小麦黑胚病识别模型优选和多分类识别分析

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：brettymate

【摘要】

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为探讨利用可见/近红外光谱进行小麦黑胚病快速无损检测的可行性,以及基于主流机器学习算法,寻找面向生产的小麦黑胚病优化识别模型,利用自行研发的近红外光谱采集平台采集了

【作者】

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吴婷婷余克强张海辉冯毅张晓汪辉辉

【机构】

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西北农林科技大学机械与电子工程学院,农业农村部农业物联网重点实验室,陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,西北农林科技大学农学院

【出处】

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光谱学与光谱分析

【发表日期】

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2018年12期

【关键词】

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小麦黑胚病可见/近红外机器学习模型优选多分类 Wheat black tip disease Vis/NIR Machine learning Opti

【基金项目】

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陕西省科技重点研发计划项目(2018GY-051)资助

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为探讨利用可见/近红外光谱进行小麦黑胚病快速无损检测的可行性,以及基于主流机器学习算法,寻找面向生产的小麦黑胚病优化识别模型,利用自行研发的近红外光谱采集平台采集了579~1 099 nm波段23个品种共2760个小麦单籽粒的吸光度光谱数据,采用标准正态变量变换(SNV)进行预处理之后分别经过SPA(successive projections algorithm),P CA(principal component analysis)等两种数据降维方法,结合ELM(extreme learning m a

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