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1.
基于介电特性与IRIV-GWO-SVR算法的番茄叶片含水率检测 总被引：10，自引：8，他引：2
为了探究利用介电特性检测作物水分状况的可行性,研究了一种基于介电特性的有效、快速、精确检测番茄叶片含水率的方法。以300片不同含水率的番茄叶片为研究对象,通过LCR测量仪测定叶片在0.05~200 k Hz下的相对介电常数ε′和介质损耗因数ε″,并采用干燥法测量叶片含水率。利用迭代保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)对介电参数进行特征变量选取,并与连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立叶片全变量、2种特征变量与叶片含水率的关系模型。结果表明,基于迭代保留信息变量法选取特征变量的支持向量回归模型(IRIV-SVR)具有良好的预测能力,但预测精度仍需提高,故引入灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)优化模型的参数c(惩罚因子)和g(核函数参数)。最终,经GWO优化后的模型(IRIV-GWO-SVR)的预测集决定系数R2与均方根误差RMSE分别为0.963 8,0.020 7。因此,利用介电特性结合IRIV-GWO-SVR算法预测番茄叶片含水率是可行的,同时为其他叶片含水率检测提供了一种新的方法和思路。 相似文献
2.
基于介电特性及ANN的油桃糖度无损检测方法 总被引：8，自引：6，他引：2
为了探索利用果品的介电特性无损预测内部品质的可能性,该文采用矢量网络分析仪测量了10 d贮藏期间,300个99-1油桃在20～4500 MHz频率下的相对介电常数和介电损耗因子,以糖度作为内部品质指标,基于x-y共生距离的样本划分法确定了含243个样本的校正集和57个样本的预测集;建立了预测油桃糖度的偏最小二乘、支持向量机及极限学习机模型,并综合比较了采用全频谱以及利用无信息变量消除法和连续投影算法分别提取的特征变量作为各模型输入变量时,对各模型拟合效果的影响。结果表明：连续投影算法结合极限学习机预测效果最好（预测相关系数为0.887,预测均方根误差为0.782）;与全频谱和无信息变量消除法相比,连续投影算法在简化模型及提高模型稳定性方面性能良好。该研究结果表明,基于油桃介电特性无损检测糖度是可行的,可为应用介电特性无损检测果品的内部品质指标提供了一种新方法。 相似文献
3.
利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型 总被引：3，自引：3，他引：0
为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz～5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε''和介电损耗ε"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072～5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（ε''3.854MHz、ε"3.854MHz、ε''5.462MHz、ε"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。 相似文献
4.
省域土地人口经济多维协调格局及分区发展策略 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过500 mV的激励电压在1 kHz~5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数?''和介电损耗?"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072~5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（?''3.854MHz、?"3.854MHz、?''5.462MHz、?"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。 相似文献
5.
基于介电特性的燕麦含水率预测 总被引：9，自引：8，他引：1
为了给基于介电特性的小杂粮含水率测量仪的开发提供基础数据,该文以燕麦为对象,利用同心圆柱形电容器研究了测试信号频率(103～106Hz)、燕麦含水率(12%～21%)、温度(5～40℃)和体积密度(671～787kg/m3)对相对介电常数ε′和介质损耗因数ε″的影响,分析了介电参数变化的原因;建立了部分频率下燕麦介电参数与主要影响因素的关系模型,验证了模型的精度;检验了基于介电参数预测含水率的精度和可行性。结果表明,在103～106Hz频段内,燕麦的ε′和ε″均随测试信号频率的增大而减小,但随含水率、温度和体积密度的增大而增大;可用三元或二元三次方程描述介电参数和主要影响因素的关系,且各模型的决定系数皆大于0.96;同烘干法获得的含水率相比,基于介电参数预测燕麦含水率的误差范围在±1.2%,说明基于介电特性预测含水率是可行的。本研究对了解燕麦的介电特性以及燕麦含水率检测仪的开发有重要的指导意义。 相似文献
6.
