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可见/近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类无损判别
被引量：
14
1
作者
丁佳兴
杨晓玉
+1 位作者
房盟盟
何建国
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期394-402,共9页
利用高光谱技术对鸡蛋种类判别进行研究,为鸡蛋种类无损判别提供科学方法。本研究利用400~1 000 nm高光谱系统采集3种鸡蛋样本的高光谱图像,对原始光谱进行预处理;应用CARS、GAPLS和IRF对预处理后的光谱数据提取特征波长;分别建立基于...
利用高光谱技术对鸡蛋种类判别进行研究,为鸡蛋种类无损判别提供科学方法。本研究利用400~1 000 nm高光谱系统采集3种鸡蛋样本的高光谱图像,对原始光谱进行预处理;应用CARS、GAPLS和IRF对预处理后的光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的KNN和PLS-DA鸡蛋判别模型。结果表明:Detrend法为最优预处理方法;利用CARS、GAPLS和IRF分别选出31、52和71个特征波长;基于IRF提取的特征波长的PLS-DA模型最优,校正集正确率97.02%,预测集正确率85.71%。表明基于高光谱成像技术采集的鸡蛋反射光谱对种类无损判别是可行的。
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关键词
可见/近红外
高光谱成像技术
鸡蛋
无损判别
间隔随机蛙跳
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职称材料
近红外高光谱成像技术快速鉴别国产咖啡豆品种
被引量：
30
2
作者
鲍一丹
陈纳
+3 位作者
何勇
刘飞
张初
孔汶汶
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期349-355,共7页
结合近红外高光谱成像技术和不同的判别分析模型对4种国产咖啡豆品种进行了快速无损判别。通过高光谱成像仪提取874-1 734nm波段内的光谱数据,去除首尾噪声波段后,分别基于925-1 680nm波段的全谱波段和通过连续投影算法（SPA）选择的特...
结合近红外高光谱成像技术和不同的判别分析模型对4种国产咖啡豆品种进行了快速无损判别。通过高光谱成像仪提取874-1 734nm波段内的光谱数据,去除首尾噪声波段后,分别基于925-1 680nm波段的全谱波段和通过连续投影算法（SPA）选择的特征波长,建立了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、随机森林（RF）、K最邻近算法（KNN）、支持向量机（SVM）模型和极限学习机（ELM）5种判别分析模型。基于上述判别模型对咖啡豆品种进行鉴别;然后通过准确率、命中率和否定率3个参数对鉴别结果进行了评价。实验显示,基于全谱和特征波段建立的模型均取得了较好的判别效果,其中ELM模型效果均为最优,每个品种建模集和预测集的准确率、命中率和否定率均在93.5%以上。研究结果表明,基于近红外高光谱成像技术结合模型判别分析方法可以实现对国产咖啡豆品种的识别,特征波长的选择减少了变量数,但判别效果与全谱相当。
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关键词
近红外高光谱成像
咖啡豆
无损判别
判别
分析模型
极限学习机
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职称材料
基于高光谱成像技术的红酸枝木材种类识别
被引量：
9
3
作者
倪茜茜
祁亨年
+1 位作者
周竹
汪杭军
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期489-494,共6页
为了实现市场上常见红酸枝类Dalbergia spp.木材的快速无损识别,利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀Dalbergia cochinchinensis,巴里黄檀Dalbergia bariensis,奥氏黄檀Dalbergia oliveri和微凹黄檀Dalberg...
