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基于SMOTE-UVE-SVM的小麦种子纯度高光谱图像检测
被引量：
2
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作者
朱潘雨
黄敏
赵鑫
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期281-287,共7页
为了解决基于高光谱成像技术的小麦种子纯度检测过程中样本不均衡及波段信息冗余导致纯度检测模型性能下降的问题,提出了一种融合合成少数类过采样技术(SMOTE)、非信息变量剔除(UVE)和支持向量机(SVM)的种子纯度高光谱检测模型。该模型...
为了解决基于高光谱成像技术的小麦种子纯度检测过程中样本不均衡及波段信息冗余导致纯度检测模型性能下降的问题,提出了一种融合合成少数类过采样技术(SMOTE)、非信息变量剔除(UVE)和支持向量机(SVM)的种子纯度高光谱检测模型。该模型利用SMOTE算法对小麦种子少数类(杂质)样本进行扩充,改善样本的不均衡性;同时利用UVE对高维的高光谱特征进行选择,并构建SVM模型作为分类器,以进一步提高分类的性能。结果表明,5类小麦种子的平均准确率、精确率和负样本检出率分别达到95.98%、94.94%和89.32%,较传统方法分别提高了3.89%、7.18%和12.42%。所提出的方法在基于高光谱成像技术的小麦种子纯度检测中具有较好的应用前景。
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关键词
光谱学
高光谱成像技术
合成少数类过采样技术
非信息变量剔除
种子纯度
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职称材料
题名
基于SMOTE-UVE-SVM的小麦种子纯度高光谱图像检测
被引量：
2
1
作者
朱潘雨
黄敏
赵鑫
机构
江南大学物联网过程学院
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期281-287,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(62205128)。
文摘
为了解决基于高光谱成像技术的小麦种子纯度检测过程中样本不均衡及波段信息冗余导致纯度检测模型性能下降的问题,提出了一种融合合成少数类过采样技术(SMOTE)、非信息变量剔除(UVE)和支持向量机(SVM)的种子纯度高光谱检测模型。该模型利用SMOTE算法对小麦种子少数类(杂质)样本进行扩充,改善样本的不均衡性;同时利用UVE对高维的高光谱特征进行选择,并构建SVM模型作为分类器,以进一步提高分类的性能。结果表明,5类小麦种子的平均准确率、精确率和负样本检出率分别达到95.98%、94.94%和89.32%,较传统方法分别提高了3.89%、7.18%和12.42%。所提出的方法在基于高光谱成像技术的小麦种子纯度检测中具有较好的应用前景。
关键词
光谱学
高光谱成像技术
合成少数类过采样技术
非信息变量剔除
种子纯度
Keywords
spectroscopy
hyperspectral imaging technology
synthetic minority oversampling technique
uninformative variables elimination
seed purity
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SMOTE-UVE-SVM的小麦种子纯度高光谱图像检测
朱潘雨
黄敏
赵鑫
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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