图像 种子活力 主成分分析 连续投影算法 支持向量机
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基于近红外高光谱成像技术的小麦不完善粒检测方法研究 预览 被引量:1
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作者 刘欢 王雅倩 +5 位作者 王晓明 安冬 位耀光 罗来鑫 陈星 严衍禄 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期223-229,共7页
小麦作为主要的粮食作物在我国农业生产、运输、食品加工等方面占有重要地位。不完善籽粒严重影响了小麦质量与粮食安全。不完善籽粒主要在生产、存储、包装等过程中产生,目前我国小麦质量检测多以人工分选为主,但存在人主观性较强,肉... 小麦作为主要的粮食作物在我国农业生产、运输、食品加工等方面占有重要地位。不完善籽粒严重影响了小麦质量与粮食安全。不完善籽粒主要在生产、存储、包装等过程中产生,目前我国小麦质量检测多以人工分选为主,但存在人主观性较强,肉眼易疲劳,且费时费力等问题,因此,如何快速准确鉴别小麦不完善粒是现阶段提高生产率和保证粮食安全的重要问题。运用高光谱成像技术和特征波段选取方法提出一种快速有效的小麦不完善粒鉴别方法。利用近红外高光谱成像系统获得1 000粒小麦样本在862.9~1 704.2 nm共256个波段的高光谱反射图像,其中包括健康粒、生芽粒、霉变粒和赤霉粒各250粒,提取每个样本感兴趣区域的平均反射率光谱作为分类特征。本文首先对提取的全波段光谱信息进行窗口平滑、一阶导数差分、矢量归一化等数据预处理,将原始光谱数据的隐藏信号放大并消除随机误差;在预处理的基础上运用伪偏最小二乘(DPLS)和正交化线性判别分析(OLDA)对光谱进行特征提取,降低数据的冗余度;最后采用仿生模式识别(BPR)建立四类小麦的鉴别模型。实验结果表明,采用全波段光谱信息建立的小麦不完善粒鉴别模型的平均识别精度达到97.8%,分析结果可知,利用近红外高光谱成像技术的全波段光谱信息对小麦不完善粒鉴别是可行的。尽管全波段光谱信息取得了较好的鉴别效果,但高光谱成像设备较为昂贵,获取高光谱全波段光谱信息数据量较大,无法满足对现场设备运算速度的高要求,因此,采用连续投影算法(SPA)对全波段光谱数据进行特征波段的选择,使波段数量由256维降低到10维,从而提高系统的可行性和运算速度。采用选取的10个特征波段建立小麦不完善粒鉴别模型,实验结果表明10个特征波段的平均识别精度仅为83.2%,分析结果可知,尽管采用10个特征波 展开更多
关键词 小麦不完善粒 高光谱成像技术 连续投影算法 光谱特征 图像特征
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基于高光谱成像的牧草粗蛋白含量检测研究 预览
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作者 高睿 李泽东 +3 位作者 马铮 孔庆明 Muhammad Rizwan 苏中滨 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期3245-3250,共6页
粗蛋白(CP)是评价牧草营养价值和品质参数的关键指标。快速、准确地对牧草中粗蛋白含量进行评估在畜牧业生产研究中具有重要意义。为确定牧草粗蛋白含量的高光谱特征波段及最优检测模型,研究分别于2017年5月至9月间在黑龙江省杜尔伯特... 粗蛋白(CP)是评价牧草营养价值和品质参数的关键指标。快速、准确地对牧草中粗蛋白含量进行评估在畜牧业生产研究中具有重要意义。为确定牧草粗蛋白含量的高光谱特征波段及最优检测模型,研究分别于2017年5月至9月间在黑龙江省杜尔伯特自治区的人工牧草场(羊草)内每月随机选取35个样本,5个月共采集175个样本。采样时在样本点处放置1m×1m的样方,将样方内所有牧草全部齐地面收割采集后称重并冷藏保存。将样本带回实验室后,立即进行牧草叶片高光谱图像采集,同时采用凯氏定氮法对采集的牧草样本进行粗蛋白化学值测定,以此建立牧草粗蛋白含量高光谱数据集。研究首先通过Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)、一阶导数(1-Der)和直接正交信号校正(DOSC)方法5种预处理方法对高光谱数据进行处理后分别建立偏最小二乘回归(PLSR)检测模型,从中确定最优预处理方法。利用最优预处理结果,分别采用连续投影算法(SPA)和随机蛙跳算法(RF)进行牧草粗蛋白含量的特征波段选择,并利用选择结果分别进一步建立PLSR模型,以此确定适合粗蛋白含量的特征波段选择方法,确定最优高光谱检测模型。结果表明,在五种高光谱预处理方法中,基于SNV方法预处理后所建立的高光谱PLSR模型表现最优(R2-P=0.929,RMSE-P=6.344mg·g^-1,RPD=4.204)。利用连续投影算法筛选的粗蛋白含量特征波长为30个,分布于530~700和940~1000nm范围内。经随机蛙跳算法确定的粗蛋白含量特征波段为6个,分别为826.544,827.285,828.766,971.012,972.494和973.235nm。因此,该研究中牧草粗蛋白含量最优高光谱检测模型为SNV-RF-PLSR(R2-P=0.933,RMSE-P=6.034mg·g^-1,RPD=4.322),模型精度较高。该研究结果为牧草粗蛋白含量的高光谱检测提供了最优模型和理论基础,同时为指导草业生产开拓了新的技术思路。 展开更多
