【摘 要】
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为实现大米品种的准确鉴别，提出一种基于太赫兹时域光谱（Terahertz Time-Domain Spectroscopy, THzTDS）技术的大米品种识别方法。利用标准差（Standard Deviation, SD）和区间偏最小二乘（Interval Partial Least Square, iPLS）选取0.53～1.21 THz波段的吸收光谱信息作为分类模型的输入数据，再采用决策树模型
【基金项目】
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国家自然科学基金（61975053）；
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为实现大米品种的准确鉴别，提出一种基于太赫兹时域光谱（Terahertz Time-Domain Spectroscopy, THzTDS）技术的大米品种识别方法。利用标准差（Standard Deviation, SD）和区间偏最小二乘（Interval Partial Least Square, iPLS）选取0.53～1.21 THz波段的吸收光谱信息作为分类模型的输入数据，再采用决策树模型（Decision Tree, DT）对四种大米吸收光谱进行分类识别，并在模型训练过程中结合网格搜索算法寻找模型最优参数。为增加实验对比度，分别使用逻辑回归模型和支持向量机模型进行对比实验，其模型分类准确率分别为80.75%和88.75%。实验结果表明，太赫兹时域光谱技术结合SD、iPLS和DT方法可以实现大米品种的准确识别，准确率可达95%，为农产品品种识别提供了一种新的鉴别方法。
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