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基于快照式多光谱特征波长的小球藻叶黄素产量快速测定
1
作者 沈英 占秀兴 +3 位作者 黄春红 谢友坪 郭翠霞 黄峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2216-2223,共8页
叶黄素是天然的抗氧化剂,对人体健康有多种益处,异养小球藻具有叶黄素纯度和产量均较高的优势,而小球藻叶黄素产量主要取决于生物质产量和叶黄素含量两个因素。传统的光密度法测生物质产量和高效液相色谱法测叶黄素含量存在操作复杂、... 叶黄素是天然的抗氧化剂,对人体健康有多种益处,异养小球藻具有叶黄素纯度和产量均较高的优势,而小球藻叶黄素产量主要取决于生物质产量和叶黄素含量两个因素。传统的光密度法测生物质产量和高效液相色谱法测叶黄素含量存在操作复杂、时效性低等不足。为了快速、无损测定小球藻生长过程中叶黄素含量变化,搭建可见-近红外双模式快照式多光谱成像检测系统,根据光谱响应区域,分别利用可见光相机获取叶黄素光谱信息,近红外相机获取生物质光谱信息,构建含有生物质量和叶黄素含量信息的可见-近红外双模式多光谱数据集。针对系统所使用的快照式多光谱相机光谱范围宽、波长数量少的特征波长选取问题,提出一种结合序列浮动前向选择的改进型连续投影算法(mSPA);将mSPA与常规的连续投影算法、遗传算法及随机蛙跳三种波长选择算法作对比分析后,构建了基于特征波长的多元线性回归和极限学习机模型;最后,利用生物质产量和叶黄素含量的最佳预测模型生成小球藻叶黄素产量的可视化分布图。结果表明,在利用近红外、可见光相机分别检测小球藻生物质、叶黄素量时,mSPA得到的特征波长数均较少,并具有最高的预测精度。生物质量与叶黄素含量的最佳模型均为mSPA筛选特征波长后建立的极限学习机模型,对应的预测集决定系数分别为0.947和0.907,预测集均方根误差分别为0.698 g·L^(-1)和0.077 mg·g^(-1),剩余预测偏差分别为3.535和3.338,模型的预测能力较好。可视化分布实现了直观监测小球藻叶黄素产量的变化,有助于后续实际生产中在线检测叶黄素产量。mSPA在快照式多光谱检测小球藻生物质含量及叶黄素含量中,通过对排序波长逐个评估以选择出最佳特征波长组合,有效地避免了特征波长的错选、漏选,提高了模型的预测精度,为快照式多光谱成像技术应用提供新的波长选择思路。 展开更多
关键词 小球藻 叶黄素产量 快照式多光谱 特征波长
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基于反射光谱的油茶籽油掺伪量快速测定及特征波长特性研究 被引量：1
2
作者 刘强 龚中良 +4 位作者 李大鹏 文韬 汪志强 管金伟 郑文峰 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期132-139,共8页
为了探索紫外-可见-近红外反射光谱测定油茶籽油掺伪量的方法,按照不同掺伪比例制备了244个油茶籽油掺伪大豆油、菜籽油、花生油、玉米油的样本,以自主搭建的实验平台采集所制备样本在200~1100 nm范围内的反射光谱。将原始光谱进行Savit... 为了探索紫外-可见-近红外反射光谱测定油茶籽油掺伪量的方法,按照不同掺伪比例制备了244个油茶籽油掺伪大豆油、菜籽油、花生油、玉米油的样本,以自主搭建的实验平台采集所制备样本在200~1100 nm范围内的反射光谱。将原始光谱进行Savitzky-Golay(SG)-连续小波变换(CWT)预处理后,利用Kennard-Stone(K-S)算法以2∶1的比例将样本划分成校正集和预测集。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、自主软收缩算法(BOSS)、迭代变量子集优化算法(IVSO)进行特征波长选择,分别建立基于支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)、随机森林(RF)的油茶籽油掺伪量快速预测模型,同时对特征波长的特性进行了研究。结果表明:原始光谱经过SG-CWT(L5)预处理和BOSS特征波长筛选后,建立的基于SVM的油茶籽油掺伪量快速预测模型能够鉴别掺伪量为1%及以上的油茶籽油,该模型在十折交叉验证和网格搜索法下得到最佳惩罚因子(c)和核函数(γ)分别为5.2780和0.1088,其预测决定系数(R_(P)^(2))、预测均方根误差(RMSE_P)、预测平均绝对误差(MAE_(P))分别为0.9985、0.0134、0.0102。特征波长聚集程度和陡度对模型预测结果存在一定影响。综上,建立的基于反射光谱的油茶籽油掺伪量快速预测模型预测误差小,预测效果较好。 展开更多
关键词 油茶籽油 紫外-可见-近红外反射光谱 反射率 BOSS-SVM 特征波长特性
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高光谱成像的黄瓜病虫害识别和特征波长提取方法 被引量：1
3
作者 李杨 李翠玲 +3 位作者 王秀 范鹏飞 李余康 翟长远 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期301-309,共9页
