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利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型 被引量：13
1
作者 宋华鲁 闫银发 +3 位作者 宋占华 孙君亮 李玉道 李法德 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第20期262-272,共11页
为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz^5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε′和介电损耗ε″。通过对双介电参数频... 为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz^5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε′和介电损耗ε″。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072~5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机(support vector regression,SVR)模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、迭代保留信息变量算法(iteratively retains informative variables,IRIV)和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化SVR模型参数c(惩罚因子)和g(核函数参数),结果表明CARS-IRIV筛选特征变量(ε′3.854MHz、ε″3.854MHz、e′5.462MHz、e″5.462MHz、T)建立的SVR模型经WOA优化后(CARS-IRIV-WOA-SVR)具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.9984,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。 展开更多
关键词 无损检测 算法 水分 双介电参数 竞争性自适应重加权算法 迭代保留信息变量算法 鲸鱼优化算法
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基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测 被引量：12
2
作者 梁琨 刘全祥 +1 位作者 潘磊庆 沈明霞 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期760-766,共7页
[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实... [目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRIV)以及CARS-IRIV算法筛选特征变量,基于不同筛选方法分别建立偏最小二乘(PLS)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差(RPD)值对模型进行评价。[结果]CARS-IRIV算法可以有效减少CARS算法提取的变量个数,并稳定模型预测精度。LS-SVM模型预测结果优于PLS模型,在LS-SVM模型中CARS-IRIV-LS-SVM预测精度最高,Rp、RMSEP和RPD值分别为0.889、0.300和2.823。[结论]CARS-IRIV是一种有效的高光谱特征变量筛选算法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算,CARS-IRIV-LS-SVM模型结合高光谱成像技术可以对‘库尔勒香梨’SSC进行快速有效的无损检测。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 库尔勒香梨 可溶性固形物 竞争性自适应重加权算法 迭代保留信息变量算法
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基于高光谱技术和IRIV-FOA-ELM算法的花椒挥发油无损检测 被引量：6
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作者 纪然仕 陈晓燕 +2 位作者 刘素珍 饶利波 汪震 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第20期386-392,共7页
为了对花椒挥发油的含量进行快速、无损、低成本的检测,以汉源县花椒为实验对象,采集其在400~1000 nm波长范围内的光谱数据,然后采用标准正态变量变换(SNVT)方法对光谱数据进行预处理,利用迭代保留信息变量算法(IRIV)进行特征变量的提取... 为了对花椒挥发油的含量进行快速、无损、低成本的检测,以汉源县花椒为实验对象,采集其在400~1000 nm波长范围内的光谱数据,然后采用标准正态变量变换(SNVT)方法对光谱数据进行预处理,利用迭代保留信息变量算法(IRIV)进行特征变量的提取,并建立极限学习机(ELM)回归模型,模型结果如下:校正集的决定系数RC2为0.8522,均方根误差RMSEC为0.3475;预测集的决定系数RP2为0.8365,均方根误差RMSEP为0.5737。为了进一步提高模型的预测性能,利用果蝇优化算法(FOA)对极限学习机的输入权值进行自适应优化。最终,优化后模型(IRIV-FOA-ELM)的决定系数RC2为0.8792,RMSEC为0.3323,RP2为0.8659,RMSEP为0.3621。结果表明,高光谱成像技术可以对花椒挥发油进行快速无损检测,同时为其他农产品挥发油检测提供一种新的方法和思路。 展开更多
关键词 光谱学 挥发油 高光谱技术 迭代保留信息变量算法 果蝇优化算法 极限学习机
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基于随机蛙跳波段选择算法的土壤铅含量高光谱估测 被引量：1
4
作者 安柏耸 王雪梅 +1 位作者 黄晓宇 卡吾恰提·白山 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3302-3309,共8页
高光谱数据中存在的大量冗余信息对高光谱估测精度产生较大影响。旨在寻求特征波段筛选的最佳算法,以实现土壤重金属铅含量的准确监测,为土壤污染防治提供参考。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲土壤重金属铅含量与光谱数据为数据源,利用... 高光谱数据中存在的大量冗余信息对高光谱估测精度产生较大影响。旨在寻求特征波段筛选的最佳算法,以实现土壤重金属铅含量的准确监测,为土壤污染防治提供参考。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲土壤重金属铅含量与光谱数据为数据源,利用蒙特卡洛交叉验证(MCCV)算法确定92个有效土壤样品,通过相关分析选取倒数对数一阶微分变换处理的光谱数据,采用随机蛙跳(RF)算法,并结合竞争性自适应重加权(CARS)算法、迭代保留有效信息变量(IRIV)算法及连续投影算法(SPA),构建RF-CARS、RF-IRIV及RF-SPA三种算法对波段进行筛选。以倒数对数一阶微分变换处理下的特征波段反射率为自变量,土壤重金属铅含量为因变量,采用极端梯度提升(XGBoost)和地理加权回归(GWR)方法构建土壤重金属铅含量估测模型。结果表明:(1)光谱变换处理可有效增强光谱与土壤铅含量的敏感性,其中倒数对数一阶微分变换后的土壤光谱特征更为明显,相关系数可达到0.620(p<0.001)。(2)RF-CARS、RF-IRIV及RF-SPA算法分别从高光谱数据中筛选出6、9和7个特征波段,全部位于近红外光谱区域,3种算法具有较强的特征提取能力,极大减少光谱数据中的冗余信息。(3)基于RF-IRIV算法构建的土壤铅含量估测模型的精度和稳定性高于RF-CARS和RF-SPA算法构建的模型,说明RF-IRIV算法能更为准确的保留与土壤铅含量相关的波段。此外,GWR模型的性能优于XGBoost模型,构建的RF-IRIV-GWR模型具有较好的预测能力,可作为研究区土壤铅含量的最优估测模型,其验证集的决定系数(R^(2))为0.892,均方根误差(RMSE)为0.825 mg·kg^(-1),相对分析误差(RPD)为3.09。基于随机蛙跳(RF)与迭代保留有效信息变量(IRIV)算法,结合地理加权回归(GWR)建模方法在快速准确估测土壤铅含量方面具有一定优势,可进行土壤重金属污染的动态监测。 展开更多
关键词 特征波段 随机蛙跳算法 竞争性自适应重加权算法 迭代保留有效信息变量算法 连续投影算法 极端梯度提升 地理加权回归 土壤铅
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