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蔬菜表面农药残留可见-近红外光谱探测与分类识别研究
被引量:
26
1
作者
陈蕊
张骏
李晓龙
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期1230-1233,共4页
利用在600~1 100nm波段范围内可见-近红外反射光谱分析技术,对常见的高残留农药在绿色植物活体上的无损检测进行了研究。首先将采集到的漫反射光谱数据进行小波变换提取光谱特征,然后再利用主成分分析方法进一步对光谱特征进行分析,最...
利用在600~1 100nm波段范围内可见-近红外反射光谱分析技术,对常见的高残留农药在绿色植物活体上的无损检测进行了研究。首先将采集到的漫反射光谱数据进行小波变换提取光谱特征,然后再利用主成分分析方法进一步对光谱特征进行分析,最后把这些光谱的前两个主成分得分作为神经网络的输入信息,建立了多神经元的神经网络感知器。对农药残留检测的结果表明,该方法可有效甄别农药残留和种类,识别得到较好的分类效果。总之,该研究为蔬菜和瓜果表面的农药残留快速无损检测和识别提供了一条新途径。
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关键词
农药残留
可见-近红外光谱
小波分析
主成分分析
神经网络
感知器
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职称材料
题名
蔬菜表面农药残留可见-近红外光谱探测与分类识别研究
被引量:
26
1
作者
陈蕊
张骏
李晓龙
机构
烟台大学光电信息学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期1230-1233,共4页
基金
国家自然科学基金项目(69807003)
山东省自然科学基金项目(ZR2011FM007)资助
文摘
利用在600~1 100nm波段范围内可见-近红外反射光谱分析技术,对常见的高残留农药在绿色植物活体上的无损检测进行了研究。首先将采集到的漫反射光谱数据进行小波变换提取光谱特征,然后再利用主成分分析方法进一步对光谱特征进行分析,最后把这些光谱的前两个主成分得分作为神经网络的输入信息,建立了多神经元的神经网络感知器。对农药残留检测的结果表明,该方法可有效甄别农药残留和种类,识别得到较好的分类效果。总之,该研究为蔬菜和瓜果表面的农药残留快速无损检测和识别提供了一条新途径。
关键词
农药残留
可见-近红外光谱
小波分析
主成分分析
神经网络
感知器
Keywords
Pesticide residues
Visible/near-infrared spectroscopy
Wavelet analysis
Principal component analysis(PCA)
Perceptron neural network
分类号
O433 [机械工程—光学工程]
O438 [理学—光学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
蔬菜表面农药残留可见-近红外光谱探测与分类识别研究
陈蕊
张骏
李晓龙
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
26
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职称材料
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参考文献
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