基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测   总被引：3，自引：0，他引：3  

梁琨  刘全祥  潘磊庆  沈明霞 《南京农业大学学报》2018,(4)

[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRIV)以及CARS-IRIV算法筛选特征变量,基于不同筛选方法分别建立偏最小二乘(PLS)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差(RPD)值对模型进行评价。[结果]CARS-IRIV算法可以有效减少CARS算法提取的变量个数,并稳定模型预测精度。LS-SVM模型预测结果优于PLS模型,在LS-SVM模型中CARS-IRIV-LS-SVM预测精度最高,Rp、RMSEP和RPD值分别为0.889、0.300和2.823。[结论]CARS-IRIV是一种有效的高光谱特征变量筛选算法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算,CARS-IRIV-LS-SVM模型结合高光谱成像技术可以对‘库尔勒香梨’SSC进行快速有效的无损检测。  相似文献   

在荒漠播种希望——宁夏中青农业科技有限公司董事长冯锡鸿创业掠影     

王延斌  刘全祥 《中国果菜》2011,(10):64-64

长夜当歌,阴翳几许何为意。梦随春回,莞尔人独立。心若酒纯。不损英雄气。风车疾,揽矛如戟,冲啸烟尘里。谈琳配词调寄《点绛唇》。  相似文献   

小麦机械沟播栽培技术节本增效显著     

刘全祥 《农机推广与安全》1994,(6)

甘肃东部地区,地处黄土高原西边缘,干旱缺水是制约农业生产的主要因素,为使有限的降雨能得到充分的利用,保持农作物持续稳定增产,我省积极地示范推广“两沟”栽培技术,即以2BFG—6谷物施肥沟播机和2BFX—1山地水平沟播机为主的机械栽培技术。从试验示范沟播小麦的效果表明,小麦机械沟播能使开沟、  相似文献