基于可见近红外光谱分析技术的马铃薯品种鉴别方法

发布时间：2017-10-04 14:32

  本文关键词：基于可见近红外光谱分析技术的马铃薯品种鉴别方法

  更多相关文章： 可见-近红外光谱 马铃薯 BP神经网络 偏最小二乘 品种鉴别

【摘要】：基于可见-近红外光谱分析技术,提出了一种快速鉴别马铃薯品种的方法。以三种不同品种共计352个样本的马铃薯作为主要研究对象,随机将其分为建模集(307个样本)和预测集(45个样本)。对其中的建模集样品进行可见-近红外光谱分析,将获取的光谱图像通过多元散射校正(MSC)和窗口大小为9的Savitzky-Golay(S-G)一阶卷积求导方法预处理,消除颗粒大小、表面散射及光程变化对漫反射光谱影响,降低原始光谱曲线的随机噪声影响。然后用偏最小二乘法(PLS)对数据进行降维、压缩,使用主成分分析方法(PCA)获得的前4个主成分累计贡献率达到96%以上,并从前4个主成分图谱中提取20个吸收峰作为输入变量,经过试验,得到一个20(输入)-12(隐含)-3(输出)结构的3层BP神经网络。最后利用该模型对预测集样本进行品种鉴别,识别正确率达到100%。此方法能较为快速、准确地鉴别马铃薯的品种,为马铃薯品质检测与鉴别提供了新思路。
【作者单位】： 黑龙江八一农垦大学信息技术学院;
【关键词】： 可见-近红外光谱 马铃薯 BP神经网络 偏最小二乘 品种鉴别
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金项目(20124105110004) 黑龙江省科技计划项目(GA09B501-2) 黑龙江省教育厅科研项目(12521370)资助
【分类号】：S532;O657.33
【正文快照】： 农产品类别识别方面,国内外研究较少,周子立等w提出一弓|言 种基于近红外光谱技术的大米品种快速鉴别方法,用可见光-近红外光谱技术结合小波变换数据压缩技术对来自三个作为我国四大农作物之一的马铃薯,年产量近9 000万 不同地区的大米进行了分类研究,取得了较好的效果。牛晓

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1 李鑫;基于近红外光谱的马铃薯品种鉴别及干物质含量检测方法研究[D];黑龙江八一农垦大学;2016年

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本文编号：971214