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| 基于DS算法的玉米近红外定性分析光谱校正方法研究 | |
| 引用本文： | 柳培忠,张丽萍,李卫军,覃鸿,董肖莉.基于DS算法的玉米近红外定性分析光谱校正方法研究[J].光谱学与光谱分析,2014,34(6):1533-1537. |
| 作者姓名： | 柳培忠 张丽萍 李卫军 覃鸿 董肖莉 |
| 作者单位： | 柳培忠:华侨大学工学院, 福建 泉州362000 张丽萍:中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室, 北京100083 李卫军:中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室, 北京100083 覃鸿:中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室, 北京100083 董肖莉:中国科学院半导体研究所人工神经网络实验室, 北京100083 |
| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费资助项目（JB-ZR1202）, 引进人才科研启动费项目（12Y0316）和泉州市级基金项目（24201305）资助 |
| 摘 要： | 从校正的角度出发,研究了近红外定性分析中模型稳定性问题。以13个玉米品种为研究对象,针对数据采集时间不同带来的模型失效问题,借鉴近红外光谱定量分析中两台仪器间模型传递的思想,将直接模型传递(Direct Standardization)算法用于校正同一仪器不同时间采集的光谱,使得一次建立的品种鉴别模型,能用于其余时间测试数据的鉴别。首先采用Kennard/Stone算法在主光谱集中选取校正样品集,按照对应的编号从从光谱集中取出对应的数据,然后对校正样品集采用DS算法求取两组数据间的变换关系,再对剩余的从光谱集进行相应的变换得到适用于模型的光谱。实验中对比了校正样本数和模型校正位置对校正结果的影响,分别从品种定性鉴别准确性和校正前后主光谱数据和从光谱数据分布距离两方面分析了实验结果。结果表明,该方法能有效地解决同一仪器随着采样时间推移产生的光谱偏移现象,对采样时间不同的测试集均得到较高的识别率,提高了模型的鲁棒性和适用范围,由实验结果可见,校正位置处于特征提取之后时,校正效果最佳。 |
| 关 键 词： | 玉米 近红外光谱 品种鉴别 DS算法 光谱校正 |
| 收稿时间： | 2013/8/8 |
Study on Spectral Calibration of Discrimination of Corn Variety Using Near-Infrared Spectra Based on DS Algorithm |
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| LIU Pei-zhong;ZHANG Li-ping;LI Wei-jun;QIN Hong;DONG Xiao-li.Study on Spectral Calibration of Discrimination of Corn Variety Using Near-Infrared Spectra Based on DS Algorithm[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2014,34(6):1533-1537. | |
| Authors: | LIU Pei-zhong;ZHANG Li-ping;LI Wei-jun;QIN Hong;DONG Xiao-li |
| Institution: | LIU Pei-zhong;ZHANG Li-ping;LI Wei-jun;QIN Hong;DONG Xiao-li;College of Engineering,Huaqiao University;Institute of Semiconductors,Chinese Academy of Sciences; |
| Abstract: | |
| Keywords: | Corn Near-infrared spectra Variety discrimination Direct standardization algorithm Spectral calibration |
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