关键词 牧草 粗蛋白 高光谱成像 连续投影算法 随机蛙跳算法
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近红外光谱结合不同变量筛选方法用于黄芩提取过程中黄芩苷含量预测
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作者 刘雪松 张丝雨 +7 位作者 赵曼茜 王钧 李页瑞 代军 滕传震 柯潇 陈勇 吴永江 《药学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期138-143,共6页
近红外光谱技术(NIRS)结合化学计量学可以实现中药过程分析中的快速定量,变量筛选算法的应用可以有效去除光谱中的冗余信息并筛选出与成分信息相关的关键变量,与全光谱模型相比可以显著降低模型复杂度,并提高预测精度。本文将近红外光... 近红外光谱技术(NIRS)结合化学计量学可以实现中药过程分析中的快速定量,变量筛选算法的应用可以有效去除光谱中的冗余信息并筛选出与成分信息相关的关键变量,与全光谱模型相比可以显著降低模型复杂度,并提高预测精度。本文将近红外光谱技术结合不同变量筛选算法用于黄芩提取过程黄芩苷含量的快速测定,基于SPXY法划分数据集,采用竞争自适应加权重采样法(CARS)、随机青蛙算法(RF)、连续投影算法(SPA) 3种不同变量筛选方法,以偏最小二乘法(PLS)为基础,建立并比较了黄芩药材提取过程黄芩苷含量的定量校正模型。经CARS法、RF法和SPA法分别筛选出92、10、17个变量, CARS-PLS法建立的黄芩苷模型具有最佳性能, CARS法筛选的关健变量与指标成分黄芩苷的化学结构也有着较好的对应关系。模型的校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.528 2和0.720 2,与全光谱模型相比,模型的校正集相关系数(Rc)从0.917 0上升到0.979 9,相对预测偏差(RSEP)从10.58%降低到5.59%。 展开更多
关键词 近红外光谱 变量筛选 黄芩苷 竞争自适应加权重采样 随机青蛙算法 连续投影算法 偏最小二乘法
基于光谱仪的杉木表面缺陷检测 预览
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作者 陈旻鹏 陆荣鑑 +2 位作者 徐兆军 周海燕 戴林恩 《林业机械与木工设备》 2019年第1期26-29,33共5页
为了实现对杉木表面缺陷的识别,利用光谱仪对杉木表面节子、裂纹、心材的缺陷以及杉木无缺陷部分进行了检测。在不同波长条件下,利用反射率区分杉木表面缺陷种类,运用连续投影算法对实验所得的反射率数据进行处理与分析,并验证最终检测... 为了实现对杉木表面缺陷的识别,利用光谱仪对杉木表面节子、裂纹、心材的缺陷以及杉木无缺陷部分进行了检测。在不同波长条件下,利用反射率区分杉木表面缺陷种类,运用连续投影算法对实验所得的反射率数据进行处理与分析,并验证最终检测结果。结果显示,在400~800 nm波段下,节子的反射率<心材的反射率<裂纹的反射率<杉木无缺陷部分的反射率,且在545~655nm之间的波段,可以通过对应反射率值对杉木缺陷进行识别;连续投影算法得出的预测模型相关系数为0.76894,预测的均方根误差为0.54635。实验结果表明,基于光谱仪的杉木表面缺陷检测,在同一波段下不同的反射率值对应不同的缺陷,能够实现有效区分不同杉木表面缺陷的目的,优化杉木资源、提高杉木的利用率。 展开更多
关键词 光谱仪 缺陷 反射率 连续投影算法
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高光谱数据处理算法的小麦赤霉病籽粒识别 预览
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作者 刘爽 谭鑫 +6 位作者 刘成玉 朱春霖 李文昊 崔帅 杜懿峰 黄殿成 谢锋 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3540-3546,共7页
赤霉病是小麦的一种主要病害,它会导致小麦减产甚至绝收,严重影响小麦种子质量,此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。因此,小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测,这些方... 赤霉病是小麦的一种主要病害,它会导致小麦减产甚至绝收,严重影响小麦种子质量,此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。因此,小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测,这些方法设备昂贵、检测速度慢、准确性低。近年来,高光谱成像技术被广泛应用于农作物的识别与检测中,但是在小麦赤霉病检测的应用研究中,大多采用抽样检测的方法,图像采集完成后需要通过ENVI软件手动选取感兴趣区域。前期准备工作冗杂,而且容易发生漏检,漏检的小麦籽粒在存储运输过程中向周边籽粒快速侵染,难以保障小麦安全健康。鉴于此,利用高光谱成像系统结合机器学习提出了一种用于对大量小麦赤霉病籽粒样本快速可视化识别的算法,以降低漏检率并提升检测效率。实验分别采集健康小麦和染病小麦469~1 082nm波段的高光谱图像,通过直方图线性拉伸结合图像分割的方法获取小麦样本的掩膜图像信息。利用Savitzky-Golay平滑去噪法与标准正态变量变换法(SNV)进行数据预处理,通过主成分分析法(PCA)和连续投影法(SPA)进行特征变量提取,筛选特征变量个数分别为4个和8个。