黄瓜霜霉病和斑潜蝇是制约黄瓜产业发展的严重病虫害。为实现黄瓜病虫害快速在线识别,采用高光谱成像和机器学习研究快速识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的方法,为开发实用的基于多光谱成像的黄瓜病虫害快速识别设备奠定基础。使用高光谱成... 黄瓜霜霉病和斑潜蝇是制约黄瓜产业发展的严重病虫害。为实现黄瓜病虫害快速在线识别,采用高光谱成像和机器学习研究快速识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的方法,为开发实用的基于多光谱成像的黄瓜病虫害快速识别设备奠定基础。使用高光谱成像系统采集黄瓜无症状叶片、霜霉病叶片、斑潜蝇虫害叶片的高光谱图像,在病斑区域选择若干个感兴趣区域(ROI),计算每个ROI的平均反射率数据作为叶片原始光谱数据。使用Kennard-Stone算法将光谱数据按照3∶1的比例划分为训练集和测试集。使用直接正交信号校正(DOSC)、多元散射校正(MSC)、移动窗口平均平滑(MA)3种方法对原始光谱数据进行预处理。采用空间迭代收缩法(VISSA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量法(IRIV)、随机蛙跳算法(SFLA)对MA预处理后的光谱数据进行特征波长提取,分别提取出53、20、26、10个特征波长。然后使用连续投影算法(SPA)分别对特征波长光谱数据进行二次降维,最终VISSA-SPA提取的特征波长为455、536、615和726 nm;CARS-SPA提取的特征波长为452、501、548和578 nm;IRIV-SPA提取的特征波长为452、513、543和553 nm;SFLA-SPA提取的特征波长为462、484、500和550 nm。分别对全波段光谱数据、一次降维光谱数据、二次降维光谱数据进行支持向量机(SVM)、Elman神经网络、随机森林(RF)建模,结果表明,MA预处理后的全波段光谱数据所建模型识别效果最好,其中MA-RF模型测试集总分类精度(OA)达到97.89%,Kappa系数为0.97。采用一次降维光谱数据所建模型中,MA-VISSA-RF模型效果最好,测试集OA为98.19%,Kappa系数为0.97。采用二次降维光谱数据所建模型中,MA-IRIV-SPA-SVM模型效果最好,测试集OA为96.23%,Kappa系数为0.95。研究结果表明,使用高光谱成像技术识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害具有良好的效果,452、513、543和553 nm可以作为识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的特征波长,为开发黄瓜病虫害快速识别设备提供了理论依据。 展开更多
关键词 高光谱成像 机器学习 特征波长 霜霉病 斑潜蝇虫害
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基于可见光谱特征波长提取和分类算法的柑橘黄龙病快检研究
4
作者 邱鸿霖 刘天元 +3 位作者 孔丽丽 于新娜 王贤达 黄梅珍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1518-1525,共8页
柑橘黄龙病(HLB)是由亚洲韧皮杆菌引起的一种严重病害,目前无法根治。其防控具有重要意义和经济价值。当前利用健康和患病叶片的光谱差异对其进行诊断显示了良好的应用前景。因患病叶片在叶绿素反射区及O—H伸缩振动区的可见光谱与健康... 柑橘黄龙病(HLB)是由亚洲韧皮杆菌引起的一种严重病害,目前无法根治。其防控具有重要意义和经济价值。当前利用健康和患病叶片的光谱差异对其进行诊断显示了良好的应用前景。因患病叶片在叶绿素反射区及O—H伸缩振动区的可见光谱与健康叶片存在显著差异,而可见光谱检测在采集和数据处理方面具有成本低、简便的优势,研究可见光谱的黄龙病快速检测方法具有可行性和重要意义。为了减少光谱数据冗余和计算量,实现精准的黄龙病的早期鉴别以及降低黄龙病相似病症的误诊率,采集了黄龙病患病地区共160个叶片样本。经qPCR测定分别将其分类标定为健康、轻度疾病、重度疾病和缺镁症四类。根据叶片样本在可见光波段450~800 nm的反射光谱特征,通过S-G平滑以及降采样等预处理光谱数据后,为了优选出尽可能囊括光谱特征信息的特征波长,分别使用遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)以及竞争自适应重加权采样法(CARS)对采集到的可见光谱数据进行特征波长提取和降维优选出特征波长,进一步降低模型复杂度,提高预测精度。综合泛化能力及检测速度的考量,在定性判别分析模型的选择中采用训练速度快,分析准确率高的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及随机森林(RF)对两种变量筛选算法降维后的数据进行分类判别。通过对不同的模型的验证优选,筛选出最佳的快检方案。对比发现,在建立的模型中,SPA-RF模型与其他模型比较,对于训练集和测试集的判别准确率分别达到了100%和97.5%。结果表明,连续投影算法以及随机森林的组合分类模型可以很好地实现黄龙病早期的病理鉴别,同时也能够很好地识别出黄龙病病叶与其他相似病症的差异,为柑橘黄龙病快速检测及防治提供了一种方法依据。 展开更多
