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1.
《土壤通报》2020,(3):505-510
为了实现土壤类型的快速无损识别,提出了一种利用可见-近红外光谱、基于极限学习机的土壤类型鉴别方法。首先,获取4种不同类型土壤的320个样本波长在325～1075 nm范围内的可见-近红外光谱数据;其次,用主成分分析的数学方法对数据进行降维处理,最终提取了三个主成分来代表原光谱数据;再次,将320个样本的数据随机分为测试集和预测集两个部分,建立极限学习机模型,利用该模型对土壤类型进行识别。实验结果表明,将极限学习机应用于土壤类型的识别精度可达100%,其训练速度和泛化性优于BP神经网络和支持向量机,能够快速、准确、无损鉴别土壤类型,使用方便,具有推广价值。 相似文献
2.
玉米种子活力近红外光谱智能检测方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现玉米种子活力的快速无损检测,提出利用近红外光谱和BP神经网络来建立玉米种子活力智能检测模型。首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,采集样本的近红外光谱。分别通过卷积平滑(S-G)和多元散射校正(MSC)及二者组合的方法消除光谱噪声和去除奇异光谱。然后分别用主成分分析(PCA)和离散多带小波变换(DWT)提取光谱特征,作为BP神经网络的输入。依据预处理及特征提取的不同构建出6种BP神经网络种子活力检测模型。试验结果表明,组合预处理方法与主成分分析特征提取结合构建的模型最优,其识别的准确率为95.0%,平均识别时间为26.25ms。研究结果为玉米种子活力的快速无损检测提供了理论依据和实用方法。 相似文献
3.
利用近红外光谱与PCA-SVM识别热损伤番茄种子 总被引：6，自引：6，他引：0
为了研究近红外光谱技术用于热损伤种子快速无损识别的可行性,该文以120粒番茄种子为研究对象,其中60粒番茄种子通过高温加热处理的方式成为热损伤种子组,其他60粒番茄种子为正常种子组,利用实验室自主搭建的近红外光谱检测系统获取单粒番茄种子在980~1 700 nm范围内的光谱,分别采用偏最小二乘判别法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)和支持向量机(support vector machines,SVM)建立了番茄种子热损伤的定性分析模型。试验结果表明:2种判别模型的验证集总正确率均大于96%,均可用于热损伤种子的判别。其中,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)预处理的光谱数据构建的支持向量机模型的判别效果最好,其校正集和验证集的判别正确率均为100%,更适用于种子热损伤识别。因此,应用近红外光谱技术可快速无损识别热损伤番茄种子,为种子检验提供了一种新的方法。 相似文献
4.
近红外漫反射光谱技术快速无损识别灵芝和云芝提取物研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了满足食用菌提取物实际生产监管需要,本研究采用近红外漫反射光谱技术对来自不同地区的灵芝和云芝提取物样品进行定性识别研究。在800~2 750nm波段范围,采集灵芝和云芝提取物的漫反射光谱,应用主成分聚类分析和偏最小二乘判别法分别建立识别模型,用146个样品进行建模和48个外部样品集进行验证。结果表明:采用主成分聚类判别分析法,灵芝和云芝提取物的判别界线清晰,正确率达到88.54%;采用偏最小二乘判别法,建立的鉴别分类模型能较好地对灵芝和云芝提取物进行鉴别,校正集和预测集样品的识别正确率均为100%。因此,近红外结合主成分聚类分析和偏最小二乘判别法识别灵芝和云芝提取物是可行的,同时研究结果为灵芝和云芝提取物的快速识别提供了理论依据和使用方法。 相似文献
5.