为了探寻利用介电频谱预测灵武长枣可溶性固形物含量的可行性,并建立最优模型,该文采用网络分析仪在200 MHz~18 GHz的频率范围内,选取101个频率点,测定分析了300个灵武长枣的介电损耗因子ε″和介电常数ε'频谱,利用长枣的介电损耗因子ε″和介电常数ε'进行了可溶性固形物含量的预测模型研究。通过遗传算法(genetic algorithm,GA)和相关系数法(correlation coefficient,CC)提取了介电频谱的有效信息,并分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、主成分回归(principal component regression,PCR)和支持向量机(support vector machines,SVM)法比较建立了可溶性固形物含量的预测模型。研究结果表明:用GA与CC方法提取频谱有效信息的建模效果要优于原始频谱的建模效果;PCR法的建模效果要优于PLS与SVM法的建模效果。以介电损耗因子ε″、介电常数ε'频谱建立的可溶性固形物含量的最优预测模型分别为GA-PCR和CC-PCR。以介电损耗因子ε″建立的GA-PCR模型优于介电常数ε'的CC-PCR模型,其校正集和预测集的相关系数分别为0.933和0.925,均方根误差分别为0.661%和0.702%。结果表明,利用介电频谱预测灵武长枣的可溶性固形物含量是可行的。 相似文献
7.
基于漫反射光谱的初制绿茶含水率无损检测方法 总被引：7，自引：4，他引：3
茶叶含水率是影响茶叶加工品质的一项重要指标。为了实现茶叶加工中含水率的快速检测,该文提出了一种应用漫反射光谱技术的绿茶初制过程中含水率无损检测方法。采用波长范围在325～1 075 nm 的可见-短波近红外光谱仪,对炒青绿茶在8个加工工序中随机抽取的568个茶叶样本进行漫反射光谱扫描,光谱扫描后立即测量样本的含水率。对于得到的光谱数据,采用小波变换降低其信息维度并提取小波系数,比较小波低频系数对于光谱特征信息的提取能力,结果显示,小波低频系数能够有效提取原始光谱数据中的特征信息。采用3种回归算法：偏最小二乘回归、神经网络和支持向量机分别建立含水率的测量模型。比较发现支持向量机回归模型的结果最优,建模相关系数为0.9985,预测相关系数为0.9875。研究结果表明,漫反射光谱可以用于绿茶含水率的无损、快速检测,小波变换是一种有效的光谱特征提取算法,而且支持向量机回归算法具有高精度和强泛化能力,可广泛用于回归分析。 相似文献
8.
基于高光谱与协同克里金的土壤耕作层含水率反演 总被引：2，自引：2，他引：0
为研究土壤耕作层(0~40 cm)含水率的空间分布情况,利用EO-1的Hyperion传感器高光谱数据,对研究区域(106°20′~109°19′E,40°19′~41°18′N)的表层(0~10 cm)含水率进行定量反演,并利用表层含水率反演结果作为协同克里金插值的协变量,同时利用103个采样点实测的耕作层含水率作为主变量,进行协同克里金插值。结果表明:通过特征指数法提取水分反演的敏感波段集中在1 295~2 224 nm波长区间,特征指数法模型校正的相关系数r0.5但模型验证的精度较低(r0.2);通过偏最小二乘法建模,模型校正的r0.8,模型验证的r0.5,效果较好;运用协同克里金插值时,将反演的表层含水率作为协变量,可以弥补主变量耕作层含水率样本点少,变异函数欠稳定的缺点,同时,所提取理论模型的块金值(C0)与基台值(C0+C)的比值均25%,随机因素比例小,模型稳健。此外,协同克里金插值方法与利用表层与耕作层含水率线性拟合进行预测相比,能够有效提高预测精度,决定系数r2和Nash效率系数(nash-sutcliffe modelling efficiency,NSE)分别提高72.6%和89.9%,因此,将高光谱反演与协同克里金方法相结合,可以综合两者优势,节约采样成本,提高预测效率。 相似文献
9.
基于介电频谱技术的甜瓜品种无损检测 总被引：7，自引：5，他引：2
研究应用介电频谱技术实现对甜瓜的无损、快速及准确分类。以陕西杨凌某4家大棚外形相似的"红阎良"、"新早蜜"、"208"及"玛瑙"等4类成熟甜瓜为研究对象,采用矢量网络分析仪测量共246个样品在20 MHz~4 500 MHz的介电频谱。用Kennard-Stone方法划分校正集与验证集,分别建立支持向量机(support vector machine,SVM)和极限学习机(extremelearning machine,ELM)种类判别模型,并比较全频谱(full frequencies,FF)、连续投影算法(successive projectionalgorithm,SPA)和主成分分析(principal componentanalysis,PCA)等不同预处理方法对模型精度的影响。结果表明:1)所建6个判别模型验证集总正确率均大于96%,均可用于甜瓜种类的判别。2)对比3种预处理方法,FF完好地保留了样品的原始信息,2种判别模型的验证集总正确率都达到了100%,但由于存在干扰信息导致模型稳定性不好;PCA方法选择能代表原谱信息99.99%的前10个主成分信息用来建模,能有效简化模型,但验证集每个模型均有误判,两种判别模型总正确率分别为96.72%及98.36%;SPA从202个变量中提取17个特征变量参与建模,验证模型整体稳定性较其他两种好,总正确率分别达到96.72%和100%。3)综合考虑判别模型的验证集总正确率及模型稳定性,SPA-ELM模型判别效果最好,验证集总正确率达到100%,更适用于基于介电频谱的甜瓜种类判别。因此,基于甜瓜的介电频谱,通过支持向量机和极限学习机方法可以成功区分甜瓜种类,为甜瓜的无损检测及分类研究提供了一种新方法。 相似文献
10.