关键词 可见反射光谱 特征波长 连续投影算法 随机森林 黄龙病检测
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基于Si-VISSA特征波长选择的羊肉掺假检测方法
5
作者 张雨晴 王克俭 +1 位作者 司永胜 淑英 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期109-115,共7页
为提高羊肉掺假的检测效率、获得更好的预测精度,对区间变量迭代空间收缩法(Interval variable iterative space shrinkage approach,IVISSA)进行改进,以获得更优的建模性能。在IVISSA算法中引入了联合区间偏最小二乘(Synergy interval ... 为提高羊肉掺假的检测效率、获得更好的预测精度,对区间变量迭代空间收缩法(Interval variable iterative space shrinkage approach,IVISSA)进行改进,以获得更优的建模性能。在IVISSA算法中引入了联合区间偏最小二乘(Synergy interval partial least squares,Si-PLS)的思想,设计了联合区间变量迭代空间收缩法(Synergy interval variable iterative space shrinkage approach,Si-VISSA),首先将全光谱波长划分为若干区间并组合成不同的联合区间,分别建立偏最小二乘模型,通过比较建模结果选出最优区间组合。该算法还改变了局部搜索条件,最优区间组合确定后再进行区间宽度的优化,通过增减区间相邻的波长并判别增减后的建模结果,最终确定区间边界。这些优化有效降低了算法复杂性,提高了运算精度。将IVISSA和Si-VISSA选取的波长分别建立偏最小二乘模型,结果显示,IVISSA波长选择预测集的决定系数和均方根误差分别为0.943和5.918,Si-VISSA波长选择预测集的决定系数和均方根误差分别为0.980和4.996。对比运行时长发现Si-VISSA所用时间仅为原算法的20%。以上表明Si-VISSA有更好的预测性能以及更高的运行效率。 展开更多
关键词 羊肉掺假检测 特征波长选择 高光谱 IVISSA Si-PLS
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高光谱成像融合特征波长筛选监测番茄贮藏中品质变化的方法 被引量：2
6
作者 贾梦梦 殷勇 +2 位作者 于慧春 袁云霞 王志豪 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期969-975,共7页
利用高光谱成像技术(HSI)采集了300个不同贮藏时间的番茄高光谱图像,在所界定的有效波段中提取特征波长的基础上,构建了番茄贮藏过程中品质变化的马氏距离监测模型,实现了番茄贮藏过程中的品质变化监测。首先,采用多元散射校正(MSC)结合... 利用高光谱成像技术(HSI)采集了300个不同贮藏时间的番茄高光谱图像,在所界定的有效波段中提取特征波长的基础上,构建了番茄贮藏过程中品质变化的马氏距离监测模型,实现了番茄贮藏过程中的品质变化监测。首先,采用多元散射校正(MSC)结合Savizky-Golay卷积平滑(SG)方法对高光谱原始数据进行了预处理,以消除基线漂移及噪声信号等影响。其次,基于光谱曲线在不同波段范围的变化趋势,并结合全波段下Wilks Λ最小值对应主成分在各个波长下的权重系数定义了可凸显番茄贮藏过程中品质变化的有效波段。随后,分别在全波段和有效波段采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)和Wilks Λ统计量融合主成分分析3种筛选特征波长的方法进行特征波长的提取,通过对比分析3种方法提取的特征波长数量,指出了基于Wilks Λ统计量融合主成分分析可以有效降低数据维度,简化运算过程。接着对基于Wilks Λ统计量融合主成分分析在全波段和有效波段筛选出的主成分进行分析,指出了在有效波段基于Wilks Λ统计量融合主成分分析进行特征波长的提取可以很好地避免冗余信息对有效信息的掩盖作用,还可以进一步降低数据维度。最后,对分别以贮藏第1日和番茄腐败临界日为监测基准日构建番茄贮藏过程中品质变化的马氏距离监测模型的优缺点进行了分析,指出以贮藏第1日为监测基准日构建的模型更具有有效性和可靠性。研究结果表明:基于Wilks Λ统计量融合主成分分析提取的特征波长个数为最少(5个),且筛选出的主成分能够有效地表征番茄贮藏过程中品质变化的差异性。为利用高光谱成像技术监测番茄贮藏过程中的品质变化提供了一种有效的特征波长提取方法。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 特征波长提取 WilksΛ统计量 贮藏 番茄 马氏距离
