低场核磁共振结合化学模式识别方法判别休闲豆干品牌   总被引：1，自引：0，他引：1  

夏阿林  夏霞明  吉琳琳  赵良忠 《农业工程学报》2018,34(10):282-288

为了探求一种能快速准确地判别豆干品牌的方法,本研究采用低场核磁共振仪,对休闲豆干样品进行测量获取横向弛豫数据,结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriiminate analysis,PLS-DA)和贝叶斯正则化误差反向传播人工神经网络(bayesian regularization back-propagation artificial neural network,BR-BP-ANN)等化学模式识别方法对试验数据进行模式识别分析。选用4个常见的休闲豆干品牌,每个品牌分别收集5个批次的样品。每个批次随机选择16小包作为测试样品,共获得320个样品。使用低场核磁共振仪对这些样品进行测量,然后采用模式识别方法进行品牌判别。试验结果表明:对预测集豆干样品采用PCA进行判别分析时,从三维投影图中难以对各品牌进行人眼识别;运用PLS-DA方法对训练集样品的品牌识别率为86.3%,预测集样品的识别率为81.3%;然而使用BR-BP-ANN方法对预测集样品进行判别预测,预测值与实际期望值高度吻合,判别正确率均为100%,能够很好的实现对豆干品牌的判别。因此,采用BR-BP-ANN方法能够快速而准确地对豆干品牌进行识别,可为休闲豆干的品牌判别提供较好的技术支持。  相似文献   

基于多种变量分析方法鉴别食醋种类电子鼻信号特征筛选   总被引：4，自引：4，他引：0  

殷勇  赵玉珍  于慧春 《农业工程学报》2018,34(15):290-297

为了提高6种食醋的电子鼻鉴别能力,该文提出了一种基于多变量分析的食醋电子鼻信号多特征表征策略。初选不同的特征表征电子鼻信号,构建电子鼻信号的初始特征矩阵。采取载荷分析进行电子鼻传感器阵列优化,优选了12个气敏传感器的响应数据进行后续分析。为消除各传感器响应信号之间的相关性,对优选阵列的特征矩阵进行主成分分析(principal component analysis,PCA),并利用WilksΛ统计量选择鉴别能力最优的主成分子阵。在选择最优主成分子阵的基础上,以生成主成分的每一个原始特征变量为对象,计算每一个原始特征变量在主成分子阵中的贡献系数绝对值之和,且根据系数绝对值之和从大到小排序;同时,根据不同和值的指定,形成了不同容量的原始特征变量集。最后,借助于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)探索了不同容量原始特征变量集的鉴别结果,确定了最佳的原始特征变量集。结果表明,特征选择前后传感器信号的表征特征发生了明显变化,最终采用48个特征参量实现了对食醋电子鼻信号的有效表征。在48个特征参量表征条件下,同时运用FDA和BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)对6种食醋进行了鉴别分析,训练集的鉴别正确率分别在93%和98%以上,测试集的鉴别正确率也分别达到了90%和93%以上。另外,利用巴氏距离进一步揭示了样品间的可分离程度及FDA与BPNN结果的可信性。研究结果可为电子鼻信号多特征表征提供了一种新思路。  相似文献   

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病     

李志伟  袁婧  丁为民  杨红兵  沈少庆  崔嘉林 《华南农业大学学报》2018,39(6):97-103

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。  相似文献   

烟叶褐变表观颜色值及其判别函数研究     

柳均  汪宏毅  张婷  卢红良  肖少红  王康  陈慧 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2018,44(6)

以100份陈化的湖北烤烟烟叶样品正反面5种颜色值(亮度值、红度值、黄度值、饱和度值、色调角)为指标,采用逐步判别分析的方法,对不同褐变档次烟叶样品进行判别分析,建立判别函数。结果表明:烟叶正面亮度值L、红度值a、饱和度值c和色调角h进入判别函数并建立判别模型。用自身验证法和交互检验法对原样品进行回判,回判准确率为99.0%,对25个验证样品的判别准确率达到100%。  相似文献   