基于高光谱的油麦菜叶片水分CARS-ABC-SVR预测模型 总被引：8，自引：7，他引：1
为了实现油麦菜生长期间更合理的灌水管理,研究一种基于高光谱技术的精确、快速、有效检测油麦菜叶片水分的新方法。以5种不同水分胁迫水平的油麦菜为研究对象,通过高光谱成像系统获取高光谱图像并利用干燥法测量叶片含水率。采用多项式平滑(Savitzky-Golay,SG)结合标准变量变换(standard normalized variable,SNV)对高光谱数据去噪平滑。利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行特征波长选择,并与逐步回归分析(stepwise regression,SR)及连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立油麦菜叶片全光谱数据、3种特征光谱数据与干基含水率的关系模型。结果表明,基于竞争性自适应加权算法波长选择的支持向量回归模型(CARS-SVR)效果最佳,但预测精度尚不够理想,故引入人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)优化模型的参数惩罚因子和核参数。最终,经人工蜂群算法优化后的模型(CARS-ABC-SVR)的预测集决定系数R2和均方根误差RMSE分别为0.9214和2.95%。因此,利用高光谱技术结合CARS-ABC-SVR模型预测油麦菜叶片水分含量是可行的。 相似文献
11.
绿原酸(chlorogenicacid,CGA)是评价金银花品质的重要指标。为了实现金银花贮藏期间CGA含量变化的快速有效检测,该文采集了500个不同贮藏时间(0～20d)的金银花高光谱图像,构建CGA含量的高光谱检测模型。为了提高模型性能,采用savizky-golay卷积平滑(SG),移动窗口平滑(moving average),标准正态变量(standard normal variable,SNV),基线校正(baseline correction,BC),多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC),正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)6种预处理方法并建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型,确定SNV方法为最佳预处理方法,其预测集的R2为0.976 6,RMSE为0.271 1%。为了简化校准模型,利用无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE),连续投影算法(successive projections algorithm,SPA),竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)以及UVE-CARS、UVE-SPA等方法对SNV预处理后的光谱提取特征波长。然后,分别基于全光谱数据和所选特征变量数据,建立线性偏最小二乘回归(PLSR)和非线性BP神经网络模型。结果表明:UVE-CARS算法可以有效地减少提取变量个数(共提取26个,仅占全光谱范围的3.2%),PLSR和BP模型的预测集R2分别为0.974 6和0.978 4,RMSE分别为0.286 3%和0.250 3%。非线性BP模型预测结果整体优于线性PLSR模型,在BP模型中,UVE-CARS-BP预测精度最高,预测集的R2和RMSE的值分别为0.978 4, 0.250 3%。综上,基于高光谱成像技术建立的SNV-UVE-CARS-BP模型,可以实现金银花贮藏过程中CGA含量变化的快速无损预测。 相似文献
12.
This paper discusses the variation of relative permittivity, dielectric loss factor, loss tangent, and a.c. conductivity of common bean, Phaseolus vulgaris L., variety Campeão-3 from 75 kHz to 5 MHz. Included are curves showing the variation of these dielectric properties on moisture and bulk density. The variation of relative permittivity on frequency, moisture content, and density was more regular compared to the behaviour of the other dielectric properties in that it continuously increases with moisture and bulk density and decreases with frequency. The conclusion is that of all dielectric properties the relative permittivity should provide less error in common bean moisture content determination. 相似文献
13.
柑桔叶片黄龙病光谱特征选择及检测模型 总被引：6，自引：4，他引：2
为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。 相似文献
14.
