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基于SVM及BPNN的辣椒红外光谱分析
引用本文:李伟星,刘刚,赵兴祥,王小龙,汪小华,李会梅.基于SVM及BPNN的辣椒红外光谱分析[J].湖北农业科学,2015,54(1):203-205,209.
作者姓名:李伟星  刘刚  赵兴祥  王小龙  汪小华  李会梅
作者单位:云南师范大学物理与电子信息学院,昆明,650500
摘    要:利用小波变换结合反向传播网络(BPNN)和支持向量机(SVM)研究了朝天椒和灯笼椒的傅里叶变换红外(FTIR)光谱,样品1 750~950 cm-1范围的红外光谱经多尺度一维连续小波变换(CWT)和离散小波变换分析,发现第20尺度的连续小波系数,提取该尺度3个区域的系数作为特征参数建立BPNN和SVM模型。结果表明,BPNN和SVM模型都能很好地区别两种辣椒。第5尺度的离散小波细节系数建立BPNN和SVM模型分类的正确率分别为93.3%、100%。小波变换结合BPNN和SVM用于傅里叶变换红外光谱技术中能够准确识别朝天椒、灯笼椒,为区分不同品种的辣椒提供了快速、有效的方法。

关 键 词:朝天椒  灯笼椒  人工神经网络  支持向量机

Infrared Spectroscopic Analyses of Pepper based on Support Vector Machine and BPNN
LI Wei-xing,LIU Gang,ZHAO Xing-xiang,WANG Xiao-long,WANG Xiao-hua,LI Hui-mei.Infrared Spectroscopic Analyses of Pepper based on Support Vector Machine and BPNN[J].Hubei Agricultural Sciences,2015,54(1):203-205,209.
Authors:LI Wei-xing  LIU Gang  ZHAO Xing-xiang  WANG Xiao-long  WANG Xiao-hua  LI Hui-mei
Institution:LI Wei-xing;LIU Gang;ZHAO Xing-xiang;WANG Xiao-long;WANG Xiao-hua;LI Hui-mei;School of Physics and Electronic Information, Yunnan Normal University;
Abstract:
Keywords:Capsicum annuum L  var  conoide (Mill  ) Irish  bell pepper  back propagation neural network  support vector machine
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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