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题名堆栈降噪自编码结合随机森林的黄龙病检测
被引量：3
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作者
路皓翔
魏曼曼
杨辉华
刘振丙
胡锦泉
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机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
北京邮电大学自动化学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期460-466,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(No.21365008
No.61105004)
广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金项目(No.YQ18108)资助
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文摘
近红外光谱分析技术作为一种无损、快捷的分析方法在各个领域应用相当广泛。针对柑橘黄龙病检测成本高、可靠性差和精度低等问题,提出了一种堆栈降噪自编码融合随机森林(Stacked Denoising Auto-encoders Combined Random Forest,SDAE-RF)的柑橘黄龙病近红外光谱检测方法,该方法首先采用多阶段预处理法对样本光谱数据进行预处理,然后采用SDAE对经过预处理后的光谱数据进行降维,实现柑橘样本深层特征的提取,最后利用RF的投票集成策略实现分类鉴别。为了验证SDAE-RF模型的性能,采用某公司提供的柑橘叶片近红外光谱数据为实例,以不同比例的训练集进行实验,并与ELM、SWELM、SVM、BP、SDAE和RF模型的鉴别能力进行对比。实验结果表明,SDAE-RF模型较其他算法在分类精度、算法稳定性以及训练时间方面均表现出较好的效果。
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关键词
近红外光谱
堆栈降噪自编码
随机森林
多阶段预处理
黄龙病鉴别
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Keywords
near infrared spectroscopy
stackeddenoisingauto-encoders
random forest
multi-stage preprocessing
detection of Huanglongbing
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分类号
S436.66
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TN219
[农业科学—植物保护]
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