在掩膜图像位置采集健康小麦样本与染病小麦样本各400份,其中75%用于建模集,25%用于测试集。采用十折交叉验证法结合线性判别分析法(LDA)、K-近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)分别建立分类模型,测试集准确率都达到90%以上。随后比较了网格法(GRID)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)三种核参数寻优方法对SVM模型的影响,其中,SG-SPA-SVM(PSO)模型分类效果最优,建模集准确率为95.5%,均方根误差为0.212 1,测试集准确率为98%,均方根误差为0.141 4。基于样本点预测的基础之上,对掩膜获得所有小麦样本的光谱曲线进行预测并将识别结果反馈回掩膜中再进行� 展开更多
关键词 高光谱成像 小麦 赤霉病 主成分分析 连续投影法 支持向量机
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基于GA-SVR的苹果可溶性固形物质量分数的高光谱检测 预览
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作者 查启明 顾宝兴 姬长英 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期125-132,共8页
以建立一种高精度的无损苹果可溶性固形物含量的检测模型为目标,通过提取高光谱图像中圆形150像素感兴趣区域(ROI)内的平均光谱反射率,分别使用Savitzky-Golay平滑处理(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和小波变换(Wavelet-Transform)对原... 以建立一种高精度的无损苹果可溶性固形物含量的检测模型为目标,通过提取高光谱图像中圆形150像素感兴趣区域(ROI)内的平均光谱反射率,分别使用Savitzky-Golay平滑处理(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和小波变换(Wavelet-Transform)对原始光谱数据进行预处理,然后利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)提取特征波长,基于特征波长建立BP神经网络(BPNN)和遗传支持向量机(GA-SVR)预测模型。在GA-SVR建模过程中,采用遗传算法获取支持向量机的最优惩罚参数和核函数参数。研究结果表明,S-G预处理后的GA-SVR模型预测效果最佳,模型的预测相关系数为0.8505,预测均方根误差为0.3031,所以基于该ROI内数据建立的GA-SVR模型在提高模型性能方面是可行的。 展开更多
关键词 苹果 高光谱 BPNN 支持向量机 连续投影算法
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基于去包络线和连续投影算法的枣园土壤电导率光谱检测研究 预览
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作者 王涛 喻彩丽 +2 位作者 张楠楠 王斐 白铁成 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期193-199,217共8页
选取新疆阿拉尔市典型极端干旱区为研究对象,利用土壤高光谱特征对土壤电导率进行反演。为了准确快速检测土壤电导率,通过获取南疆阿拉尔市红枣种植区土壤电导率和高光谱信息,在去包络线处理基础上,分别采用相关性分析法和连续投影算法(... 选取新疆阿拉尔市典型极端干旱区为研究对象,利用土壤高光谱特征对土壤电导率进行反演。为了准确快速检测土壤电导率,通过获取南疆阿拉尔市红枣种植区土壤电导率和高光谱信息,在去包络线处理基础上,分别采用相关性分析法和连续投影算法(SPA)筛选特征波长,并建立特征波长与土壤电导率的偏最小二乘回归模型,使用均方根误差(RMSE)、决定系数(R 2)以及相对分析误差(RPD)对不同处理方法的模型效果进行评价。结果表明,基于原始光谱直接使用相关性分析法的预测精度RMSE=0.85566,R 2=0.7479,RPD=2.7569;通过去包络线处理使用相关性分析筛选特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.44490,R 2=0.9500,RPD=6.4510;基于原始光谱使用SPA选择特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.31178,R 2=0.9707,RPD=8.4445;通过去包络线处理使用SPA选择特征波长后,模型的预测精度RMSE=0.30173,R 2=0.9764,RPD=9.3215。综上,说明SPA方法具有较强的特征波长选择能力,基于去包络线处理+SPA的偏最小二乘回归反演模型的预测精度最好,可实现新疆阿拉尔地区土壤电导率的快速检测。 展开更多
关键词 土壤电导率 光谱检测 连续投影算法 去包络线 预测
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基于分窗Gram-Schmidt高光谱降维的水稻纹枯病检测 预览