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基于特征波长优化的便携式作物叶绿素检测仪研究 被引量：1
7
作者 李佳盟 王楠 +3 位作者 李震 刘明佳 孙红 李民赞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期270-277,共8页
为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,基于作物叶绿素光谱响应特征波长筛选与优化,开发了一款便携式作物叶绿素检测仪。首先,采用高光谱仪采集玉米冠层325~1075 nm反射光谱,并采样萃取叶片叶绿素含量真值,开展叶绿素敏感... 为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,基于作物叶绿素光谱响应特征波长筛选与优化,开发了一款便携式作物叶绿素检测仪。首先,采用高光谱仪采集玉米冠层325~1075 nm反射光谱,并采样萃取叶片叶绿素含量真值,开展叶绿素敏感响应波长筛选。经蒙特卡洛无信息变量消除(MC-UVE)算法在10~100个特征波长范围内进行变量筛选,表明采用50个特征波长时具有最优的叶绿素含量检测能力。其次,选择AS7265x型光谱传感器,以半峰宽20 nm的12个区间覆盖筛选的50个波长,设计的叶绿素检测仪包括传感器、主控制器、显示和控制等模块,实现作物冠层反射光数据采集、处理、显示和存储功能。开展传感器反射率标定与田间应用测试,基于传感器获取的反射率构建叶绿素含量偏最小二乘检测模型验证集决定系数为0.628;进一步组合归一化红边植被指数(NDRE:730、900 nm)和绿光归一化差值植被指数(GNDVI:535、900 nm),检测模型精度提高到0.69,模型嵌入系统最终实现了田间叶绿素含量快速检测,为作物长势高效分析提供了技术支持。 展开更多
关键词 叶绿素检测仪 特征波长 植被指数 光谱分析
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特征波长筛选结合PCA-LSSVM对甜瓜叶片SPAD值的预测
8
作者 郭阳 郭俊先 +3 位作者 史勇 刘丽 方文艳 刘彦岑 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期616-623,共8页
【目的】利用光谱技术对定量估测大田甜瓜冠层叶片叶绿素含量,为田间的水肥调控以及田间管理提供理论依据。【方法】采用一阶求导对400~1100 nm的叶绿素可见近红外反射光谱数据进行预处理,对于冗余的光谱数据,先分别使用特征筛选中的竞... 【目的】利用光谱技术对定量估测大田甜瓜冠层叶片叶绿素含量,为田间的水肥调控以及田间管理提供理论依据。【方法】采用一阶求导对400~1100 nm的叶绿素可见近红外反射光谱数据进行预处理,对于冗余的光谱数据,先分别使用特征筛选中的竞争性自适应重加权采样法(CARS)、遗传算法(GA)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE),再分别与主成分分析(PCA)特征提取算法融合;分别建立极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)对甜瓜叶片SPAD定量预测模型。【结果】单一的特征筛选下,最优预测模型为CARS+SVM,校正集相关系数为0.9035,预测集相关系数为0.8931;特征筛选和特征提取融合下,最优的预测模型为GA+PCA+LSSVM,校正集相关系数0.9558,预测集相关系数为0.9397。【结论】优化后的模型可用于定量分析的使用,精准测定甜瓜叶片叶绿素含量。 展开更多
关键词 甜瓜 SPAD值 特征波长选择 主成分分析 LSSVM 甜瓜叶片
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基于最小二乘支持向量机和特征波长的水果表面农药残留无损检测方法
9
作者 张正伟 《农药科学与管理》 CAS 2023年第10期16-21,47,共7页
传统的水果表面农药残留无损检测方法在精准分析农药残留数据量时,难以满足目前农药残留检测精度要求,设计一种基于最小二乘支持向量机和特征波长的水果表面农药残留无损检测方法。设计图像采集设备结构,获取低信噪比图像,利用黑白校正... 传统的水果表面农药残留无损检测方法在精准分析农药残留数据量时,难以满足目前农药残留检测精度要求,设计一种基于最小二乘支持向量机和特征波长的水果表面农药残留无损检测方法。设计图像采集设备结构,获取低信噪比图像,利用黑白校正手段处理获得的高光谱图像,利用连续投影算法选择最优的特征波长,将特征波长与样本浓度和农药残留种类建立了非线性关系,设计最小二乘支持向量机预测模型检测流程,进行农药残留的浓度分类。在实际的测试中对设计方法的性能进行验证,并综合不同方法的检测结果进行分析。与传统检测方法相比,在不同的特征波长下,设计的农药残留无损检测方法得到的检测结果与实际情况更加相符,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 特征波长 农残检测 高光谱图像
