玉米是我國(guó)主要的農(nóng)作物之一。我國(guó)作為玉米種植和消費(fèi)大國(guó),對(duì)玉米品種的鑒別需求在不斷增長(zhǎng)。利用近紅外光譜分析技術(shù)快速、準(zhǔn)確、無(wú)損特點(diǎn)對(duì)玉米品種進(jìn)行鑒別是一種較為理想的檢測(cè)手段。為實(shí)現(xiàn)基于近紅外光譜的玉米品種鑒別系統(tǒng),本文主要在玉米品種鑒別方法與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上做了相應(yīng)的研究。通過(guò)分析研究確定以KS方法為樣本集劃分方法;對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)采用平滑+中心化+歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法以消除光譜數(shù)據(jù)中的噪聲信息;對(duì)光譜數(shù)據(jù)信息的特征提取采取DPLS+LDA的處理方式;SVM為模型的分類器。利用上述方法構(gòu)建的玉米種子單天數(shù)據(jù)鑒別模型正確識(shí)別率達(dá)到了 93.75%。構(gòu)建的玉米種子多天數(shù)據(jù)鑒別模型正確識(shí)別率達(dá)到了 89%,而PCA+SVM方法只有85.25%,SIMCA方法為87.5%。結(jié)果表明本文提出的方法是一種能夠較好識(shí)別玉米品種的方法。以MFC應(yīng)用框架為系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)平臺(tái),利用OpenCV與TeeChart插件結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)對(duì)光譜數(shù)據(jù)矩陣的高速運(yùn)算處理與光譜數(shù)據(jù)二維圖表顯示的功能。經(jīng)測(cè)試系統(tǒng)功能完善,鑒別結(jié)果準(zhǔn)確,能夠滿足對(duì)玉米品種的鑒別需求。 

【文章來(lái)源】：北京林業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２玉米種子光譜曲線??Ｆｉｇ．?１－２?Ｃｏｍ?ｓｅｅｄ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｃｕｒｖｅ??

１．６技術(shù)路線??通過(guò)對(duì)近紅外光譜分析技術(shù)鑒別玉米品種的具體問(wèn)題分析研宄，確定本文研究的??技術(shù)路線圖如圖１－３所示。先采集玉米種子的近紅外光譜數(shù)據(jù)，采集方式上主要有兩??種，分別為反射方式與透射方式。然后對(duì)采集到的玉米種子數(shù)據(jù)先進(jìn)行樣本集劃分，??主要采用ＫＳ方法，之后對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以消除噪聲對(duì)分析的影響。再利用??ＤＰＬＳ＋ＬＤＡ方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，利用ＳＶＭ分類器對(duì)特征提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建??模。最后在ＭＦＣ軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)上將鑒別方法實(shí)現(xiàn)，同時(shí)結(jié)合ＯｐｅｎＣＶ與ＴｅｅＣｈａｒｔ插件??實(shí)現(xiàn)玉米品種的鑒別系統(tǒng)。??４??

基于近紅外光譜的玉米品種鑒別系統(tǒng)研建的第ｙ個(gè)變量。具體方法實(shí)現(xiàn)步驟如下：??算全部樣本間的歐式距離，挑選出距離最大的前兩個(gè)樣品加算其余樣本與加入到訓(xùn)練集中的兩個(gè)樣本的距離，每個(gè)樣本中的兩個(gè)樣本中的最小距離，待余下樣本都計(jì)算完畢之后，離樣本中選擇距離最大的樣本加入到訓(xùn)練集中；??復(fù)第二步，直到挑選出的訓(xùn)練集樣本數(shù)與預(yù)定的訓(xùn)練集樣本數(shù)光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法簡(jiǎn)介??況下，采集到的近紅外光譜數(shù)據(jù)，會(huì)受到外界因素的干擾，如。這些千擾因素會(huì)在光譜采集時(shí)轉(zhuǎn)變成光譜的噪聲數(shù)據(jù)，對(duì)。如圖２－１所示，采集到的玉米種子近紅外反射光譜曲線在１５０不光滑，代表該部分有一定的噪聲混入。這些噪聲信息后續(xù)工作產(chǎn)生消極影響。??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2999220