| 耦合平均影响值-连续投影算法优化种子活力近红外检测模型 |
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| 作者姓名： | 杨冬风 李爱传 刘金明 陈争光 时闯 胡军 |
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| 作者单位： | 黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院,黑龙江 大庆 163319;黑龙江八一农垦大学工程学院,黑龙江 大庆 163319 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2018YFE0206300),黑龙江省自然科学基金项目(C2018050),大庆市科技局科技项目(zd-2019-38),黑龙江省省属高校基本科研业务费科研项目(ZRCPY201914)资助 |
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| 摘 要： | 目前,近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、无损检测,但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。建立种子活力多等级、高精度的NIRS检测模型,解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。以玉米种子为研究对象,采用人工老化的方法获得5种活力等级的种子样本并采集对应的光谱数据建立反向神经网络(BP)预测模型。为了提高模型的精度和稳健性,提出一种耦合平均影响值-连续投影特征波长提取算法(MIVopt-SPAsa)。该算法针对连续投影算法(SPA)耗时过长的问题,采用平均影响值算法(MIV)对其预降维。MIV方法实现了对波长影响值的排序,但缺乏选取波长影响阈值的指标,因此引入相对距离比对MIV算法进行优化(MIVopt),实现特征波长范围的有效分割。针对SPA提取特征变量数目确定的问题,设定了特征波长数目范围并在此范围内优中选优,实现了自适应的SPA(SPAsa)特征提取。使用耦合MIVopt-SPAsa算法对具有1 845个波长的玉米种子近红外全谱数据进行特征提取,...
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| 关 键 词： | 近红外光谱 种子活力 玉米 平均影响值算法 连续投影算法 |
| 收稿时间： | 2021-07-29 |
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