光谱特征波长的SPA选取和基于SVM的玉米颗粒霉变程度定性判别

发布时间：2017-12-19 13:43

  本文关键词：光谱特征波长的SPA选取和基于SVM的玉米颗粒霉变程度定性判别　出处：《光谱学与光谱分析》2016年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：利用波长范围在833~2 500nm的傅里叶变换近红外光谱(Fourier transform near infrared spectroscopy,FT-NIR)对不同霉变程度的玉米颗粒进行检测区分。首先,为避免光谱数据首尾噪声影响,对比四种常见的预处理方法,最终选择移动平均平滑法对原始光谱数据进行预处理;然后为选出合适的样本集划分方法以提高模型预测性能,对常见的四种方法进行对比,最终利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distance)法进行样本集划分;进一步为减少数据量,降低维度,使用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取出7个特征波长,分别为833,927,1 208,1 337,1 454,1 861和2 280nm;最后,将七个特征波长数据作为输入,选取径向基函数(radial basis function,RBF)作为支持向量机(support vector machine,SVM)核函数,取参数C=7 760 469,γ=0.017 003建立判别模型。SVM模型对训练集和测试集的预测准确率分别达到97.78%和93.33%。另取不同品种的玉米颗粒,以同样的标准挑选样品组成独立验证集,所建立的判别模型对独立验证集的预测准确率达到91.11%。结果表明基于SPA和SVM能有效地对玉米颗粒霉变程度进行判别,所选取的7个特征波长为实现在线霉变玉米颗粒近红外检测提供了理论依据。
【作者单位】： 中国农业大学工学院现代农业装备优化设计北京市重点实验室;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAK08B04)资助
【分类号】：S435.131.4;S123
【正文快照】： 引言我国是玉米生产和消费大国,玉米除食用之外,还用作饲料和工业原料。然而目前因霉变造成的玉米产后损失过于严重,这不仅影响着玉米产量,而且一旦霉变玉米被人畜食用,也会严重危害人畜健康,因此,及时检出霉变玉米尤为重要。目前,对霉变玉米的检出大多采用人工感官鉴定方法进

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本文编号：1308199