【摘 要】
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利用可见/近红外光谱技术对市场上5种稻米进行了鉴别.以ASD FieldSpec3地物光谱仪采集了5种稻米的光谱数据,各获取35个样本,随机分成训练集(150份)和检验集(25份),并分别采取
【机 构】
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中南大学信息物理工程学院,吉首大学生物资源与环境科学学院,中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心
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利用可见/近红外光谱技术对市场上5种稻米进行了鉴别.以ASD FieldSpec3地物光谱仪采集了5种稻米的光谱数据,各获取35个样本,随机分成训练集(150份)和检验集(25份),并分别采取全波段与特征波段(400～500nm、910～1400nm与1940～2300nm)两种方法建立模型进行分析.光谱经S.Golay平滑和标准归一化(SNV)处理后,以主成分分析法(PCA)降维.将降维所得的前9个主成分数据作为BP人工神经网络(BP-ANN)的输入变量,稻米品种作为输出变量,建立3层BP-ANN鉴别模型.利用25个未知样对模型进行检验,结果表明两类模型预测准确率均高达100%,其中特征波段模型比全波段模型具有更高的预测精度,说明利用可见/近红外技术结合PCA-BP神经网络分析法进行稻米品种与真伪的快速、无损鉴别是可行的,且提取特征波段是优化模型的有效方法之一.
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