基于稀土元素指纹的扁形茶产地判别分析     

王洁  伊晓云  倪康  景进  石元值  阮建云 《浙江农业科学》2016,1(7):1118

茶叶中稀土元素组成因气候条件和土壤类型不同而有所差异,形成茶叶产地的稀土元素指纹。该研究通过测定不同产地扁形茶中稀土元素含量,借助统计学方法,探索建立茶叶产地区分模型。从山东日照、四川青川、贵州黎平、浙江龙井茶3个产区（西湖、越州和钱塘）采集了99个扁形茶春茶样品,采用微波消解 电感耦合等离子体质谱法测定15种稀土元素的含量。结果表明,各地茶叶中稀土总量为011～248 mg·kg-1,以轻稀土为主,轻稀土分馏富集,而重稀土分馏贫化,表现出山东日照>浙江>贵州黎平>四川青川的趋势。根据各产区扁形茶中稀土元素含量,比较了主成分 线性判别分析、偏最小二乘法 线性判别分析、线性判别分析和神经网络4种模型的扁形茶产地识别效果,其回带验证正确判别率分别为8080%、8790%、9293%和9505%,交叉验证正确判别率分别为7270%、8180%、848%和7550%。表明基于稀土元素指纹的4种模型能够有效判别扁形茶的产地来源,稀土元素指纹是可以用于茶叶产地溯源的有效指标。  相似文献   

基于两种形态学方法的柔鱼类耳石判别比较   总被引：2，自引：0，他引：2  

苏杭  方舟  陈新军 《海洋渔业》2015,37(4):293

根据我国鱿钓船2013年6~7月在北太平洋海域采集的柔鱼(Ommastrephes bartramii)和2013年5~10月在东太平洋海域采集的茎柔鱼(Dosidicus gigas)样本,对传统测量法选取的9项形态参数和傅里叶分析法选取的77个傅里叶系数进行判别,比较分析两种方法的判别效果。结果发现,北太平洋柔鱼耳石翼区开口处上端较长且翼区宽大,赤道茎柔鱼翼区开口处下端较长且侧区有突起;而各项参数值也均有显著性差异。主成分分析法结果认为,传统测量法中总长与胴长之比(TSL/ML)和最大宽度与胴长之比(MW/ML)两个主成分的得分较高,散点图有较大重叠;而傅里叶分析的前13个主成分可以解释总变异的70%以上,散点图重叠较少,效果较好。逐步判别分析的结果认为,背区长(DLL)、侧区长(LDL)、翼区宽(WL)、吻区宽(RW)与胴长之比可列入传统测量法的判别函数中,判别正确率为94%;傅里叶分析中的12项傅里叶谐值可列入判别分析,总判别率为99%。总体而言,两种方法的判别正确率均较高,而傅里叶分析法则相对更为有效。本文可为柔鱼类的种类和种群判别研究提供基础参考资料。  相似文献   

基于Bayes判别分析法的密云县山洪泥石流预报模型   总被引：2，自引：2，他引：0  

郑国强  张洪江  刘涛  吴敬东  侯旭峰  叶芝菡 《水土保持通报》2009,29(1):83-87,107

针对密云水库上游密云县境内山洪泥石流灾害多发的特点,首次将Bayes判别分析法原理运用于自然灾害的预测预报.运用系统科学和山洪泥石流预报原理,对密云水库上游密云县境内影响山洪泥石流发生的系统内部要素和系统外部环境条件进行分析,确定用影响山洪泥石流发生的前15 d的实效雨量和当日雨量作为预报模型因子,并建立起一组山洪泥石流预报模型,经自身验证法和交互验证法对模型进行检验,其判断正确率均为82.4%,达到了Bayes判别分析要求的判别模型自身验证正确率>80%的要求,两种方法检验结果一致,模型表现稳定,表明所建立的模型可靠,可以投入使用.研究结果可为该地区的山洪泥石流预测预报提供一种较为简单易行的方法,为密云县山洪泥石流灾害防治提供一定的支撑,以减少山洪泥石流发生所导致的灾害损失.  相似文献   

