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基于近红外高光谱成像的单籽粒小麦品种分类研究
被引量：
5
1
作者
张红涛
张亮
+3 位作者
谭联
刘鹏
李忠洋
邴丕彬
《粮食与油脂》
北大核心
2022年第12期59-62,共4页
以22个品种的小麦为研究对象,利用近红外高光谱成像系统获取小麦籽粒的高光谱图像数据,采用图像分割技术确定小麦高光谱图像的感兴趣区域(ROI),提取小麦900~1700 nm的光谱区间共256个波段的光谱数据。利用遗传算法(GA)对光谱数据进行5...
以22个品种的小麦为研究对象,利用近红外高光谱成像系统获取小麦籽粒的高光谱图像数据,采用图像分割技术确定小麦高光谱图像的感兴趣区域(ROI),提取小麦900~1700 nm的光谱区间共256个波段的光谱数据。利用遗传算法(GA)对光谱数据进行5次优化,分别建立256、114、57、35、26、13维的特征向量矩阵。利用未归一化与归一化后的数据分别建立灰狼优化算法(GWO)和支持向量机(SVM)的分类模型。结果表明:用1100个训练样本和440个测试样本对模型进行训练和检验分类,准确率分别为87.50%、93.18%;利用近红外高光谱成像技术对单籽粒小麦品种进行分类鉴别是可行的。
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关键词
近红外高光谱成像
遗传算法
灰狼优化算法
支持向量机
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职称材料
题名
基于近红外高光谱成像的单籽粒小麦品种分类研究
被引量：
5
1
作者
张红涛
张亮
谭联
刘鹏
李忠洋
邴丕彬
机构
华北水利水电大学电力学院
郑州市图像识别与智能信息系统重点实验室
出处
《粮食与油脂》
北大核心
2022年第12期59-62,共4页
基金
国家自然科学基金项目(31671580)
河南省重点研发与推广专项(202102210102)。
文摘
以22个品种的小麦为研究对象,利用近红外高光谱成像系统获取小麦籽粒的高光谱图像数据,采用图像分割技术确定小麦高光谱图像的感兴趣区域(ROI),提取小麦900~1700 nm的光谱区间共256个波段的光谱数据。利用遗传算法(GA)对光谱数据进行5次优化,分别建立256、114、57、35、26、13维的特征向量矩阵。利用未归一化与归一化后的数据分别建立灰狼优化算法(GWO)和支持向量机(SVM)的分类模型。结果表明:用1100个训练样本和440个测试样本对模型进行训练和检验分类,准确率分别为87.50%、93.18%;利用近红外高光谱成像技术对单籽粒小麦品种进行分类鉴别是可行的。
关键词
近红外高光谱成像
遗传算法
灰狼优化算法
支持向量机
Keywords
near-infrared hyperspectral imaging
genetic algorithm(GA)
grey wolf optimization algorithm(GWO)
support vector machine(SVM)
分类号
TS210.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外高光谱成像的单籽粒小麦品种分类研究
张红涛
张亮
谭联
刘鹏
李忠洋
邴丕彬
《粮食与油脂》
北大核心
2022
5
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