發(fā)布時(shí)間：2017-12-19 13:43

  本文關(guān)鍵詞：光譜特征波長(zhǎng)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(xué)與光譜分析》2016年01期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：利用波長(zhǎng)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(duì)不同霉變程度的玉米顆粒進(jìn)行檢測(cè)區(qū)分。首先,為避免光譜數(shù)據(jù)首尾噪聲影響,對(duì)比四種常見(jiàn)的預(yù)處理方法,最終選擇移動(dòng)平均平滑法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;然后為選出合適的樣本集劃分方法以提高模型預(yù)測(cè)性能,對(duì)常見(jiàn)的四種方法進(jìn)行對(duì)比,最終利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distance)法進(jìn)行樣本集劃分;進(jìn)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(gè)特征波長(zhǎng),分別為833,927,1 208,1 337,1 454,1 861和2 280nm;最后,將七個(gè)特征波長(zhǎng)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(jī)(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(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到97.78%和93.33%。另取不同品種的玉米顆粒,以同樣的標(biāo)準(zhǔn)挑選樣品組成獨(dú)立驗(yàn)證集,所建立的判別模型對(duì)獨(dú)立驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到91.11%。結(jié)果表明基于SPA和SVM能有效地對(duì)玉米顆粒霉變程度進(jìn)行判別,所選取的7個(gè)特征波長(zhǎng)為實(shí)現(xiàn)在線霉變玉米顆粒近紅外檢測(cè)提供了理論依據(jù)。
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備優(yōu)化設(shè)計(jì)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAK08B04)資助
【分類(lèi)號(hào)】：S435.131.4;S123
【正文快照】： 引言我國(guó)是玉米生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó),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?cè)斐傻挠衩桩a(chǎn)后損失過(guò)于嚴(yán)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(huì)嚴(yán)重危害人畜健康,因此,及時(shí)檢出霉變玉米尤為重要。目前,對(duì)霉變玉米的檢出大多采用人工感官鑒定方法進(jìn)

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本文編號(hào)：1308199