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基于高光谱图像技术的沙梨无损检测
被引量：
4
1
作者
王海建
洪添胜
+3 位作者
代芬
欧阳玉平
罗瑜清
倪慧娜
《广东农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期185-188,共4页
为探讨基于高光谱图像技术对沙梨糖度无损检测的可行性，采集80个沙梨样本在400～1000nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度，采用变量标准化、多元散射校正（MSC）、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理。发现MSC预处理...
为探讨基于高光谱图像技术对沙梨糖度无损检测的可行性，采集80个沙梨样本在400～1000nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度，采用变量标准化、多元散射校正（MSC）、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理。发现MSC预处理效果最佳，再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩，最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型。结果表明：无信息变量消除法将光谱变量压缩到234个，有效减少了建模的输入变量，建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上，而PLS预测模型的相关系数为O.9508，均方根误差为0.268，优于BP神经网络模型。
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关键词
高光谱技术
沙梨
多元散射校正
无信息变量消除法
BP神经网络
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职称材料
题名
基于高光谱图像技术的沙梨无损检测
被引量：
4
1
作者
王海建
洪添胜
代芬
欧阳玉平
罗瑜清
倪慧娜
机构
华南农业大学工程学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室/国家柑橘产业体系机械研究室
出处
《广东农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期185-188,共4页
基金
国家现代农业(柑橘)产业技术体系建设专项资金(CARS-27)
文摘
为探讨基于高光谱图像技术对沙梨糖度无损检测的可行性，采集80个沙梨样本在400～1000nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度，采用变量标准化、多元散射校正（MSC）、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理。发现MSC预处理效果最佳，再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩，最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型。结果表明：无信息变量消除法将光谱变量压缩到234个，有效减少了建模的输入变量，建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上，而PLS预测模型的相关系数为O.9508，均方根误差为0.268，优于BP神经网络模型。
关键词
高光谱技术
沙梨
多元散射校正
无信息变量消除法
BP神经网络
Keywords
hyperspectral technology
pyrifolia
multiplicative scatter correction
uninformative variable elimination
BP neuralnetwork
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于高光谱图像技术的沙梨无损检测
王海建
洪添胜
代芬
欧阳玉平
罗瑜清
倪慧娜
《广东农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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