本文關鍵詞：光譜特征波長的SPA選取和基于SVM的玉米顆粒霉變程度定性判別　出處：《光譜學與光譜分析》2016年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：利用波長范圍在833~2 500nm的傅里葉變換近紅外光譜(Fourier transform near infrared spectroscopy,FT-NIR)對不同霉變程度的玉米顆粒進行檢測區(qū)分。首先,為避免光譜數(shù)據(jù)首尾噪聲影響,對比四種常見的預處理方法,最終選擇移動平均平滑法對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理;然后為選出合適的樣本集劃分方法以提高模型預測性能,對常見的四種方法進行對比,最終利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distance)法進行樣本集劃分;進一步為減少數(shù)據(jù)量,降低維度,使用連續(xù)投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取出7個特征波長,分別為833,927,1 208,1 337,1 454,1 861和2 280nm;最后,將七個特征波長數(shù)據(jù)作為輸入,選取徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)作為支持向量機(support vector machine,SVM)核函數(shù),取參數(shù)C=7 760 469,γ=0.017 003建立判別模型。SVM模型對訓練集和測試集的預測準確率分別達到97.78%和93.33%。另取不同品種的玉米顆粒,以同樣的標準挑選樣品組成獨立驗證集,所建立的判別模型對獨立驗證集的預測準確率達到91.11%。結果表明基于SPA和SVM能有效地對玉米顆粒霉變程度進行判別,所選取的7個特征波長為實現(xiàn)在線霉變玉米顆粒近紅外檢測提供了理論依據(jù)。
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學工學院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備優(yōu)化設計北京市重點實驗室;
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2012BAK08B04)資助
【分類號】：S435.131.4;S123
【正文快照】： 引言我國是玉米生產(chǎn)和消費大國,玉米除食用之外,還用作飼料和工業(yè)原料。然而目前因霉變造成的玉米產(chǎn)后損失過于嚴重,這不僅影響著玉米產(chǎn)量,而且一旦霉變玉米被人畜食用,也會嚴重危害人畜健康,因此,及時檢出霉變玉米尤為重要。目前,對霉變玉米的檢出大多采用人工感官鑒定方法進

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本文編號：1308199