基于高光谱图像纹理特征的牛肉嫩度分布评价 总被引：2，自引：5，他引：2
传统牛肉品质的检测方法耗时长,效率低,破坏样品,已不能满足现代化生产的需要。为了实现对牛肉嫩度品质的快速无损检测和评价,该文利用高光谱成像系统,以西门塔尔牛多个胴体的背最长肌部位为研究对象,采集56个有效样本的高光谱立体图像,研究无损评价牛肉样品的嫩度分布。通过提取样本的反射光谱信息,并利用逐步回归算法结合遗传算法(GA,genetic algorithm)筛选出牛肉剪切力值(WBSF,warner-bratzler shear force)的特征波段。利用主成分分析(PCA,principle component analysis)提取样品的3个主成分。基于选出的特征波段图像和提取的主成分,通过计算图像灰度共生矩阵求取每幅图像8个主要纹理特征参数,分别建立了基于支持向量机(SVM,support vector machine)和线性判别(LDA,linear discriminant analysis)法的嫩度等级判别模型。经分析比较,基于主成分纹理特征优于基于特征波段图像建立的预测模型,并且,线性判别模型识别准确率相比支持向量机模型较高。基于主成分纹理特征建立的线性判别模型预测集判别精度为94.44%。研究结果证明,基于高光谱图像纹理特征分析,可以建立牛肉的嫩度判别模型,对牛肉嫩度快速无损检测技术研究提供理论参考。 相似文献
6.
基于近红外光谱技术的大米品种快速鉴别方法 总被引：16，自引：7，他引：9
为探索大米无损检测技术,提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴别大米品种的新方法。首先采用主成分分析法对大米品种进行聚类,然后利用小波变换技术提取光谱特征信息,把光谱特征信息作为人工神经网络的输入建立品种识别模型,对大米品种进行鉴别。从每种大米60个样本共计180个样本中随机抽取150个样本（每种50个样本）用来建立神经网络模型,剩下的30个大米样本用于预测。品种识别准确率达到100%。说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为大米的品种鉴别提供了一种新方法。 相似文献
7.
可见/近红外光谱快速鉴别米粉辐照剂量 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现对不同剂量辐照处理后米粉的快速鉴别,提出了一种基于可见-近红外光谱技术的快速、无损检测方法。试验先利用不同剂量的60Coγ-射线对米粉进行辐照处理,得到了4种样品共200个样本。再应用ASD可见-近红外光谱仪获取所有样本的反射光谱数据,并采用主成分分析方法对数据进行聚类分析,将提取的前6个主成分作为BP神经网络的输入值,建立不同米粉样品的鉴别模型。结果表明,在设定偏差标准为±0.1的情况下,利用该模型对预测集样本进行鉴别,识别率达到100%。该文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为快速鉴别米粉类产品是否经辐照灭菌及处理剂量等提供了新的技术方法。 相似文献
8.
为了探索烤烟烟叶收购质量的无损检测技术,提出了一种基于近红外光谱技术快速鉴别烟叶分组（部位、颜色）的方法。分析了近红外光谱技术应用于完整烤烟烟叶质量评价的可行性,用不同波段范围、不同光谱预处理方法（多元散射校正MSC、标准正态变量变换SNV、微分光谱）和不同主成分因子数分别对烟叶部位和颜色分类结果的影响进行了对比分析,分别建立了烟叶部位和颜色的定性判别模型。结果表明：用判别分析（discrimant analysis,DA）方法在1?101～2?395?nm范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对烟叶部位、烟叶颜色的校正集分类正确率均达100%,预测集分类正确率分别达到98.57%和97.14%。说明所提出的方法具有很好的分组作用,近红外光谱技术为烤烟烟叶收购质量等级评价提供了一种新方法。 相似文献
9.
柑桔黄龙病近红外光谱无损检测 总被引：3，自引：1，他引：2
为探讨快速无损检测柑桔黄龙病的可行性,应用近红外光谱技术结合机器学习方法进行研究。在4000~9000cm-1光谱范围内,采集黄龙病、缺素和健康3类叶片样本的近红外光谱。采用一阶导数、平滑和多元散色校正组合的光谱预处理方法,消除光谱的基线漂移和散射效应。分别对偏最小二乘判别模型(PLS-DA)的主成分因子数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量数量、核函数类型及其参数进行了优化,建立了PLS-DA和LS-SVM模型。采用预测集样本,评价模型的预测能力,经比较,采用11个主成分得分向量为输入、线性核函数和惩罚因子为2.25的LS-SVM模型预测效果最佳,模型误判率为0。结果表明采用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机进行柑桔黄龙病无损检测是可行的。 相似文献
10.
