【摘 要】
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目的 利用高光谱成像技术鉴别大花红景天和四裂红景天.方法 采用高光谱成像系统,采集红景天在波长952.89～1702.23 nm的214个波段高光谱数据;选用径向基核函数(RBF)作为支持向量机(SVM)的核函数,采用布谷鸟搜索(CS)、萤火虫算法(FA)和粒子群算法(PSO)3种参数优化方法,分别建立SVM基于全波段高光谱数据、CARS和SPA选择的特征波段数据的分类、判别模型.结果 以最优参数值建立的3种判别模型的测试集的分类准确率都超过了95％,其中,CARS-FA-SVC和FS-FA-SVC的准确
【机 构】
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四川大学华西药学院,四川成都610041
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目的 利用高光谱成像技术鉴别大花红景天和四裂红景天.方法 采用高光谱成像系统,采集红景天在波长952.89～1702.23 nm的214个波段高光谱数据;选用径向基核函数(RBF)作为支持向量机(SVM)的核函数,采用布谷鸟搜索(CS)、萤火虫算法(FA)和粒子群算法(PSO)3种参数优化方法,分别建立SVM基于全波段高光谱数据、CARS和SPA选择的特征波段数据的分类、判别模型.结果 以最优参数值建立的3种判别模型的测试集的分类准确率都超过了95％,其中,CARS-FA-SVC和FS-FA-SVC的准确率为100％,且CARS-FA-SVC模型的运行时间较短,为最佳分类与判别模型.结论 基于SVM的高光谱成像技术能够实现对大花红景天和四裂红景天的快速、准确和无损鉴别,为红景天的品种鉴别和质量控制提供了参考.
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