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基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究
被引量：
3
1
作者
王红柳
岳征文
卢欣石
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1510-1513,共4页
提出了一种基于近红外光谱分析技术快速无损测定苜蓿秋眠类型的新方法。应用近红外光谱漫反射技术测定苜蓿样本的光谱并对其进行主成分分析(PCA),根据主成分的累积贡献率选取前10个主成分建立支持向量机(SVM)分类模型,并对其参数及核函...
提出了一种基于近红外光谱分析技术快速无损测定苜蓿秋眠类型的新方法。应用近红外光谱漫反射技术测定苜蓿样本的光谱并对其进行主成分分析(PCA),根据主成分的累积贡献率选取前10个主成分建立支持向量机(SVM)分类模型,并对其参数及核函数类型进行了详细的分析和讨论。试验结果表明,当c=0.339 2,g=32时,测试集的预测准确率可达98.182%,可以作为初步测定苜蓿秋眠类型的手段之一。同时,与主成分回归分析、偏最小二乘法、BP神经网络、LVQ神经网络等方法相比较的结果表明,PCA-SVM模型可以有效地解决小样本问题,且可以避免陷入局部极小。
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关键词
苜蓿秋眠性
近红外光谱
主成分分析
支持向量机
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职称材料
题名
基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究
被引量：
3
1
作者
王红柳
岳征文
卢欣石
机构
北京林业大学
草地资源与生态
实验室
北京林业大学水土保持与沙漠化防治教育部重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1510-1513,共4页
基金
国家(863计划)项目(2008AA10Z149)
国家科技支撑项目(2008BADB3B
2006BAD01A19)资助
文摘
提出了一种基于近红外光谱分析技术快速无损测定苜蓿秋眠类型的新方法。应用近红外光谱漫反射技术测定苜蓿样本的光谱并对其进行主成分分析(PCA),根据主成分的累积贡献率选取前10个主成分建立支持向量机(SVM)分类模型,并对其参数及核函数类型进行了详细的分析和讨论。试验结果表明,当c=0.339 2,g=32时,测试集的预测准确率可达98.182%,可以作为初步测定苜蓿秋眠类型的手段之一。同时,与主成分回归分析、偏最小二乘法、BP神经网络、LVQ神经网络等方法相比较的结果表明,PCA-SVM模型可以有效地解决小样本问题,且可以避免陷入局部极小。
关键词
苜蓿秋眠性
近红外光谱
主成分分析
支持向量机
Keywords
Fall dormancy in alfalfa
Near infrared spectroscopy
Principal component analysis
Support vector machine
分类号
S132 [农业科学—农业基础科学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于近红外光谱技术与支持向量机的苜蓿秋眠类型测定研究
王红柳
岳征文
卢欣石
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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