柿子可溶性固形物含量的可见-近红外光谱检测 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现柿子（Diospyros kaki thunb）可溶性固形物含量的快速无损检测,提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术无损检测柿子可溶性固形物含量的方法。采用Field Spec 3光谱仪对3种不同品种的柿子进行光谱分析,共获取66个样本数据。利用平均平滑法对样本数据进行预处理,再采用主成分分析法,依据可信度获取光谱的6个主成分数据。将样本随机分成51个建模样本（每种各17个）和15个验证样本（每种各5个）,把6个主成分数据作为BP神经网络的输入变量,柿子的可溶性固形物含量作为输出变量,隐含层的节点数为11,建立3层BP神经网络检测模型,并用该模型对15个验证样本进行预测。结果表明,所建校正模型的校正标准差（SEC）为0.232,对预测集样本可溶性固形物含量的预测相对误差在3%以下,预测值和实测值的决定系数（R2）为0.99,预测标准差（SEP）为0.257。结果表明应用近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法检测柿子的可溶性固形物含量是可行的。 相似文献
11.
基于光谱特性分析的冬油菜苗期田间杂草识别 总被引：3，自引：3，他引：0
杂草识别是自动除草的关键环节,运用光谱分析技术可以快速识别杂草。该文以冬油菜苗、冬油菜苗期杂草和土壤为研究对象,通过ASD便携式光谱分析仪采集光谱数据。对每个样本连续采集5组数据,经平均、一阶导数、压缩等预处理后,得到368组波长在400～2300 nm范围内的光谱数据。采用逐步判别分析法,按统计量Wilks’ Lambda最小值原则选择变量,选取了710、755、950和595 nm共4个特征波长。运用4个特征波长分别建立了典型判别函数模型和贝叶斯判别函数模型。用这2组模型分别对预测集进行预测,典型判别函数模型的正确识别率为97.78%,在不同的先验概率下贝叶斯判别函数模型的正确识别率分别为98.89%和97.78%。结果表明：当先验概率根据类别大小计算时,以特征波长建立的贝叶斯判别函数模型能较好的识别冬油菜苗期田间杂草,而且模型稳定。该研究结果可为杂草探测光谱传感器的开发提供参考。 相似文献
12.
基于多源信息融合技术的马铃薯痂疮病无损检测方法 总被引：6，自引：5，他引：1
为了提高马铃薯痂疮病无损检测识别精度,基于机器视觉和近红外光谱的多源信息融合技术,该文提出DS（dempster shafer）证据理论结合支持向量机的马铃薯痂疮病无损检测方法。试验以360个马铃薯为研究对象,在图像特征分割时,确定了差影法结合马尔可夫随机场模型法为最佳分割方法;在光谱特征提取时,确定主成分分析方法为最佳降维方法。采用支持向量机识别方法分别建立机器视觉和近红外光谱的马铃薯痂疮病识别模型,模型对测试集马铃薯识别率分别为89.17%、91.67%。采用DS证据理论与支持向量机相结合的方法对获取的图像特征和光谱特征进行融合,建立了基于机器视觉和近红外光谱技术的多源信息融合马铃薯痂疮病检测模型,该模型对测试集马铃薯识别率为95.83%。试验结果表明,该技术对马铃薯痂疮病进行检测是可行的,融合模型比单一的机器视觉模型或近红外光谱模型识别率高。 相似文献
13.
基于近红外光谱技术的淡水鱼品种快速鉴别 总被引：5，自引：1，他引：4
为探索淡水鱼品种的快速鉴别方法,该文应用近红外光谱分析技术,结合化学计量学方法,对7种淡水鱼品种的判别分类进行了研究。采集了青、草、鲢、鳙、鲤、鲫、鲂等7种淡水鱼,共665个鱼肉样品的近红外光谱数据,经过多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、数据标准化(standardization,S)等20种方法预处理,在1 000~1 799 nm范围内分别采用偏最小二乘法(partial least square,PLS)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP人工神经网络技术(back propagation artificial neural network,BP-ANN)、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术对7种淡水鱼原始光谱数据进行了鉴别分析。结果表明,近红外光谱数据,结合主成分分析和BP人工神经网络技术建立的淡水鱼品种鉴别模型最优,模型的鉴别准确率达96.4%,对未知样本的鉴别准确率达95.5%。模型具有较好的鉴别能力,采用该方法能较为准确、快速地鉴别出淡水鱼的品种。 相似文献
14.