蜜瓜和西瓜果汁的射频介电特性及其与糖度的关系(简报) 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解果汁的介电特性与其主要内部品质——糖度之间的关系,该文利用末端开路的同轴探头和阻抗分析仪测量了10 MHz～1.8 GHz的频率范围内不同成熟度的3个品种密瓜汁和4个品种西瓜汁的介电特性,同时测量了反映果汁糖度的可溶性固形物含量和果肉的含水率,分析了介电特性和糖度间的关系。结果显示：密瓜和西瓜果汁的相对介电常数和介质损耗因数皆随频率的增大单调减小,品种间的差异对介电特性有影响;1.8 GHz下密瓜汁的损耗角正切与糖度有较好的线性关系,其决定系数为0.784,但西瓜汁的介电特性与糖度的相关性较差;密瓜和西瓜果汁的糖度与果肉的含水率有很好的线性相关性,其决定系数分别为0.973和0.906。该研究将为基于介电特性的果汁糖度检测仪的开发提供了研究基础。 相似文献
15.
Reducing large spectral datasets to parsimonious representations of wavelengths is of value for efficient storage and easing analysis, in addition to the potential to use a simpler and cheaper spectrophotometer. This study evaluated the potential of calibrating visible and near infrared (vis‐NIR) spectra to total nitrogen (N), total carbon (C), organic C and inorganic C in soil on a 15‐ha farm, with the aim of comparing several wavelength reduction algorithms and rates in terms of model prediction accuracy. We explored the uninformative variables elimination (UVE), UVE coupled with successive projections algorithm (SPA) and two uniform‐interval wavelength reduction approaches (UWR‐I and UWR‐II) with successive wavelength reduction rates (WRRs) of 2, 5, 10, 20, 50, 100, 200, 500 and 1000. The standard normal variate (SNV)‐transformed absorbance spectra of soil samples recorded from 400 to 2499 nm at 1‐nm intervals were used. The calibration sets were subjected to a partial least squares regression (PLSR) with leave‐one‐out cross‐validation. Prediction results showed that UVE can reduce wavelength variables significantly while retaining good model prediction accuracy. The UVE‐SPA produced only three or four wavelengths, with which PLSR models achieved competitive prediction performance, compared with those based on all 2100 wavelengths, with coefficient of determination (R2) of 0.91, 0.89, 0.91 and 0.53 and residual prediction deviation (RPD) of 3.53, 2.95, 3.27 and 1.53 for soil total N, total C, organic C and inorganic C, respectively. The UWR tests showed that PLSR models responded insensitively to various WRRs from 2 to 100. The models calibrated for the 100‐nm interval spectra (21 remaining wavelengths) performed almost as well as those for the 1‐nm interval spectra. Although these findings might be valid only at the farm scale, it is recommended that the proposed wavelength reduction algorithms for more soil types and soils originated from larger areas should be examined. 相似文献
16.
遥感监测介电常数与土壤含水率关系模型 总被引：4，自引：4，他引：0
为了获取大范围地表土壤水分时空分布信息,该文开展了微波辐射计/散射计监测介电常数与土壤体积含水率之间的关系研究。微波观测的信号与目标的介电常数密切相关,而土壤含水率是决定土壤介电常数的决定性因素,这是利用微波遥感监测土壤水分的物理基础。该研究针对土壤介电常数到土壤水分之间的转换问题,利用Dobson半经验模型建立模拟数据库,用建立的模拟数据库对Hallikainen关系式进行最小二乘回归法标定,建立了适用于微波辐射计SMOS(频率1.4GHz)、AMSR-E(频率6.9GHz)和微波散射计ERS-WCS/METOP-ASCAT(频率5.3GHz)监测的介电常数到土壤体积含水率转换的简化模型。利用模拟数据和实测数据的联合验证结果表明,简化模型具有良好的精度和实用性。 相似文献
17.
干旱区盐渍土介电常数特性研究与模型验证 总被引：5，自引：3，他引：2
常用的土壤介电模型一般都是针对非盐渍化土壤提出来的,对于干旱区盐渍化土壤,模型对于介电常数虚部的描述与实际测量情况有一定差距。为了更好地深入研究干旱区盐渍化土壤介电常数特性,该文选择盐渍土介电模型(修正的含水含盐土壤Dobson介电模型)作为典型研究区盐渍化土壤介电常数的基础模型,模拟分析土壤介电常数对模型参数的响应,在野外实测数据的支持下验证了盐渍土介电模型的适用性。研究结果表明:1)在低频区域(0.5相似文献