【摘要】：針對小麥品種多分類問題,使用近紅外光譜進(jìn)行定性分析。建模樣本增加能夠使模型包含信息增多,但同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致信息冗余,增加建模時(shí)間和存儲空間,所以需要通過樣本選擇降低數(shù)據(jù)量。如果盲目選擇必然會(huì)使信息丟失,模型效果將大打折扣,因此,在傳統(tǒng)選擇方法基礎(chǔ)上,提出k近鄰-密度樣本選擇方法。使用多天采集的小麥種子近紅外漫反射光譜,在對其原始光譜進(jìn)行預(yù)處理和特征提取后,分別使用隨機(jī)抽樣、k近鄰和k近鄰-密度三種方法進(jìn)行建模樣本選擇,然后建立仿生模式識別模型和改進(jìn)的仿生模式識別模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在建立的仿生模式識別模型中,使用k近鄰-密度樣本選擇方法的模型識別效果優(yōu)于另兩種方法,且建模樣本量大大降低;而在改進(jìn)的仿生模式識別模型中,使用k近鄰-密度樣本選擇方法識別效果明顯優(yōu)于隨機(jī)抽樣,略好于k近鄰方法,但使用k近鄰-密度方法所選擇的樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于k近鄰方法。結(jié)果證明k近鄰-密度樣本選擇方法不僅能夠大大降低建模樣本量,而且保證了模型質(zhì)量,對解決小麥品種多分類問題有明顯效果。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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本文編號：2557330