为了更加全面的建立中国土壤类型系统,了解中国土壤地域差异,从而提高土地资源的利用率,以及根据土壤类型指导农业科学生产。该研究利用激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合化学计量学方法对土壤类型进行判别分析研究。从6种标准土壤样品出发,分析所采集6种土壤的LIBS光谱谱线特征,结合其主要成分物质(SiO2,Al2O3,Fe2O3,FeO,MgO,CaO,Na2O,K2O)的含量,针对每种主要物质选取了Si I 390.55 nm、Al I 394.40 nm、Fe I 422.74 nm、Mg I 518.36 nm、Na I 588.96 nm、Ca II 393.37 nm、K I 766.49 nm为特征分析谱线。结合所选的7条特征谱线下的300个标准土壤样品的光谱(200个为训练集,100个为预测集),对训练集光谱进行主成分分析(principal component analysis,PCA),6种土壤有明显的聚类。然后根据训练集光谱值和预先赋予土壤类型的虚拟等级值分别建立最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine,LS-SVM)判别模型,分析预测结果二者总的判别准确率分别为98%和100%。用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评价这2个模型的性能,结果表明LS-SVM判别模型性能优于PLS-DA模型。基于以上结果,选取不同于标准土壤的另7种不同类型土壤进行试验验证所选特征谱线和判别模型,建立7种不同类型土壤的LS-SVM预测模型,其预测准确率达100%,ROC曲线对其评价的性能很好。研究证明,LIBS技术结合化学计量学方法能够实现对土壤类型的判别分析,这为土壤质量的正确评价,土壤的整治、规划和合理利用提供理论基础。 相似文献
15.
Picque D Lieben P Corrieu G Cantagrel R Lablanquie O Snakkers G 《Journal of agricultural and food chemistry》2006,54(15):5220-5226
Mid-infrared spectroscopy was applied to the analysis and discrimination of Cognacs and other distilled drinks (Armagnacs, whiskies, brandies, bourbons, rums, and counterfeit products). Strong correlations were found between dry extract spectra, polyphenolic dry extract spectra, and the total polyphenol concentration of samples, notably of Cognacs. Principal component analysis applied to spectral data made it possible to emphasize the importance of dry extract data when a distinction is made between Cognacs and Armagnacs, whiskies, bourbons, and rums, and of polyphenol concentration when Cognacs, brandies, and counterfeit products are separated. Ninety-six percent of samples in the test set were correctly assigned to Cognacs and non-Cognacs by partial least-squares discriminant analysis. 相似文献
16.
基于监督正交局部保持映射的植物叶片图像分类方法 总被引：2，自引：2，他引：0
针对传统的线性分类方法不能有效处理复杂、多变和非线性的植物叶片图像,在局部保持映射算法的基础上,提出了一种监督正交局部保持映射算法,并应用于基于植物叶片图像分类中。该算法首先利用Warshall算法计算样本的类别矩阵,在此基础上充分利用样本的局部信息和类别信息构造类间散度矩阵和类内散度矩阵,使得维数约简后,在低维子空间同类样本之间的距离变小,而不同类样本之间的距离增大,由此提高了该算法的分类能力。最后,利用K-最近邻分类器进行植物分类。与经典的监督子空间维数约简方法相比,该方法在构建类内和类间散度矩阵时不需要判别数据的类别信息,能够提高算法的分类性能。在公开植物叶片图像数据库上进行了一系列植物叶片分类试验,平均正确识别率高达95.92%。试验结果表明了该算法在植物分类中的可行性。 相似文献
17.