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作者 曹英丽 肖文 +3 位作者 江凯伦 郭宝赢 刘亚帝 王洋 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期713-721,共9页
纹枯病是水稻生产中三大病害之一,其早期检测对病害的及时防控、保证粮食安全具有重要意义。高光谱技术为水稻病虫害高通量、实时监测提供了有效的技术手段。基于高光谱病害检测中高光谱的降维,或检测特征的提取至关重要,利用2017和201... 纹枯病是水稻生产中三大病害之一,其早期检测对病害的及时防控、保证粮食安全具有重要意义。高光谱技术为水稻病虫害高通量、实时监测提供了有效的技术手段。基于高光谱病害检测中高光谱的降维,或检测特征的提取至关重要,利用2017和2018两年水稻盆栽纹枯病接种试验与大田纹枯病调查试验样本高光谱数据,探讨了分窗Gram-Schmidt变换的高光谱数据降维与特征波段提取,构建纹枯病检测模型,对比分析了本研究方法与主成分分析、连续投影法高光谱降维效果与病害检测精度。结果表明:基于分窗GramSchmidt变换可有效实现高光谱数据的降维,盆栽样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8373,均方误差MSE为0.0406;大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9701,均方误差MSE为0.0065。主成分分析法降维,盆栽样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.7931,均方误差MSE为0.049,大田样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9658,均方误差MSE为0.0078;连续投影法降维,盆栽样本高光谱降到8维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8132,均方误差MSE为0.0466,大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9685,均方误差MSE为0.0072。对比主成分分析法和连续投影法,基于分窗Gram-Schmidt变换的高光谱降维效果与纹枯病检测精度均效果较好,可为高光谱降维与水稻纹枯病防治提供一定的理论基础和技术支撑。 展开更多
关键词 水稻纹枯病 高光谱降维 主成分分析 连续投影法 Gram-Schmidt变换
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基于近红外特征变量筛选对火麻油掺杂的快速检测 预览
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作者 李颖 陈元胜 +3 位作者 吕靓 汪少芸 王武 付才力 《福州大学学报:自然科学版》 北大核心 2018年第4期574-579,共6页
利用近红外光谱技术对掺杂了大豆油、花生油、葵花籽油和玉米油的火麻油进行鉴定,结合偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立定量分析,并利用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样算法(CARS)提取特征变量... 利用近红外光谱技术对掺杂了大豆油、花生油、葵花籽油和玉米油的火麻油进行鉴定,结合偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立定量分析,并利用连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权采样算法(CARS)提取特征变量.结果表明:LS-SVM回归模型的准确度优于PLS模型,其预测相关系数Rp~2分别达到0.950 4、0.905 8、0.857 4和0.767 3;SPA和CARS是两种有效的特征变量选择算法,能够提高模型的准确性,并且CARS效果优于SPA;其中,LS-SVM-CARS模型的Rp~2分别达到0.982 1、0.907 5、0.958 7和0.924 9.因此,在油脂掺杂快速检测中,LS-SVM-CARS是一个准确度高、变量数少、传递性较强的定量分析模型. 展开更多
关键词 近红外 特征变量 最小二乘支持向量机 连续投影法 竞争自适应重加权采样算法
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柑桔叶片黄龙病光谱特征选择及检测模型 预览 被引量:8
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作者 刘燕德 肖怀春 +5 位作者 孙旭东 朱丹宁 韩如冰 叶灵玉 王均刚 马奎荣 《农业工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期180-187,共8页
为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法... 为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。 展开更多
关键词 作物 病害 模型 高光谱成像技术 连续投影算法 最小二乘支持向量机
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近红外高光谱成像技术检测成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量 预览
