【摘要】：應(yīng)用遺傳算法結(jié)合連續(xù)投影算法近紅外光譜檢測土壤有機質(zhì)研究。采集浙江省文城地區(qū)農(nóng)田土壤樣品近紅外光譜數(shù)據(jù),土壤樣品數(shù)為394個。為簡化模型,采用遺傳算法結(jié)合連續(xù)投影算法挑選出18個特征波長建模,應(yīng)用偏最小二乘回歸建立有機質(zhì)預(yù)測模型,建模集的決定系數(shù)為0.81,均方根預(yù)測誤差為0.22,剩余預(yù)測偏差為2.31,預(yù)測集的決定系數(shù)為0.83,均方根預(yù)測誤差為0.20,剩余預(yù)測偏差為2.45。研究發(fā)現(xiàn),遺傳算法結(jié)合連續(xù)投影算法在簡化模型同時,模型的預(yù)測評價指標同采用全譜波長建模并沒有明顯降低。因此,遺傳算法結(jié)合連續(xù)投影算法挑選的特征波長可以應(yīng)用于近紅外光譜檢測土壤有機質(zhì)含量。
[Abstract]:Application of genetic algorithm and continuous projection algorithm to detect soil organic matter by near infrared spectroscopy. The near infrared spectrum data of farmland soil samples in Wencheng area Zhejiang Province were collected and the number of soil samples was 394. In order to simplify the model, 18 characteristic wavelengths were selected by genetic algorithm and continuous projection algorithm. The organic matter prediction model was established by partial least square regression. The determination coefficient of the modeling set was 0.81and the root mean square prediction error was 0.22. The residual prediction deviation is 2.31, the decision coefficient of prediction set is 0.83, the root mean square prediction error is 0.20, and the residual prediction deviation is 2.45. It is found that the genetic algorithm combined with continuous projection algorithm can simplify the model, and the prediction and evaluation indexes of the model are not significantly reduced with the full-spectrum wavelength modeling. Therefore, the characteristic wavelengths selected by genetic algorithm and continuous projection algorithm can be used to detect soil organic matter by near infrared spectroscopy.
【作者單位】： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;華東交通大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61134011) 江西省科技支持項目(20161BAB202060,20161BBF60060,20151BAB207009,20142BDH80021)資助
【分類號】：S153.6;O657.33

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本文編號：2321953