基于电子鼻信号判别番茄苗机械损伤程度 总被引：1，自引：0，他引：1
番茄苗产生的挥发物易受到病害、虫害、损伤等多种因素影响。该文利用电子鼻系统测试机械损伤番茄苗挥发性物质的变化,通过主成分分析、线性判别分析对4种不同处理机械损伤的番茄苗进行分析,结果表明主成分分析各处理样本间均有重叠,区分效果不理想,线性判别分析各处理样本基本可以分开;用逐步判别分析和BP神经网络对各处理样本进行判别,测试集的准确率分别达到84.4%和93.8%以上,神经网络模型的预测结果更好。该研究可为番茄苗机械损伤快速在线监测提供参考。 相似文献
18.
鸡只粪便的性状是反映鸡只健康状况的重要特征之一,不同性状的鸡便往往与特定的疾病相关联。针对鸡只粪便性状主要依靠人工监测,存在速度慢且易发生交叉感染等问题,该研究提出一种基于可见-近红外光谱技术的鸡只粪便分类判别模型。首先,通过扫描4类典型的鸡只粪便样本（正常粪便、红血丝粪便、绿色粪便和饲料粪便）在400～900 nm波段范围的光谱数据,对每一类别的鸡便样本按随机性原则以3∶1划分为校正集和测试集。其次,分别采用多元散射校正、SG卷积平滑和标准差标准化进行数据预处理,并建立偏最小二乘判别分析模型,根据模型评价指标确定最优预处理方法。然后,使用主成分分析、竞争性自适应重加权采样、改进的混合蛙跳3种方法对预处理后的样本进行数据降维,并最终建立分类判别模型。结果表明：基于模型评价指标确定最优数据预处理方法后,再采用改进后的混合蛙跳降维方法建立的判别模型区分正常粪便、红血丝粪便、绿色粪便表现最优,测试集判别准确率分别为92.27%、92.59%、100%;而对于饲料粪便,所选3种降维方法建立的判别模型,其测试集准确率均可达100%。因此,通过可见-近红外光谱检测手段,结合特征波长优选与偏最小二乘判别分析,可以有效判别不同类型的鸡只粪便,为实现鸡病智能化监测提供技术支持。 相似文献
19.
基于可见/近红外反射光谱的梨树叶片钾含量的快速测定研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用可见/近红外反射光谱定量分析技术对梨树鲜叶钾素含量进行快速测定研究。对150个梨树叶片样本进行光谱扫描,其中120个做建模集,30个做验证集。通过对样品的可见/近红外光谱进行多种预处理,并建立钾素预测模型,探讨了可见/近红外光谱数据预处理对预测精度的影响。结果表明,通过原始光谱与S-G(3)平滑相结合的预处理方法,用17个主成分建立的偏最小二乘法模型最好,其交叉验证集和预测集模型的决定系数(R2)分别为0.722 7和0.679 1,交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.171,预测的平均相对误差为6.81%,能高效、快速地预测梨树叶片钾素含量,为梨树钾素快速测定提供了新的手段。 相似文献
20.
Woodcock T Downey G O'Donnell CP 《Journal of agricultural and food chemistry》2008,56(23):11520-11525
The potential of near-infrared transflectance spectroscopy (1100-2498 nm) combined with chemometric techniques to confirm the geographical origin of European olive oil samples was evaluated. In total, 913 extra virgin olive oil samples (210 Ligurian and 703 non-Ligurian) were collected over three consecutive harvests (2005, 2006, and 2007). A multivariate spectral fingerprint for Ligurian olive oil was developed and deployed to confirm or refute a claim that any given sample was Ligurian. Samples were pseudorandomly split into calibration (n = 280) and validation sets (n = 633); the only selection constraint applied was to insist on equal numbers of Ligurian and non-Ligurian samples in the calibration set. Following preliminary examination by principal component analysis, the full spectrum modeling method applied to the spectral data set was discriminant partial least-squares regression; various data pretreatments were also investigated. The best models correctly predicted the origins of samples in the prediction set up to 92.8 and 81.5% for Ligurian and non-Ligurian olive oil samples, respectively, using a first-derivative data pretreatment. The potential of this approach in commercial traceability and quality assurance schemes is noted. 相似文献