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作者 杨蜀秦 彭康 刘旭 《华南农业大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期110-117,共8页
【目的】运用高光谱成像技术检测成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量。【方法】利用900~1 700 nm近红外高光谱成像和多元回归模型对多品种酿酒葡萄成熟期不同阶段果皮花色苷含量进行预测建模。采集成熟期4~5个阶段的6个品种共75组酿酒葡萄... 【目的】运用高光谱成像技术检测成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量。【方法】利用900~1 700 nm近红外高光谱成像和多元回归模型对多品种酿酒葡萄成熟期不同阶段果皮花色苷含量进行预测建模。采集成熟期4~5个阶段的6个品种共75组酿酒葡萄样本的高光谱图像,运用不同预处理方法对光谱数据进行处理。基于主成分分析(PCA)和连续投影法(SPA)降维,将化学方法测量结果作为花色苷含量的参考值,采用支持向量回归(SVR)建立花色苷含量预测模型。【结果】SPA-SVR模型性能优于其他模型,其预测决定系数(Rp^2)为0.869 1,均方根误差(RMSEp)为0.135 9。【结论】将近红外高光谱成像技术应用于多品种成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量的快速无损检测具有良好的可行性。 展开更多
关键词 高光谱成像 酿酒葡萄 果皮 花色苷 连续投影法 支持向量回归
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基于近红外光谱与连续投影算法的针叶材表面节子缺陷识别 被引量:5
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作者 周竹 尹建新 +1 位作者 周素茵 方益明 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第2期305-313,共9页
为了实现木板材依据节子进行自动化分级,利用近红外光谱技术对针叶材表面节子进行检测。比较了光谱预处理和建模方法对节子识别的影响,研究了单一树种板材节子识别模型对其他树种板材节子识别的适应性,建立了混合树种板材的节子识别... 为了实现木板材依据节子进行自动化分级,利用近红外光谱技术对针叶材表面节子进行检测。比较了光谱预处理和建模方法对节子识别的影响,研究了单一树种板材节子识别模型对其他树种板材节子识别的适应性,建立了混合树种板材的节子识别模型,并利用连续投影算法(SPA)进行了节子特征波长优选。结果显示,一阶导数光谱结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)所建单一和混合节子识别模型性能最优。连续投影算法优选了15个特征波长变量,仅占全波长变量的0.87%,所建LS-SVM简化模型对测试集的敏感性、特异性和识别准确率分别为0.990,0.954,97.44%。实验结果表明,近红外光谱技术联合SPA与LS-SVM可以对多种针叶材板材的表面节子进行快速准确检测,连续投影算法是提取板材表面节子缺陷特征的有效方法,能简化模型并提高模型预测精度。 展开更多
关键词 光谱学 近红外光谱 节子 连续投影算法 最小二乘支持向量机 针叶材
高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型 预览 被引量:6
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作者 王丽凤 张长利 +4 位作者 赵越 宋玉柱 王润涛 苏中滨 王树文 《农机化研究》 北大核心 2017年第11期140-147,共8页
应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400-1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1^stDer、2^ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)... 应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400-1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1^stDer、2^ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型Rc-2、RP-2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。 展开更多
关键词 高光谱参数 玉米叶片 偏最小二乘法 连续投影算法 主成分分析
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光谱优化处理结合多层次支持向量机的混合染液浓度检测方法 预览 被引量:2
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作者 张建新 张银露 胡旭东 《纺织学报》 CSCD 北大核心 2017年第7期90-94,共5页
