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基于AE-FFNN神经网络的橡胶树叶片磷含量定性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
磷元素对橡胶树的生长发育至关重要,基于近红外光谱的橡胶树氮磷钾元素含量的快速无损检测已有很多研究,但磷元素含量的检测效果远不如氮钾。基于近红外高光谱技术结合非线性特征提取方法和建模算法实现橡胶树磷元素含量的快速无损检测。以橡胶树叶片的近红外高光谱数据为分析对象,运用神经网络非线性变换的特征提取思想,构建了一种融合自编码器与前馈神经网络(autoencoder-feedforward neural network, AE-FFNN)模型。通过自编码器提取橡胶树叶片的光谱非线性特征信息,运用前馈神经网络进行建模,应对不同精细程度的分类任务,从而实现橡胶树叶片磷含量的定性分析。结果表明,AE-FFNN模型有效提取了光谱非线性特征并压缩了特征数量,通过该方法提取的特征为31个,且定性分析模型精确度提升,能够达到91.10%。相较于在光谱检测领域广泛采用的机器学习模型,所建立的AE-FFNN模型性能有较大提升。该模型既可以应用于橡胶树叶片磷元素含量的定性分析,也可为磷元素含量的定量研究提供思路。 相似文献
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基于近红外光谱技术的成年橡胶树叶片氮素含量检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速并无损地检测成年橡胶树叶片的氮素含量,使用近红外光谱检测技术获取叶片的光谱数据,采用多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理后,使用SPA(连续投影算法)提取光谱数据的有效波长,PCA(主成分分析法)提取光谱数据主成分,然后分别将提取的光谱数据特征值输入到线性回归模型PLS(偏最小二乘回归)、非线性回归模型BPNN(BP神经网络)和LSSVM(最小二乘支持向量机)中,得到6个现有主流模型:PCA-BPNN、PCA-PLS、PCA-LSSVM、SPA-BPNN、SPA-PLS和SPA-LSSVM。用这6个模型去预测实验样本数据,经比较发现SPA-LSSVM模型对于该组实验样本的预测效果最好,其预测相关系数Rp和预测残差均方根RMSEP分别为0.9253和0.1190。因此对于成年橡胶树氮素含量的光谱快速检测,SPA-LSSVM算法模型的性能更为突出,有较好的应用潜力。 相似文献
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[目的]检测橡胶树割胶期叶片的实际氮素含量,建立橡胶树叶片光谱诊断模型,为实现橡胶树叶片氮素含量的快速无损检测提供参考依据.[方法]使用FieldSpec 3光谱仪采集割胶期橡胶树叶片的光谱反射率,分别以其原始光谱(R)、倒数光谱(1/R)、对数光谱(logR)和对数倒数光谱(1/logR)作为光谱信息,采用分数阶微分进行处理,获得不同分数阶阶次下的光谱数据,并通过竞争性自适应重加权算法(CARS)选择变量及偏最小二乘回归法(PLSR)建立橡胶树氮素光谱诊断模型.[结果]采用分数阶对橡胶树叶片R、1/R、logR和1/logR建立模型的最优均方根误差(RMSE)分别为0.1376、0.1175、0.1263和0.1505,且使用1/R数据建立的0.6阶模型表现最优,相关系数为0.9273,RMSE为0.1175,决定系数为0.8551.与整数阶算法相比,分数阶模型具有更强的预测能力,表明分数阶能充分挖掘光谱信息的有效信息,有效提高橡胶叶片氮含量光谱诊断模型的预测精度,实现橡胶树叶片氮素含量快速无损检测.[结论]应用近红外光谱技术并结合分数阶微分算法可快速无损检测橡胶树叶片氮素含量,为生产上橡胶树的精准可变量施肥提供技术支持. 相似文献
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