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基于高光谱成像技术的水果表面农药残留无损检测
被引量：
8
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作者
张萌
贾世杰
《食品与机械》
北大核心
2021年第1期99-103,共5页
在高光谱成像技术的基础上,提出了一种应用于水果表面农药残留的无损检测方法。对采集数据进行预处理和特征提取,通过细菌群体趋药性算法找到最优的最小二乘支持向量机参数,建立农残检测模型,并与最小二乘支持向量机模型进行比较,验证...
在高光谱成像技术的基础上,提出了一种应用于水果表面农药残留的无损检测方法。对采集数据进行预处理和特征提取,通过细菌群体趋药性算法找到最优的最小二乘支持向量机参数,建立农残检测模型,并与最小二乘支持向量机模型进行比较,验证该模型的优越性和准确性。结果表明,基于连续投影法特征波长结合文中检测模型具有最高的检测精度,其准确率达97.92%。
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关键词
农药残留
无损检测
高光谱成像技术
细菌群体趋药性算法
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于高光谱成像技术的水果表面农药残留无损检测
被引量：
8
1
作者
张萌
贾世杰
机构
吉林铁道职业技术
学院
电气
工程
分院
大连交通大学电子信息工程学院
出处
《食品与机械》
北大核心
2021年第1期99-103,共5页
基金
辽宁省教育厅科学研究项目(编号:JDL2019006)。
文摘
在高光谱成像技术的基础上,提出了一种应用于水果表面农药残留的无损检测方法。对采集数据进行预处理和特征提取,通过细菌群体趋药性算法找到最优的最小二乘支持向量机参数,建立农残检测模型,并与最小二乘支持向量机模型进行比较,验证该模型的优越性和准确性。结果表明,基于连续投影法特征波长结合文中检测模型具有最高的检测精度,其准确率达97.92%。
关键词
农药残留
无损检测
高光谱成像技术
细菌群体趋药性算法
最小二乘支持向量机
Keywords
pesticide residues
nondestructive testing
hyperspectral imaging technology
bacterial colony chemotaxis algorithm
least squares support vector machine
分类号
S481.8 [农业科学—农药学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [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
基于高光谱成像技术的水果表面农药残留无损检测
张萌
贾世杰
《食品与机械》
北大核心
2021
8
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