为提高印染生产过程中多组分混合染液浓度的检测精度,提出一种利用吸收光谱对三组分染液浓度进行同时测定的方法。利用波长范围在339.22~1 000 nm的微型光纤光谱仪,采集多组分混合染液的吸收光谱数据;采用Savitzky-Golay(SG)卷积平滑... 为提高印染生产过程中多组分混合染液浓度的检测精度,提出一种利用吸收光谱对三组分染液浓度进行同时测定的方法。利用波长范围在339.22~1 000 nm的微型光纤光谱仪,采集多组分混合染液的吸收光谱数据;采用Savitzky-Golay(SG)卷积平滑法对原始有效吸收光谱数据进行平滑去噪;利用基于X-Y距离结合的样本划分方法(SPXY)法将80种混合染液划分成75个训练组和5个测试组;使用连续投影算法筛选出染液光谱的最佳特征波长数为22;采用多层次多支持向量机子集结构实现多组分混合染液浓度的同时检测。结果表明,三组分混合染液浓度检测的相对误差可控制在10%以内,同时分类模型的训练时间和预测时间缩短近一半,为后期实现多组分混合染液在线浓度检测提供了参考。 展开更多
关键词 连续投影算法 多层次支持向量机 特征波长 多组分染液 浓度检测
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基于计算机视觉对苹果脆片外观品质分级 预览 被引量:3
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作者 魏康丽 王振杰 +6 位作者 孙柯 殷旭 赵保民 屠康 陈飞 朱金星 潘磊庆 《南京农业大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期547-555,共9页
[目的]为了开发苹果脆片自动化分级技术,利用计算机视觉对苹果脆片外部品质进行无损检测研究。[方法]通过对苹果脆片的大小、形状、颜色、纹理特征的感官评分建立苹果脆片外部品质等级评价标准。首先,利用计算机视觉系统获取脆片图像,... [目的]为了开发苹果脆片自动化分级技术,利用计算机视觉对苹果脆片外部品质进行无损检测研究。[方法]通过对苹果脆片的大小、形状、颜色、纹理特征的感官评分建立苹果脆片外部品质等级评价标准。首先,利用计算机视觉系统获取脆片图像,经图像处理后,进行特征提取;然后,通过比较数据离差标准化和标准差标准化处理对费歇尔线性判别(FLD)、偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)3种模型建模效果的影响,确定合适的数据预处理方式;并分别基于这3种模型对预测样本进行分级;最后,采用连续投影算法(SPA)筛选最佳特征参数,并比较3种模型的建模和预测结果,确定最佳分级模型。[结果]数据经离差标准化处理后建模效果更好;FLD、PLS-DA、SVM 3种模型中SVM模型分级效果最好,其建模集和预测集分级准确率分别为99.1%和98.0%;基于SPA算法筛选得到了面积、圆形度、对比度的均值、能量的均值、对比度的均方差、熵的均方差这6个特征参数,基于特征参数的SVM模型建模集和预测集分级准确率分别为98.7%和97.3%。[结论]该研究实现了苹果脆片的外观品质的自动检测和分级,为苹果脆片的计算机视觉自动分级提供了技术支持。 展开更多
关键词 苹果脆片 计算机视觉 连续投影算法 模型 分级
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近红外特征波长筛选在勾兑梨汁中原汁含量的快速检测中的应用 预览 被引量:3
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作者 王武 王建明 +1 位作者 李颖 李玉榕 《光谱学与光谱分析》 CSCD 北大核心 2017年第10期3058-3062,共5页
为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%-100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO&FA)进行特征波长筛选,比较分析四... 为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%-100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO&FA)进行特征波长筛选,比较分析四种算法分别建立的偏最小二乘(PLS)模型。结果表明,GA-PLS,PSO-PLS,GSO-PLS,FA-PLS四种模型均能够剔除大部分波长变量,其中以FA-PLS模型效果最佳,不仅保证模型的稳健性,而且简化了模型,提高了预测的精度。为了进一步优选特征波长,利用连续投影算法(SPA)在FA基础上做进一步波长筛选,并比较全波段PLS,SPA-PLS,FA-PLS,FA-SPA-PLS模型,四种模型泛化能力为:FA-PLS〉PLS〉FA-SPA-PLS〉SPA-PLS,其预测均方根误差分别为0.029 1,0.033 3,0.033 9和0.137 0,相应的波长变量数量依次367,765,20和18。其中SPA-PLS波长变量最少,但预测误差远远高于其他三种模型,综合考虑预测精度与波长变量数目,FA-SPA-PLS模型不仅波长变量较少而且预测精度较高,能够有效鉴别勾兑梨汁中原汁含量。研究利用近红外光谱技术为快速鉴别勾兑果汁提供一种有益思路,并通过波长变量筛选简化定量分析模型。 展开更多
关键词 近红外 特征波长 偏最小二乘 连续投影法
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