换一批壶瓶枣轻微损伤可见/近红外光谱动态判别模型研究
Dynamic Discriminant Models for the Detection of Subtle Bruising in Huping Jujube Constructed Based on Their Visible/near-infrared Spectral Data
摘要为了研究快速识别轻微损伤壶瓶枣与完好壶瓶枣的有效方法,本文以轻微损伤壶瓶枣和完好壶瓶枣为研究对象,动态采集轻微损伤壶瓶枣和完好壶瓶枣的近红外光谱数据.采用S-G平滑与多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理光谱数据,分别以预处理后的全光谱(FS)数据和采用主成分分析(PCA)法提取主成分、采用连续投影算法(SPA)提取特征波长作为输入变量,建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,比较4种损伤壶瓶枣及完好壶瓶枣的判别准确性.结果表明:采用PCA提取主成分有较明显的优势,对4种损伤壶瓶枣的判别准确性均能满足实际要求,且采用PCA-LS-SVM模型对4种轻微损伤壶瓶枣和完好壶瓶枣的正确判别率最佳,分别达到100％、86％、100％、100％和100％,总的正确判别率为97.2％.该研究为轻微损伤壶瓶枣的动态判别提供了新的理论基础.
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关键词
可见/近红外光谱轻微损伤壶瓶枣主成分分析连续投影算法偏最小二乘判别分析最小二乘支持向量机visible/near infrared spectrum subtle bruising Huping jujube principal component analysis successive projections algorithmpartial least squares discriminant analysis least squares-support vector machine
栏目名称
DOI
10.13982/j.mfst.1673-9078.2015.4.042
发布时间
2015-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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