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基于ICO-SPA特征提取的近红外高光谱小麦赤霉病粒呕吐毒素含量预测 被引量：7
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作者 丁静 梁琨 +2 位作者 韩东燊 徐剑宏 沈明霞 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期867-876,共10页
为实现小麦呕吐毒素含量快速检测,采集了120个小麦赤霉病籽粒样本的高光谱图像,分别使用连续投影算法(SPA)、区间组合优化结合连续投影算法(ICO-SPA)对1000~2500nm范围的光谱进行特征波段提取,结合偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(M... 为实现小麦呕吐毒素含量快速检测,采集了120个小麦赤霉病籽粒样本的高光谱图像,分别使用连续投影算法(SPA)、区间组合优化结合连续投影算法(ICO-SPA)对1000~2500nm范围的光谱进行特征波段提取,结合偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)模型比较了基于三种特征变量输入的模型预测效果。结果表明,ICO-SPA提取出的22个特征波段能够反映病粒样本中淀粉、蛋白质、脂肪、纤维素等大分子含量的差异,比单独使用SPA可多提取淀粉含量信息,少提取已经被控制在同一水平的水分含量信息,能更全面真实地反映小麦感染赤霉病后内部大分子成分含量的变化,同时减少水分含量信息对近红外模型的干扰。基于ICO-SPA所选变量的建模效果优于SPA,其中以ICO-SPA-MLR效果最优,预测集相关系数、均方根误差和相对分析误差分别为0.921、0.375mg·kg^-1和2.789。这说明基于近红外高光谱技术结合ICO-SPA-MLR进行小麦赤霉病籽粒呕吐毒素定量检测是可行的。 展开更多
关键词 近红外高光谱 呕吐毒素 定量检测 区间组合优化算法 连续投影算法
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傅里叶中红外光谱结合稀疏表示分类方法鉴别小麦赤霉病感染等级 被引量：3
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作者 梁琨 张夏夏 +3 位作者 丁静 徐剑宏 韩东燊 沈明霞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期3251-3255,共5页
旨在探索感染不同等级赤霉病的小麦中主要成分含量变化引起的傅里叶中红外光谱信息响应,并结合模式识别方法实现基于傅里叶变换中红外光谱的小麦赤霉病等级无损检测。以感染不同等级赤霉病小麦为研究对象,在4000~400cm^-1波数范围内采... 旨在探索感染不同等级赤霉病的小麦中主要成分含量变化引起的傅里叶中红外光谱信息响应,并结合模式识别方法实现基于傅里叶变换中红外光谱的小麦赤霉病等级无损检测。以感染不同等级赤霉病小麦为研究对象,在4000~400cm^-1波数范围内采集95个小麦样本的傅里叶中红外光谱数据,利用载荷系数法(XLW)与随机森林算法(RF)分析选取小麦样本傅里叶中红外光谱中的敏感波长,利用稀疏表示分类(SRC)算法建模识别小麦感染赤霉病等级。结果表明:XLW算法和RF算法选择的特征波长作为定性分析模型的输入时模型鉴别准确率与全波段光谱数据作输入时均达90%以上,特征波长提取算法可以有效简化模型并提高效率。RF-SRC模型鉴别效果最好,建模集鉴别准确率达97%,测试集鉴别准确率达96%。小麦感染赤霉病等级的不同会引起小麦中水分、淀粉、纤维素、可溶性氮素、蛋白质、脂肪等物质含量的变化,采用RF算法选择的特征波长均反映了这些物质所对应的傅里叶中红外光谱透射光谱特征的差异,结合SRC模型进行小麦赤霉病等级鉴别可达到最好的鉴别效果。因此,利用傅里叶中红外光谱技术结合模式识别方法对小麦赤霉病等级鉴别是可行的,解释了傅里叶中红外光谱技术检测小麦赤霉病等级的机理。 展开更多
关键词 傅里叶中红外光谱 小麦 赤霉病 稀疏表示分类
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