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紫外光谱选择特征波长结合蚁群算法检测水中COD的研究
10
作者 李伟 尚福强 +3 位作者 程翠香 王硕 曾庆华 花晨芝 《中国设备工程》 2023年第5期188-191,共4页
在对水中有机物还原污染物具体含量进行评价的过程中,COD化学需氧量是一个重要指标,同时,也是水体污染程度评价中的一个综合指标。紫外光谱法检测COD快速无污染,具有良好的发展优势。为提高模型检测COD的精度,将偏最小二乘算法与蚁群算... 在对水中有机物还原污染物具体含量进行评价的过程中,COD化学需氧量是一个重要指标,同时,也是水体污染程度评价中的一个综合指标。紫外光谱法检测COD快速无污染,具有良好的发展优势。为提高模型检测COD的精度,将偏最小二乘算法与蚁群算法(ACO)相结合,优化对紫外光谱特征波长的选择。通过建模和实验分析表明:使用该方法对特征波长进行选取,预测模型在均方误差意义下达到最优,平均相对误差在4%以内,而且预测精度明显优于未经蚁群算法选取波长的预测模型。 展开更多
关键词 蚁群算法 偏最小二乘 化学需氧量 特征波长 紫外吸收法
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高光谱技术结合特征波长筛选和支持向量机的哈密瓜成熟度判别研究 被引量：28
11
作者 孙静涛 马本学 +4 位作者 董娟 杨杰 徐洁 蒋伟 高振江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2184-2191,共8页
可溶性固形物含量(SSC)和硬度是哈密瓜划分等级的重要指标,同时也是其成熟度的表征因子。因此,为满足哈密瓜自动化分级和适宜采摘,采用高光谱技术结合特征波长筛选的方法,同时对哈密瓜的可溶性固形物含量、硬度及成熟度进行了无损检测... 可溶性固形物含量(SSC)和硬度是哈密瓜划分等级的重要指标,同时也是其成熟度的表征因子。因此,为满足哈密瓜自动化分级和适宜采摘,采用高光谱技术结合特征波长筛选的方法,同时对哈密瓜的可溶性固形物含量、硬度及成熟度进行了无损检测研究。对多元散射校正(MSC)处理后的光谱分别利用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和CARS-SPA方法筛选了哈密瓜可溶性固形物和硬度的特征波长,并将原始光谱、MSC预处理后的光谱和所筛选的特征波长作为输入变量分别建立哈密瓜可溶性固形物和硬度的支持向量机(SVM)预测模型及成熟度判别模型。结果显示,MSC-CARS-SPA方法所建立的可溶性固形物和硬度SVM预测模型最优,其Rpre,RMSEP和RPD分别为0.940 4,0.402 7,2.94 1和0.825 3,35.22,1.771。同时对哈密瓜成熟度进行了判别分析,并分别建立了基于全光谱、单一的可溶性固形物或硬度特征波长和主成分分析(PCA)特征融合的哈密瓜成熟度SVM判别模型。结果显示,CARS-PCASVM模型的判别结果与全光谱SNV-SVM模型相同,其校正集和预测集判别正确率分别为95%和94%。研究表明,利用高光谱技术结合特征波长筛选方法可实现同时对哈密瓜可溶性固形物和硬度的定量预测及成熟度判别。 展开更多
关键词 高光谱 哈密瓜 可溶性固形物 硬度 成熟度 特征波长 判别分析
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基于连续投影算法的土壤总氮近红外特征波长的选取 被引量：59
12
作者 高洪智 卢启鹏 +1 位作者 丁海泉 彭忠琦 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2951-2954,共4页
讨论了如何利用连续投影算法提取土壤总氮的近红外特征波长。使用连续投影算法对光谱数据进行初步压缩,将优选出的波长按其对总氮贡献值的大小进一步筛选,剔除不敏感的波长,降低模型的复杂度。分析85份土壤样品的近红外光谱,使用连续投... 讨论了如何利用连续投影算法提取土壤总氮的近红外特征波长。使用连续投影算法对光谱数据进行初步压缩,将优选出的波长按其对总氮贡献值的大小进一步筛选,剔除不敏感的波长,降低模型的复杂度。分析85份土壤样品的近红外光谱,使用连续投影算法得到了总氮的12个波长,贡献值筛选后,波长数量减少到6个,所建模型的预测相关系数(Rp)为0.913,预测均方根误差(RMSEP)为0.011%,模型的预测精度与贡献值筛选前相当,且优于全谱偏最小二乘回归结果。结果表明结合贡献值筛选的连续投影算法能够有效选取待测成分的特征波长,文章所优选的土壤总氮的6个特征波长可以作为小型滤光片式近红外光谱仪波长选择的参考依据。 展开更多
关键词 连续投影算法 贡献值筛选 土壤总氮 特征波长 近红外光谱
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基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值 被引量：30
13
作者 于雷 章涛 +3 位作者 朱亚星 周勇 夏天 聂艳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第16期148-154,共7页
