發(fā)布時間：2017-10-04 14:32

  本文關鍵詞：基于可見近紅外光譜分析技術的馬鈴薯品種鑒別方法

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【摘要】：基于可見-近紅外光譜分析技術,提出了一種快速鑒別馬鈴薯品種的方法。以三種不同品種共計352個樣本的馬鈴薯作為主要研究對象,隨機將其分為建模集(307個樣本)和預測集(45個樣本)。對其中的建模集樣品進行可見-近紅外光譜分析,將獲取的光譜圖像通過多元散射校正(MSC)和窗口大小為9的Savitzky-Golay(S-G)一階卷積求導方法預處理,消除顆粒大小、表面散射及光程變化對漫反射光譜影響,降低原始光譜曲線的隨機噪聲影響。然后用偏最小二乘法(PLS)對數(shù)據(jù)進行降維、壓縮,使用主成分分析方法(PCA)獲得的前4個主成分累計貢獻率達到96%以上,并從前4個主成分圖譜中提取20個吸收峰作為輸入變量,經(jīng)過試驗,得到一個20(輸入)-12(隱含)-3(輸出)結構的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡。最后利用該模型對預測集樣本進行品種鑒別,識別正確率達到100%。此方法能較為快速、準確地鑒別馬鈴薯的品種,為馬鈴薯品質(zhì)檢測與鑒別提供了新思路。
【作者單位】： 黑龍江八一農(nóng)墾大學信息技術學院;
【關鍵詞】： 可見-近紅外光譜 馬鈴薯 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 偏最小二乘 品種鑒別
【基金】：高等學校博士學科點專項科研基金項目(20124105110004) 黑龍江省科技計劃項目(GA09B501-2) 黑龍江省教育廳科研項目(12521370)資助
【分類號】：S532;O657.33
【正文快照】： 農(nóng)產(chǎn)品類別識別方面,國內(nèi)外研究較少,周子立等w提出一弓|言 種基于近紅外光譜技術的大米品種快速鑒別方法,用可見光-近紅外光譜技術結合小波變換數(shù)據(jù)壓縮技術對來自三個作為我國四大農(nóng)作物之一的馬鈴薯,年產(chǎn)量近9 000萬 不同地區(qū)的大米進行了分類研究,取得了較好的效果。牛曉

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李鑫;基于近紅外光譜的馬鈴薯品種鑒別及干物質(zhì)含量檢測方法研究[D];黑龍江八一農(nóng)墾大學;2016年

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本文編號：971214