为了实现市场上常见红酸枝类Dalbergia spp.木材的快速无损识别,利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀Dalbergia cochinchinensis,巴里黄檀Dalbergia bariensis,奥氏黄檀Dalbergia oliveri和微凹黄檀Dalbergia retusa为研究对象,采集高光谱图像并提取感兴趣区域内的反射光谱,采用Savitsky-Golay（SG）平滑算法、标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对955~1 642 nm波段光谱进行预处理,并通过主成分分析法（PCA）,回归系数法（RC）以及连续投影法（SPA）选择特征波长,分别建立了偏最小二乘判别分析（PLSDA）和极限学习机（ELM）判别分析模型。研究结果表明：经SG和MSC光谱预处理,采用SPA选择的特征波长建立的ELM模型性能最优,建模集和预测集的识别率均为100.0%。这为红酸枝木材种类的快速无损识别提供了新的方法。
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关键词
木材科学与技术
高光谱成像
特征波长
红酸枝木材
无损判别
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职称材料
题名
可见/近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类无损判别
被引量：
14
1
作者
丁佳兴
杨晓玉
房盟盟
何建国
机构
宁夏大学农学院
出处
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期394-402,共9页
基金
国家自然科学基金(31560481
31060233)
+1 种基金
农业科技成果转化项目(2014G30000045)
2011年度宁夏回族自治区科技攻关计划(2011HZF05J01)资助项目~~
文摘
利用高光谱技术对鸡蛋种类判别进行研究,为鸡蛋种类无损判别提供科学方法。本研究利用400~1 000 nm高光谱系统采集3种鸡蛋样本的高光谱图像,对原始光谱进行预处理;应用CARS、GAPLS和IRF对预处理后的光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的KNN和PLS-DA鸡蛋判别模型。结果表明:Detrend法为最优预处理方法;利用CARS、GAPLS和IRF分别选出31、52和71个特征波长;基于IRF提取的特征波长的PLS-DA模型最优,校正集正确率97.02%,预测集正确率85.71%。表明基于高光谱成像技术采集的鸡蛋反射光谱对种类无损判别是可行的。
关键词
可见/近红外
高光谱成像技术
鸡蛋
无损判别
间隔随机蛙跳
Keywords
visible/near infrared
hyperspectral imaging technology
egg
non-destructive discrimination
interval random frog
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
S123 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
近红外高光谱成像技术快速鉴别国产咖啡豆品种
被引量：
30
2
作者
鲍一丹
陈纳
何勇
刘飞
张初
孔汶汶
机构
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期349-355,共7页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2012AA101903)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.2014FZA6005)
文摘
结合近红外高光谱成像技术和不同的判别分析模型对4种国产咖啡豆品种进行了快速无损判别。通过高光谱成像仪提取874-1 734nm波段内的光谱数据,去除首尾噪声波段后,分别基于925-1 680nm波段的全谱波段和通过连续投影算法（SPA）选择的特征波长,建立了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、随机森林（RF）、K最邻近算法（KNN）、支持向量机（SVM）模型和极限学习机（ELM）5种判别分析模型。基于上述判别模型对咖啡豆品种进行鉴别;然后通过准确率、命中率和否定率3个参数对鉴别结果进行了评价。实验显示,基于全谱和特征波段建立的模型均取得了较好的判别效果,其中ELM模型效果均为最优,每个品种建模集和预测集的准确率、命中率和否定率均在93.5%以上。研究结果表明,基于近红外高光谱成像技术结合模型判别分析方法可以实现对国产咖啡豆品种的识别,特征波长的选择减少了变量数,但判别效果与全谱相当。
关键词
近红外高光谱成像
咖啡豆
无损判别
判别
分析模型
极限学习机
Keywords
near-infrared hyperspectral imaging
coffee bean
non-destructive identification
discriminant analysis model
extreme learning machine
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于高光谱成像技术的红酸枝木材种类识别
被引量：
9
3
作者
倪茜茜
祁亨年
周竹
汪杭军
机构
浙江农林大学信息工程学院
浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室
浙江农林大学暨阳学院
出处
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期489-494,共6页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LQ13F050006
Y14C130046)
+1 种基金
浙江农林大学科研发展基金资助项目(2013FR059
2012FR085)
文摘
为了实现市场上常见红酸枝类Dalbergia spp.木材的快速无损识别,利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀Dalbergia cochinchinensis,巴里黄檀Dalbergia bariensis,奥氏黄檀Dalbergia oliveri和微凹黄檀Dalbergia retusa为研究对象,采集高光谱图像并提取感兴趣区域内的反射光谱,采用Savitsky-Golay（SG）平滑算法、标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对955~1 642 nm波段光谱进行预处理,并通过主成分分析法（PCA）,回归系数法（RC）以及连续投影法（SPA）选择特征波长,分别建立了偏最小二乘判别分析（PLSDA）和极限学习机（ELM）判别分析模型。研究结果表明：经SG和MSC光谱预处理,采用SPA选择的特征波长建立的ELM模型性能最优,建模集和预测集的识别率均为100.0%。这为红酸枝木材种类的快速无损识别提供了新的方法。
关键词
木材科学与技术
高光谱成像
特征波长
红酸枝木材
无损判别
Keywords
wood science and technology
hyperspectral imaging
wavelength selection
Dalbergia spp. wood
non-destructive identification
分类号
S781.1 [农业科学—木材科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可见/近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类无损判别
丁佳兴
杨晓玉
房盟盟
何建国
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
近红外高光谱成像技术快速鉴别国产咖啡豆品种
鲍一丹
陈纳
何勇
刘飞
张初
孔汶汶
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
30
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于高光谱成像技术的红酸枝木材种类识别
倪茜茜
祁亨年
周竹
汪杭军
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
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职称材料
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