在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片... 在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)筛选大豆叶片的特征波长变量,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型估测SPAD值。结果表明,大豆叶片SPAD值与光谱反射率在可见光波段具有极显著负相关,在近红外波段存在不显著的正相关性(P>0.01);可见光、近红外2波段的波长变量之间相关性较弱,但2波段内变量之间的相关性较强;基于IRIV算法确定了大豆叶绿素的特征波长变量,利用特征波长变量建立的估测模型的估测能力高于仅利用强信息波长变量建立的估测模型,表明弱信息变量对估测叶片SPAD值具有重要意义;IRIV-SVM模型估测能力最优,验证集R2和相对分析误差(RPD)分别为0.73、1.82。该文尝试证明了光谱中弱信息变量的重要性,为揭示叶片高光谱响应机理提供了理论依据。 展开更多
关键词 光谱分析 作物 叶绿素 高光谱 特征波长变量 迭代和保留信息变量法 大豆 SPAD
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基于特征波长建模的近红外光谱技术检测辣椒素含量 被引量：15
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作者 吕晓菡 蒋锦琳 +4 位作者 杨静 陈建瑛 岑海燕 傅鸿妃 周毅飞 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期760-766,共7页
为实现近红外光谱技术对新鲜辣椒果实中辣椒素含量的准确预测,以杭椒类辣椒为研究对象,采集新鲜辣椒果实的近红外光谱信息,结合高效液相色谱法,分别采用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权采样法(c... 为实现近红外光谱技术对新鲜辣椒果实中辣椒素含量的准确预测,以杭椒类辣椒为研究对象,采集新鲜辣椒果实的近红外光谱信息,结合高效液相色谱法,分别采用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、无信息变量消除法(uninformation variable elimination,UVE)提取特征波长,建立偏最小二乘法(partial least squares,PLS)预测模型,并比较了全谱建模与特征波长建模的预测效果和运算效率。结果显示:CARS-PLS模型的预测效果最好,预测集相关系数和均方根误差分别为0.8386和0.0148 mg/g。此外,与全谱建模的输入变量200相比,基于CARS选择的特征波长建模的输入变量减少了96%,这说明运用特征波长建模大大地简化了模型,提高了运算效率。本试验表明,基于特征波长建模的近红外光谱技术对于新鲜辣椒果实中辣椒素含量的检测是可行的。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 辣椒素 辣椒 特征波长
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自适应蚁群优化算法的近红外光谱特征波长选择方法 被引量：23
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作者 郭志明 黄文倩 +2 位作者 彭彦昆 王秀 汤修映 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期513-518,共6页
为提高近红外光谱预测模型的精度和适用性,同时简化模型,提出了自适应蚁群优化偏最小二乘法优选特征波长的方法,建立不同产地苹果可溶性固形物含量混合分析模型.收集山东、陕西和新疆的富士苹果,采集3800 ～ 14000 cm-1范围的近红外光谱... 为提高近红外光谱预测模型的精度和适用性,同时简化模型,提出了自适应蚁群优化偏最小二乘法优选特征波长的方法,建立不同产地苹果可溶性固形物含量混合分析模型.收集山东、陕西和新疆的富士苹果,采集3800 ～ 14000 cm-1范围的近红外光谱,并对其重要品质指标可溶性固形物含量进行测定.利用蚁群算法启发式全局搜索的特点,结合蒙特卡罗轮盘赌随机选择机制,优选苹果可溶性固形物含量的近红外光谱特征波长,然后用偏最小二乘法建立分析模型.与全光谱偏最小二乘模型和遗传偏最小二乘模型相比,蚁群优化算法选择的波长数最少,模型预测能力最强,预测的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.9708和0.5144.研究结果表明,自适应蚁群优化算法可以有效选择近红外光谱特征波长,提高模型的稳健性和适用性. 展开更多
关键词 近红外光谱 蚁群优化算法 特征波长 苹果 可溶性固形物含量
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太湖水体反射率的光谱特征波长分析 被引量：8