基于对流参数的雷暴潜势预报方法对比分析   总被引：1，自引：1，他引：0  

柴瑞  王振会  张其林  冯民学 《安徽农业科学》2009,37(8):3638-3640

以南京站为中心、50km半径范围内的闪电定位资料为依据区分南京的雷暴与非雷暴,将2006～2008年6～8月的552个对流参数样本分别利用逐步选择法、逐步回归法和相关分析法进行因子筛选,将筛选出的与雷暴有密切关系的对流参数作为预报因子分别应用Bayes判别分析、Logistic回归判别和神经网络的雷暴潜势预报方法进行预报。结果表明,Logistic回归判别法对雷暴的预报准确率为最高的78％,Baye判别分析法的误报率为最低的7．6％,综合预报准确率和误报率来看,Logistic回归判别法最适合于南京地区的雷暴潜势预报;最后将筛选出的预报因子做主成分分析,给出预报因子与雷暴的关系的相应解释。  相似文献   

三个地理种群鲂的形态差异与判别分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

宋文  王艺舟  祝东梅  聂竹兰  王卫民 《鲑鳟渔业》2013,(4):1-7

采集了北江、钱塘江、金沙河水库3个地理种群的鲂（Megalobrama skolkovii）414尾样本,用传统形态学和框架分析法,运用单因素方差分析、聚类分析、主成分分析和判别分析法比较研究了37个形态比例性状。结果表明：3个种群的口裂长／头长、吻长／头长、口宽／头长、上颌厚／头长、全长／体长、体厚／体长、头长／体长、尾柄长／体长、尾柄高／体长、尾柄长／尾柄高、1—2／体长、1—3／体长、2—4／体长、2—5／体长、3—5／体长、4—5／体长、4—6／体长、4—7／体长、5—6／体长、6—8／体长、6—9／体长、7—8／体长,及7—9／体长23个性状差异显著（P〈0．05）（1：吻端;2：头部后缘;3：胸鳍起点;4：背鳍起点;5：腹鳍起点;6：背鳍基部末端;7：臀鳍起点;8：尾鳍背部起点;9：尾鳍腹部起点）;聚类结果显示,北江与金沙河水库首先聚为一类,认为北江群体与金沙河水库群体形态最为相似;主成分分析构建了9个主成分,累计贡献率为60．26％;以Bayes逐步判别分析方法选用18个判别效果较好的比例性状建立了3个鲂地理种群的判别函数,判别率为99．03％。结果显示,可以通过形态比例性状来判断鲂的3个地理群体的归属。  相似文献   

基于矿质元素的苦荞产地判别研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

张强  李艳琴 《中国农业科学》2011,44(22):4653-4659

 【目的】分析不同省份苦荞矿质元素的特点,筛选判别苦荞产地的有效指标,同时探索苦荞产地溯源和判别的方法。【方法】对苦荞主产区山西、甘肃、青海、四川和云南省的39个苦荞品种中的7种矿质元素Cu、Zn、Fe、Mn、Ca、P和Se的含量进行统计分析,在对7种矿质元素进行逐步筛选的基础上,应用非参数判别的K最近邻法进行判别分析。【结果】不同省份苦荞品种的矿质元素含量存在不同程度的差异,云南苦荞Cu、P含量最高;山西苦荞Se含量最高;青海苦荞Zn、Fe、Ca含量最高;四川苦荞Cu、Zn、Fe、Ca、P含量均最低,Mn和Se含量也较低;甘肃苦荞Mn含量最低。Se、Mn、Zn、Ca和P对苦荞分类有极显著影响,Fe和Cu对苦荞判别影响不显著;判别结果回判正确率和交互验证正确率均为97.4%。【结论】矿质元素含量和现代统计技术相结合的判别方法,用于苦荞产地溯源和判别是有效、可行的。  相似文献