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作者 申茜 张兵 +5 位作者 李俊生 吴远峰 吴迪 宋阳 张方方 王甘霖 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1892-1897,共6页
水体反射率的光谱特征波长分析是解决内陆水色遥感难题的一项重要的基础工作。该文分析了2006—2009年七次太湖综合实验获取的312个采样点遥感反射率,找出反射率曲线出现极大值、极小值、由凹向凸转变的拐点、由凸向凹转变的拐点对应的... 水体反射率的光谱特征波长分析是解决内陆水色遥感难题的一项重要的基础工作。该文分析了2006—2009年七次太湖综合实验获取的312个采样点遥感反射率,找出反射率曲线出现极大值、极小值、由凹向凸转变的拐点、由凸向凹转变的拐点对应的特征波长,给出了太湖水体反射率350-900 nm范围内的光谱特征波长：359,440,464,472,552,566,583,628,636,645,660,676,689,706,728,791,806和825 nm。最后用浮游植物色素的吸收光谱、太湖水体特有的组成成分解释了特征波长。文章分析特征波长的方法,对于各种光谱曲线的特征波长分析都适用,该方法能够有效地区分曲线峰值所在波长和谷值所在波长重叠的情况。该文的研究成果有利于建立反演水质参数的算法,从而提高反演算法的精度。 展开更多
关键词 水色遥感 遥感反射率 太湖水体 特征波长
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建立近红外特征波长模型快速测定羊草常规营养成分的研究 被引量：12
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作者 陈积山 朱瑞芬 +2 位作者 张强 杜优颖 孔晓蕾 《草地学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期867-873,共7页
本研究采用近红外光谱法快速测定羊草(Leymus chinensis)中的常规营养成分,利用无信息变量消除法(unknown variable elimination,UVE)、随机蛙算法(random frog algorithm,RF)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立了羊草品... 本研究采用近红外光谱法快速测定羊草(Leymus chinensis)中的常规营养成分,利用无信息变量消除法(unknown variable elimination,UVE)、随机蛙算法(random frog algorithm,RF)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立了羊草品质测定模型,有效降低了冗余无信息变量,提高了模型的测量精度和稳定性。研究发现利用UVE-PLS筛选建立的羊草品质测定模型优于全光谱PLS和RF-PLS筛选建立的模型;UVE-PLS模型显著降低了交叉验证均方根误差和预测均方根误差,提高了校正集决定系数、交叉验证决定系数及预测集决定系数。研究表明UVE-PLS模型在测定羊草中的水分、粗蛋白、酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维是可行的,校正集决定系数和预测集决定系数95%~98%。 展开更多
关键词 羊草 常规营养成分 近红外特征波长 无信息变量消除法 随机蛙跳
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河套蜜瓜糖度可见近红外光谱特征波长提取方法研究 被引量：7
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作者 张德虎 田海清 +3 位作者 武士钥 刘超 陈亚莉 王辉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2505-2509,共5页
河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品,一直深受消费者的喜爱。糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取"金红宝"蜜瓜光谱信息及糖度值,研究... 河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品,一直深受消费者的喜爱。糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取"金红宝"蜜瓜光谱信息及糖度值,研究了不同特征波长提取方法:逐步多元线性回归(SMLR)、间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)以及联合区间偏最小二乘法(siPLS))对蜜瓜样品模型精度和预测结果的影响。结果表明:采用biPLS特征波长提取方法将全波段光谱均匀分成20个子区间,PLS因子数为14,当剔除其中8个子区间,选择的波长变量数为218时,得到的biPLS模型最佳,对应的校正集和预测集的RMSE分别为0.996 1和1.18。采用biPLS光谱波长筛选方法可以有效地提取蜜瓜糖度的特征波长,提高建模预测能力,实现蜜瓜糖度的快速检测。 展开更多
关键词 河套蜜瓜 可见近红外光谱 糖度 特征波长
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食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选 被引量：8
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作者 王立琦 刘亚楠 +3 位作者 张?青 崔?月 葛慧芳 于殿宇 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第16期205-210,共6页
以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘（interval partial least square,i PLS）结合遗传算法（genetic algorithm,GA）及连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）的特征波长变量优选方法。制备不... 以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘（interval partial least square,i PLS）结合遗传算法（genetic algorithm,GA）及连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）的特征波长变量优选方法。制备不同酸值的大豆油脂样品100个,并在4 000~12 000 cm^-1范围内采集了油样的近红外透射光谱。首先用i PLS法从原始光谱中初步筛选出4 540~5 346 cm^-1和6 807~7 004 cm^-1组合特征波段,R2和预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）分别为0.978 9和0.064 3;然后分别用GA和SPA从特征光谱区域中筛选出与油脂酸值密切相关的特征波长变量,从GA和SPA 2种选择结果中各选取前6个波长点,以12个特征波长变量建立PLS校正模型,其R2和RMSEP分别为0.985 9和0.045 1。研究表明,在油脂酸值近红外光谱分析中,采用i PLS-GASPA相结合的方法进行特征波长选择能有效去除冗余信息,降低模型复杂度,可为快速无损检测油脂酸值提供重要理论依据。 展开更多
关键词 油脂酸值 近红外光谱 特征波长变量 间隔偏最小二乘 遗传算法 连续投影算法
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近红外特征波长筛选在勾兑梨汁中原汁含量的快速检测中的应用 被引量：6
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作者 王武 王建明 +1 位作者 李颖 李玉榕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期3058-3062,共5页
为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%~100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO&FA)进行特征波长筛选,比较分析四种... 为实现近红外光谱进行勾兑梨汁中原汁含量的快速检测,采用相同可溶性固形物含量的新鲜梨汁和果汁粉冲剂按照原汁含量为0%~100%进行勾兑,并结合遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及萤火虫算法(GSO&FA)进行特征波长筛选,比较分析四种算法分别建立的偏最小二乘(PLS)模型。结果表明,GA-PLS,PSO-PLS,GSO-PLS,FA-PLS四种模型均能够剔除大部分波长变量,其中以FA-PLS模型效果最佳,不仅保证模型的稳健性,而且简化了模型,提高了预测的精度。为了进一步优选特征波长,利用连续投影算法(SPA)在FA基础上做进一步波长筛选,并比较全波段PLS,SPA-PLS,FA-PLS,FA-SPA-PLS模型,四种模型泛化能力为:FA-PLS>PLS>FA-SPA-PLS>SPA-PLS,其预测均方根误差分别为0.029 1,0.033 3,0.033 9和0.137 0,相应的波长变量数量依次367,765,20和18。其中SPA-PLS波长变量最少,但预测误差远远高于其他三种模型,综合考虑预测精度与波长变量数目,FA-SPA-PLS模型不仅波长变量较少而且预测精度较高,能够有效鉴别勾兑梨汁中原汁含量。研究利用近红外光谱技术为快速鉴别勾兑果汁提供一种有益思路,并通过波长变量筛选简化定量分析模型。 展开更多
关键词 近红外 特征波长 偏最小二乘 连续投影法
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